Update.
[mygpt.git] / picoclvr.py
index 1215764..26f53ab 100755 (executable)
 import torch, torchvision
 
 colors = [
-    [ 255, 255, 255 ],
-    [ 255,   0,   0 ],
-    [   0, 255,   0 ],
-    [   0,   0, 255 ],
-    [ 255, 255,   0 ],
-    [   0,   0,   0 ],
+    [ 255, 255, 255 ], [ 255, 0, 0 ], [ 0, 128, 0 ], [ 0, 0, 255 ], [ 255, 255, 0 ],
+    [ 0, 0, 0 ], [ 128, 0, 0 ], [ 139, 0, 0 ], [ 165, 42, 42 ], [ 178, 34, 34 ],
+    [ 220, 20, 60 ], [ 255, 99, 71 ], [ 255, 127, 80 ], [ 205, 92, 92 ], [ 240, 128, 128 ],
+    [ 233, 150, 122 ], [ 250, 128, 114 ], [ 255, 160, 122 ], [ 255, 69, 0 ], [ 255, 140, 0 ],
+    [ 255, 165, 0 ], [ 255, 215, 0 ], [ 184, 134, 11 ], [ 218, 165, 32 ], [ 238, 232, 170 ],
+    [ 189, 183, 107 ], [ 240, 230, 140 ], [ 128, 128, 0 ], [ 154, 205, 50 ], [ 85, 107, 47 ],
+    [ 107, 142, 35 ], [ 124, 252, 0 ], [ 127, 255, 0 ], [ 173, 255, 47 ], [ 0, 100, 0 ],
+    [ 34, 139, 34 ], [ 0, 255, 0 ], [ 50, 205, 50 ], [ 144, 238, 144 ], [ 152, 251, 152 ],
+    [ 143, 188, 143 ], [ 0, 250, 154 ], [ 0, 255, 127 ], [ 46, 139, 87 ], [ 102, 205, 170 ],
+    [ 60, 179, 113 ], [ 32, 178, 170 ], [ 47, 79, 79 ], [ 0, 128, 128 ], [ 0, 139, 139 ],
+    [ 0, 255, 255 ], [ 0, 255, 255 ], [ 224, 255, 255 ], [ 0, 206, 209 ], [ 64, 224, 208 ],
+    [ 72, 209, 204 ], [ 175, 238, 238 ], [ 127, 255, 212 ], [ 176, 224, 230 ], [ 95, 158, 160 ],
+    [ 70, 130, 180 ], [ 100, 149, 237 ], [ 0, 191, 255 ], [ 30, 144, 255 ], [ 173, 216, 230 ],
+    [ 135, 206, 235 ], [ 135, 206, 250 ], [ 25, 25, 112 ], [ 0, 0, 128 ], [ 0, 0, 139 ],
+    [ 0, 0, 205 ], [ 65, 105, 225 ], [ 138, 43, 226 ], [ 75, 0, 130 ], [ 72, 61, 139 ],
+    [ 106, 90, 205 ], [ 123, 104, 238 ], [ 147, 112, 219 ], [ 139, 0, 139 ], [ 148, 0, 211 ],
+    [ 153, 50, 204 ], [ 186, 85, 211 ], [ 128, 0, 128 ], [ 216, 191, 216 ], [ 221, 160, 221 ],
+    [ 238, 130, 238 ], [ 255, 0, 255 ], [ 218, 112, 214 ], [ 199, 21, 133 ], [ 219, 112, 147 ],
+    [ 255, 20, 147 ], [ 255, 105, 180 ], [ 255, 182, 193 ], [ 255, 192, 203 ], [ 250, 235, 215 ],
+    [ 245, 245, 220 ], [ 255, 228, 196 ], [ 255, 235, 205 ], [ 245, 222, 179 ], [ 255, 248, 220 ],
+    [ 255, 250, 205 ], [ 250, 250, 210 ], [ 255, 255, 224 ], [ 139, 69, 19 ], [ 160, 82, 45 ],
+    [ 210, 105, 30 ], [ 205, 133, 63 ], [ 244, 164, 96 ], [ 222, 184, 135 ], [ 210, 180, 140 ],
+    [ 188, 143, 143 ], [ 255, 228, 181 ], [ 255, 222, 173 ], [ 255, 218, 185 ], [ 255, 228, 225 ],
+    [ 255, 240, 245 ], [ 250, 240, 230 ], [ 253, 245, 230 ], [ 255, 239, 213 ], [ 255, 245, 238 ],
+    [ 245, 255, 250 ], [ 112, 128, 144 ], [ 119, 136, 153 ], [ 176, 196, 222 ], [ 230, 230, 250 ],
+    [ 255, 250, 240 ], [ 240, 248, 255 ], [ 248, 248, 255 ], [ 240, 255, 240 ], [ 255, 255, 240 ],
+    [ 240, 255, 255 ], [ 255, 250, 250 ], [ 192, 192, 192 ], [ 220, 220, 220 ], [ 245, 245, 245 ],
 ]
 
 color_names = [
-    'white',
-    'red',
-    'green',
-    'blue',
-    'yellow',
-    'black',
+    'white', 'red', 'green', 'blue', 'yellow',
+    'black', 'maroon', 'dark_red', 'brown', 'firebrick',
+    'crimson', 'tomato', 'coral', 'indian_red', 'light_coral',
+    'dark_salmon', 'salmon', 'light_salmon', 'orange_red', 'dark_orange',
+    'orange', 'gold', 'dark_golden_rod', 'golden_rod', 'pale_golden_rod',
+    'dark_khaki', 'khaki', 'olive', 'yellow_green', 'dark_olive_green',
+    'olive_drab', 'lawn_green', 'chartreuse', 'green_yellow', 'dark_green',
+    'forest_green', 'lime', 'lime_green', 'light_green', 'pale_green',
+    'dark_sea_green', 'medium_spring_green', 'spring_green', 'sea_green', 'medium_aqua_marine',
+    'medium_sea_green', 'light_sea_green', 'dark_slate_gray', 'teal', 'dark_cyan',
+    'aqua', 'cyan', 'light_cyan', 'dark_turquoise', 'turquoise',
+    'medium_turquoise', 'pale_turquoise', 'aqua_marine', 'powder_blue', 'cadet_blue',
+    'steel_blue', 'corn_flower_blue', 'deep_sky_blue', 'dodger_blue', 'light_blue',
+    'sky_blue', 'light_sky_blue', 'midnight_blue', 'navy', 'dark_blue',
+    'medium_blue', 'royal_blue', 'blue_violet', 'indigo', 'dark_slate_blue',
+    'slate_blue', 'medium_slate_blue', 'medium_purple', 'dark_magenta', 'dark_violet',
+    'dark_orchid', 'medium_orchid', 'purple', 'thistle', 'plum',
+    'violet', 'magenta', 'orchid', 'medium_violet_red', 'pale_violet_red',
+    'deep_pink', 'hot_pink', 'light_pink', 'pink', 'antique_white',
+    'beige', 'bisque', 'blanched_almond', 'wheat', 'corn_silk',
+    'lemon_chiffon', 'light_golden_rod_yellow', 'light_yellow', 'saddle_brown', 'sienna',
+    'chocolate', 'peru', 'sandy_brown', 'burly_wood', 'tan',
+    'rosy_brown', 'moccasin', 'navajo_white', 'peach_puff', 'misty_rose',
+    'lavender_blush', 'linen', 'old_lace', 'papaya_whip', 'sea_shell',
+    'mint_cream', 'slate_gray', 'light_slate_gray', 'light_steel_blue', 'lavender',
+    'floral_white', 'alice_blue', 'ghost_white', 'honeydew', 'ivory',
+    'azure', 'snow', 'silver', 'gainsboro', 'white_smoke',
 ]
 
 color_tokens = dict( [ (n, c) for n, c in zip(color_names, colors) ] )
 
 ######################################################################
 
-def generate(nb, height = 6, width = 8, max_nb_statements = 10):
+def all_properties(height, width, nb_squares, square_i, square_j, square_c):
+    s = [ ]
+
+    for r, c in [ (k, color_names[square_c[k]]) for k in range(nb_squares) ]:
+        s += [ f'there is {c}' ]
+
+        if square_i[r] >= height - height//3: s += [ f'{c} bottom' ]
+        if square_i[r] < height//3: s += [ f'{c} top' ]
+        if square_j[r] >= width - width//3: s += [ f'{c} right' ]
+        if square_j[r] < width//3: s += [ f'{c} left' ]
+
+        for t, d in [ (k, color_names[square_c[k]]) for k in range(nb_squares) ]:
+            if square_i[r] > square_i[t]: s += [ f'{c} below {d}' ]
+            if square_i[r] < square_i[t]: s += [ f'{c} above {d}' ]
+            if square_j[r] > square_j[t]: s += [ f'{c} right of {d}' ]
+            if square_j[r] < square_j[t]: s += [ f'{c} left of {d}' ]
+
+    return s
+
+######################################################################
+
+def generate(nb, height = 6, width = 8,
+             max_nb_squares = 5, max_nb_statements = 10,
+             many_colors = False):
+
+    nb_colors =  len(color_tokens) - 1 if many_colors else max_nb_squares
 
     descr = [ ]
 
     for n in range(nb):
 
-        nb_squares = torch.randint(len(color_tokens) - 1, (1,)) + 1
+        nb_squares = torch.randint(max_nb_squares, (1,)) + 1
         square_position = torch.randperm(height * width)[:nb_squares]
-        square_c = torch.randperm(len(color_tokens) - 1)[:nb_squares] + 1
+        # color 0 is white and reserved for the background
+        square_c = torch.randperm(nb_colors)[:nb_squares] + 1
         square_i = square_position.div(width, rounding_mode = 'floor')
         square_j = square_position % width
 
@@ -46,21 +114,7 @@ def generate(nb, height = 6, width = 8, max_nb_statements = 10):
 
         # generates all the true relations
 
-        s = [ ]
-
-        for r, c in [ (k, color_names[square_c[k]]) for k in range(nb_squares) ]:
-            s += [ f'there is {c}' ]
-
-            if square_i[r] >= height - height//3: s += [ f'{c} bottom' ]
-            if square_i[r] < height//3: s += [ f'{c} top' ]
-            if square_j[r] >= width - width//3: s += [ f'{c} right' ]
-            if square_j[r] < width//3: s += [ f'{c} left' ]
-
-            for t, d in [ (k, color_names[square_c[k]]) for k in range(nb_squares) ]:
-                if square_i[r] > square_i[t]: s += [ f'{c} below {d}' ]
-                if square_i[r] < square_i[t]: s += [ f'{c} above {d}' ]
-                if square_j[r] > square_j[t]: s += [ f'{c} right of {d}' ]
-                if square_j[r] < square_j[t]: s += [ f'{c} left of {d}' ]
+        s = all_properties(height, width, nb_squares, square_i, square_j, square_c)
 
         # pick at most max_nb_statements at random
 
@@ -99,14 +153,13 @@ def descr2img(descr, height = 6, width = 8):
 ######################################################################
 
 if __name__ == '__main__':
-    descr = generate(5)
-    for d in descr:
-        print(d)
-        print()
+    descr = generate(nb = 5)
 
-    img = descr2img(descr)
-    print(img.size())
+    with open('picoclvr_example.txt', 'w') as f:
+        for d in descr:
+            f.write(f'{d}\n\n')
 
+    img = descr2img(descr)
     torchvision.utils.save_image(img / 255.,
                                  'picoclvr_example.png', nrow = 16, pad_value = 0.8)