本项目是一个基于nonebot框架的qq机器人，目前有功能：
- 收色图：识别图片，保存色图。
- 发色图：从本地图库中发图。支持文图查询，但效果很烂。
- 相关推荐：基于CN_CLIP的图片特征向量，推送相似图片。
- 统计：统计发图排行榜和热门色图等等。
在此开源色图特征向量数据库，但不会开源图库本身。注意，因为不开源图库，如果直接按下文搭建环境并运行本项目，发图功能是无法使用的，请自行修改。
（比较乱，忍一忍）
├── config/ # 配置文件目录
│ ├── config.py # 管理config
│ └── setu/ # setu配置
│ └── config.json # 插件配置文件
│
├── liqiv3/ # NoneBot 项目核心目录
│ ├── bot.py # NoneBot 主程序入口
│ ├── pyproject.toml # 项目元数据和依赖声明
│ ├── requirements.txt # 依赖列表
│ └── src/ # 插件源代码
│ └── plugins/
│ └── setu/ # 插件代码目录
│ ├── check_setu.py # 检测模块
│ ├── __init__.py # 插件入口
│ ├── plugin_config.py # 插件配置
│ ├── recommendation.py # 推荐功能
│ ├── select_setu.py # 发图模块
│ ├── stat_setu.py # 统计模块
│ └── util.py # 工具模块
│
├── log/ # 日志相关目录
│ ├── log.py # 日志模块
│ ├── message/ # 消息日志数据库
│ │ └── db.sqlite # SQLite 数据库文件
│ └── setu/ # 色图日志数据库
│ └── db.sqlite # SQLite 数据库文件
│
├── setu/ # 色图目录
│ ├── CLIP/ # CLIP 模型和数据
│ │ ├── data/ # 数据集
│ │ │ ├── setudb_group_240708/ # 群向量数据库
│ │ │ └── setudb_purify_240606/ # 色图向量数据库
│ │ ├── model/ # 模型文件
│ │ │ ├── CN_CLIP/ # 中文 CLIP 模型
│ │ ├── run.py # CLIP 执行模块
│ │ └── tmp/ # 临时文件目录
│ ├── data/ # 色图数据
│ │ └── image/ # 色图
│ └── vector_db.py # 向量数据库模块
│
├── stat/ # 统计和可视化目录
│ ├── image/ # 输出的图片
│ ├── visualizer.py # 数据可视化模块
│ └── webpage/ # 网页可视化
│ ├── index.html # 主页
│ ├── index_group.html # 带群聊统计的主页
│ └── static/ # 静态资源
│ ├── css/ # CSS 文件
│ ├── img/ # 图片资源
│ └── js/ # JavaScript 文件
│
├── LICENSE # 项目许可证
└── README.md # 项目说明文档
本项目基于 NoneBot 框架开发。在运行本项目之前，请先搭建基础环境（以 NoneBot 官方文档为准）。
NoneBot 推荐使用 pipx 安装脚手架工具 nb-cli：
# 安装 pipx
python -m pip install --user pipx
python -m pipx ensurepath
# 安装 nb-cli
pipx install nb-cligit clone https://github.com/fyr233/liqiv3.git
cd liqiv3由于CN_CLIP模型和向量数据库较大，已通过网盘分享。请按照以下步骤下载并解压：
夸克网盘链接：https://pan.quark.cn/s/e91f0548b581 提取码：czz4
- CN_CLIP.zip（中文 CLIP 模型） 该模型也可从huggingface下载，但文件结构似乎略有不同 https://huggingface.co/OFA-Sys/chinese-clip-vit-base-patch16
- setudb.zip（色图向量数据库）用于增强色图识别的准确度。非必须，可自行修改代码跳过
将下载的文件解压到指定目录：
-
CN_CLIP.zip：
- 解压到
setu/CLIP/model/CN_CLIP/。 - 解压后目录结构：
setu/CLIP/model/CN_CLIP/ ├── config.json ├── model.safetensors ├── preprocessor_config.json ├── special_tokens_map.json ├── tokenizer_config.json ├── tokenizer.json └── vocab.txt
- 解压到
-
setudb.zip：
- 解压到
setu/CLIP/data/。 - 解压后目录结构：
setu/CLIP/data/ └── setudb_purify_240606/
- 解压到
使用 Python 内置的 venv 模块创建虚拟环境：
cd liqiv3 #在NoneBot 项目目录中
python -m venv .venv- Linux/macOS：
source .venv/bin/activate - Windows：
.\.venv\Scripts\activate
安装项目所需的依赖：
pip install -r requirements.txt- 确保虚拟环境已激活。
- 运行 NoneBot 项目：
cd liqiv3 nb run
以下是 config/setu/config.json 的示例文件，用于配置插件的推荐开关、白名单、debug群：
{
"recommendations": {
"123456789": true
},
"white_list": [
"123456789",
"1234567890"
],
"debug_group": "123456789"
}