USBカメラとLlavaを使った簡単なAIチャットc#プログラム

前回の続きでLlavaにUSBカメラキャプチャーの画像を与えてみました。先日USBカメラキャプチャーのプログラム例を掲載したのは、ここで伏線回収です。

Nuget情報
Spectreはコンソールに画像を表示するためのものです。



Program.cs(2025/4/12更新)
まずUSBカメラで撮影しコンソールに表示(表示は荒い画像ですがAIにはちゃんとした画像を渡してます)それを見ながらAIと会話します。USBカメラは会話毎にキャプチャーします。
※2025/4/14 一回目に読み込んだ画像しか認識していないようです。改善案を模索中。
※2025/4/15 ChatHistoryをやめてテキストにしました。システムプロンプトもコメントで止めています。LLAVAが言うことを聞いてくれない…

using LLama.Common;
using LLama;
using LLama.Sampling;
using OpenCvSharp.Extensions;
using OpenCvSharp;
using System.Drawing;
using System.Drawing.Imaging;
using Spectre.Console;
using LLama.Native;

namespace ChatProgram
{
    public class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            Task task = MainAsync();
            task.Wait();
        }

        public static async Task MainAsync()
        {
            try
            {
                // LLMモデルの場所
                //string strMdl = @"E:\lm-studio\cjpais\llava-1.6-mistral-7b-gguf\llava-1.6-mistral-7b.Q8_0.gguf";
                //string strClp = @"E:\lm-studio\cjpais\llava-1.6-mistral-7b-gguf\mmproj-model-f16.gguf";

                //string strMdl = @"E:\lm-studio\unsloth\gemma-3-12b-it-GGUF\gemma-3-12b-it-Q8_0.gguf";
                //string strClp = @"E:\lm-studio\unsloth\gemma-3-12b-it-GGUF\mmproj-BF16.gguf";
                //string strMdl = @"E:\lm-studio\xtuner\llava-llama-3-8b-v1_1-gguf\llava-llama-3-8b-v1_1-int4.gguf";
                //string strClp = @"E:\lm-studio\xtuner\llava-llama-3-8b-v1_1-gguf\llava-llama-3-8b-v1_1-mmproj-f16.gguf";
                string strMdl = @"E:\lm-studio\cjpais\llava-v1.6-vicuna-13b-gguf\llava-v1.6-vicuna-13b.Q8_0.gguf";
                string strClp = @"E:\lm-studio\cjpais\llava-v1.6-vicuna-13b-gguf\mmproj-model-f16.gguf";
                //string strMdl = @"E:\lm-studio\cjpais\llava-v1.6-34B-gguf\llava-v1.6-34b.Q4_K_M.gguf";
                //string strClp = @"E:\lm-studio\cjpais\llava-v1.6-34B-gguf\mmproj-model-f16.gguf";

                Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Green;

                //LLMモデルのロードとパラメータの設定
                ModelParams modPara = new(strMdl)
                {
                    ContextSize = 4096,
                    GpuLayerCount = 60,
                };

                using LLamaWeights llmWeit = LLamaWeights.LoadFromFile(modPara);
                using LLamaContext llmContx = llmWeit.CreateContext(modPara);
                using var clipModel = LLavaWeights.LoadFromFile(strClp);
                InteractiveExecutor itrEx = new(llmContx, clipModel);


                //System Prompt+チャットの方向づけ
                //string strHis = "";
                // 初期はチャットログにキャラ設定と出だしの会話を打ち込む
                //strHis +=  "<image>\nSYSTEM: あなたは、ユーザーと楽しく会話する女性を演じてね。" +
                //            "名前は、マイだよ。" +
                //            "マイは、明るくて、やさしい性格の女性なの。年齢は24歳なんだよ。" +
                //            "マイは、誰にでもタメ口で話すの。" +
                //            "マイは、一人称をわたしと言うよ。" +
                //            "マイは、恥ずかしがりやだけどエッチに興味があるのね。" +
                //            "マイは、応答の長さはできるだけ短く答えるよ。" +
                //            "マイは、好奇心旺盛だからユーザーに色々質問するの。";
                //strHis += "\nUSER: はじめまして、オレの名前は犬マンマです。呼びにくいと思うからマー君と呼んで。";
                //strHis += "\nASSISTANT: はじめまして、わたしの名前はマイです。わかったマー君。";

                InferenceParams infPara = new()
                {
                    SamplingPipeline = new DefaultSamplingPipeline()
                    {
                        Temperature = 0.6f,
                        Seed = 1337,
                        FrequencyPenalty = 1,
                    },
                    AntiPrompts = new List<string> { "\nUSER:", "\nUser:" },
                    MaxTokens = 256,
                };

                while (true)
                {
                    MemoryStream ms = new MemoryStream();
                    string strYn = "";
                    //カメラキャプチャー
                    while (strYn != "n")
                    {
                        Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Blue;
                        Console.WriteLine("\nカメラキャプチャーします。Enterを押してください");
                        Console.ReadLine();
                        ms = VideoCap();
                        CanvasImage consoleImage = new CanvasImage(ms.ToArray());
                        consoleImage.MaxWidth = 50;
                        AnsiConsole.Write(consoleImage);
                        Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Blue;
                        Console.WriteLine("もう一度カメラキャプチャーしますか? y/n");
                        strYn = Console.ReadLine() ?? "";
                    }
                    // ユーザーのターン
                    Console.ForegroundColor = ConsoleColor.White;
                    Console.Write("\nUser: ");
                    string strInput = Console.ReadLine() ?? "";
                    if (strInput == "exit") break; // 'exit'と入力したら終わり
                    strInput = "\nUSER:<image>\n" + strInput + " \nASSISTANT: ";
                    //strHis += strInput;
                    //イメージをセット
                    //itrEx.Images.RemoveAll(itrEx.Images.Contains);
                    itrEx.Context.NativeHandle.KvCacheRemove(LLamaSeqId.Zero, -1, -1);
                    itrEx.Images.Add(ms.ToArray());
                    // AIのターン
                    Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Yellow;
                    string strAns = "";
                    await foreach (var text in itrEx.InferAsync(strInput, infPara))
                    {
                        Console.Write(text);
                        strAns += text;
                    }
                    //strHis += strAns;
                    ms.Dispose();
                }
            }
            catch (Exception ex)
            {
                Console.WriteLine(ex.Message);
            }

        }
        static private MemoryStream VideoCap()
        {
            using (VideoCapture vcap = new VideoCapture(0))
            using (Mat img = new Mat())
            {
                vcap.Read(img);
                Bitmap bitmap = BitmapConverter.ToBitmap(img);
                MemoryStream ms = new MemoryStream();
                bitmap.Save(ms, ImageFormat.Png);
                return ms;
            }
        }

    }
}




実行結果
前回の記事の猫画像を画面に表示して、それをUSBカメラでキャプチャーしてAIに質問しています。ちゃんと猫だとわかってるようです。

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