Merge branch 'frontier' into production

2025-12-06 14:36:48 +00:00 · 2023-12-05 15:09:03 +08:00
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -1,42 +1,70 @@
-> **Note**
+> **Caution**
 > 
 > 2023.11.12: 某些依赖包尚不兼容python 3.12，推荐python 3.11。
 > 
 > 2023.11.7: 安装依赖时，请选择`requirements.txt`中**指定的版本**。 安装命令：`pip install -r requirements.txt`。本项目开源免费，近期发现有人蔑视开源协议并利用本项目违规圈钱，请提高警惕，谨防上当受骗。

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+<h1 aligh="center">
+<img src="docs/logo.png" width="40"> GPT 学术优化 (GPT Academic)
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+[![Github][Github-image]][Github-url]
+[![License][License-image]][License-url]
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+[![Installation][Installation-image]][Installation-url]
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+[Github-image]: https://img.shields.io/badge/github-12100E.svg?style=flat-square
+[License-image]: https://img.shields.io/github/license/binary-husky/gpt_academic?label=License&style=flat-square&color=orange
+[Releases-image]: https://img.shields.io/github/release/binary-husky/gpt_academic?label=Release&style=flat-square&color=blue
+[Installation-image]: https://img.shields.io/badge/dynamic/json?color=blue&url=https://raw.githubusercontent.com/binary-husky/gpt_academic/master/version&query=$.version&label=Installation&style=flat-square
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+[Releases-url]: https://github.com/binary-husky/gpt_academic/releases
+[Installation-url]: https://github.com/binary-husky/gpt_academic#installation
+[Wiki-url]: https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki
+[PRs-url]: https://github.com/binary-husky/gpt_academic/pulls


-# <div align=center><img src="docs/logo.png" width="40"> GPT 学术优化 (GPT Academic)</div>
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 **如果喜欢这个项目，请给它一个Star；如果您发明了好用的快捷键或插件，欢迎发pull requests！**

-If you like this project, please give it a Star. We also have a README in [English|](docs/README.English.md)[日本語|](docs/README.Japanese.md)[한국어|](docs/README.Korean.md)[Русский|](docs/README.Russian.md)[Français](docs/README.French.md) translated by this project itself.
-To translate this project to arbitrary language with GPT, read and run [`multi_language.py`](multi_language.py) (experimental).
+If you like this project, please give it a Star.
+Read this in [English](docs/README.English.md) | [日本語](docs/README.Japanese.md) | [한국어](docs/README.Korean.md) | [Русский](docs/README.Russian.md) | [Français](docs/README.French.md). All translations have been provided by the project itself. To translate this project to arbitrary language with GPT, read and run [`multi_language.py`](multi_language.py) (experimental).
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-> **Note**
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 > 1.请注意只有 **高亮** 标识的插件（按钮）才支持读取文件，部分插件位于插件区的**下拉菜单**中。另外我们以**最高优先级**欢迎和处理任何新插件的PR。
 >
-> 2.本项目中每个文件的功能都在[自译解报告`self_analysis.md`](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/GPT‐Academic项目自译解报告)详细说明。随着版本的迭代，您也可以随时自行点击相关函数插件，调用GPT重新生成项目的自我解析报告。常见问题[`wiki`](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki)。[常规安装方法](#installation) | [一键安装脚本](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/releases) | [配置说明](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/项目配置说明)。
+> 2.本项目中每个文件的功能都在[自译解报告](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/GPT‐Academic项目自译解报告)`self_analysis.md`详细说明。随着版本的迭代，您也可以随时自行点击相关函数插件，调用GPT重新生成项目的自我解析报告。常见问题请查阅wiki。
+>    [![常规安装方法](https://img.shields.io/static/v1?label=&message=常规安装方法&color=gray)](#installation)  [![一键安装脚本](https://img.shields.io/static/v1?label=&message=一键安装脚本&color=gray)](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/releases)  [![配置说明](https://img.shields.io/static/v1?label=&message=配置说明&color=gray)](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/项目配置说明) [![wiki](https://img.shields.io/static/v1?label=&message=wiki&color=gray)]([https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/项目配置说明](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki))
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-> 3.本项目兼容并鼓励尝试国产大语言模型ChatGLM等。支持多个api-key共存，可在配置文件中填写如`API_KEY="openai-key1,openai-key2,azure-key3,api2d-key4"`。需要临时更换`API_KEY`时，在输入区输入临时的`API_KEY`然后回车键提交后即可生效。
+> 3.本项目兼容并鼓励尝试国产大语言模型ChatGLM等。支持多个api-key共存，可在配置文件中填写如`API_KEY="openai-key1,openai-key2,azure-key3,api2d-key4"`。需要临时更换`API_KEY`时，在输入区输入临时的`API_KEY`然后回车键提交即可生效。

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 功能（⭐= 近期新增功能） | 描述
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-⭐[接入新模型](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%88%87%E6%8D%A2%E6%A8%A1%E5%9E%8B)！ | 百度[千帆](https://cloud.baidu.com/doc/WENXINWORKSHOP/s/Nlks5zkzu)与文心一言, 通义千问[Qwen](https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen-7B-Chat/summary)，上海AI-Lab[书生](https://github.com/InternLM/InternLM)，讯飞[星火](https://xinghuo.xfyun.cn/)，[LLaMa2](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf)，[智谱API](https://open.bigmodel.cn/)，DALLE3, [DeepseekCoder](https://coder.deepseek.com/)
+⭐[接入新模型](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%88%87%E6%8D%A2%E6%A8%A1%E5%9E%8B) | 百度[千帆](https://cloud.baidu.com/doc/WENXINWORKSHOP/s/Nlks5zkzu)与文心一言, 通义千问[Qwen](https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen-7B-Chat/summary)，上海AI-Lab[书生](https://github.com/InternLM/InternLM)，讯飞[星火](https://xinghuo.xfyun.cn/)，[LLaMa2](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf)，[智谱API](https://open.bigmodel.cn/)，DALLE3, [DeepseekCoder](https://coder.deepseek.com/)
 润色、翻译、代码解释 | 一键润色、翻译、查找论文语法错误、解释代码
 [自定义快捷键](https://www.bilibili.com/video/BV14s4y1E7jN) | 支持自定义快捷键
 模块化设计 | 支持自定义强大的[插件](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/tree/master/crazy_functions)，插件支持[热更新](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/%E5%87%BD%E6%95%B0%E6%8F%92%E4%BB%B6%E6%8C%87%E5%8D%97)
-[程序剖析](https://www.bilibili.com/video/BV1cj411A7VW) | [插件] 一键可以剖析Python/C/C++/Java/Lua/...项目树 或 [自我剖析](https://www.bilibili.com/video/BV1cj411A7VW)
+[程序剖析](https://www.bilibili.com/video/BV1cj411A7VW) | [插件] 一键剖析Python/C/C++/Java/Lua/...项目树 或 [自我剖析](https://www.bilibili.com/video/BV1cj411A7VW)
 读论文、[翻译](https://www.bilibili.com/video/BV1KT411x7Wn)论文 | [插件] 一键解读latex/pdf论文全文并生成摘要
 Latex全文[翻译](https://www.bilibili.com/video/BV1nk4y1Y7Js/)、[润色](https://www.bilibili.com/video/BV1FT411H7c5/) | [插件] 一键翻译或润色latex论文
 批量注释生成 | [插件] 一键批量生成函数注释
-Markdown[中英互译](https://www.bilibili.com/video/BV1yo4y157jV/) | [插件] 看到上面5种语言的[README](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/blob/master/docs/README_EN.md)了吗？
+Markdown[中英互译](https://www.bilibili.com/video/BV1yo4y157jV/) | [插件] 看到上面5种语言的[README](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/blob/master/docs/README_EN.md)了吗？就是出自他的手笔
 chat分析报告生成 | [插件] 运行后自动生成总结汇报
 [PDF论文全文翻译功能](https://www.bilibili.com/video/BV1KT411x7Wn) | [插件] PDF论文提取题目&摘要+翻译全文（多线程）
 [Arxiv小助手](https://www.bilibili.com/video/BV1LM4y1279X) | [插件] 输入arxiv文章url即可一键翻译摘要+下载PDF
@@ -48,22 +76,22 @@ Latex论文一键校对 | [插件] 仿Grammarly对Latex文章进行语法、拼
 公式/图片/表格显示 | 可以同时显示公式的[tex形式和渲染形式](https://user-images.githubusercontent.com/96192199/230598842-1d7fcddd-815d-40ee-af60-baf488a199df.png)，支持公式、代码高亮
 ⭐AutoGen多智能体插件 | [插件] 借助微软AutoGen，探索多Agent的智能涌现可能！
 启动暗色[主题](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/issues/173) | 在浏览器url后面添加```/?__theme=dark```可以切换dark主题
-[多LLM模型](https://www.bilibili.com/video/BV1wT411p7yf)支持 | 同时被GPT3.5、GPT4、[清华ChatGLM2](https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B)、[复旦MOSS](https://github.com/OpenLMLab/MOSS)同时伺候的感觉一定会很不错吧？
+[多LLM模型](https://www.bilibili.com/video/BV1wT411p7yf)支持 | 同时被GPT3.5、GPT4、[清华ChatGLM2](https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B)、[复旦MOSS](https://github.com/OpenLMLab/MOSS)伺候的感觉一定会很不错吧？
 ⭐ChatGLM2微调模型 | 支持加载ChatGLM2微调模型，提供ChatGLM2微调辅助插件
 更多LLM模型接入，支持[huggingface部署](https://huggingface.co/spaces/qingxu98/gpt-academic) | 加入Newbing接口(新必应)，引入清华[Jittorllms](https://github.com/Jittor/JittorLLMs)支持[LLaMA](https://github.com/facebookresearch/llama)和[盘古α](https://openi.org.cn/pangu/)
 ⭐[void-terminal](https://github.com/binary-husky/void-terminal) pip包 | 脱离GUI，在Python中直接调用本项目的所有函数插件（开发中）
-⭐虚空终端插件 | [插件] 用自然语言，直接调度本项目其他插件
+⭐虚空终端插件 | [插件] 能够使用自然语言直接调度本项目其他插件
 更多新功能展示 (图像生成等) …… | 见本文档结尾处 ……
 </div>


 - 新界面（修改`config.py`中的LAYOUT选项即可实现“左右布局”和“上下布局”的切换）
 <div align="center">
-<img src="https://github.com/binary-husky/gpt_academic/assets/96192199/d81137c3-affd-4cd1-bb5e-b15610389762" width="700" >
+<img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/279702205-d81137c3-affd-4cd1-bb5e-b15610389762.gif" width="700" >
 </div>


- 所有按钮都通过读取functional.py动态生成，可随意加自定义功能，解放粘贴板
+- 所有按钮都通过读取functional.py动态生成，可随意加自定义功能，解放剪贴板
 <div align="center">
 <img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/231975334-b4788e91-4887-412f-8b43-2b9c5f41d248.gif" width="700" >
 </div>
@@ -73,12 +101,12 @@ Latex论文一键校对 | [插件] 仿Grammarly对Latex文章进行语法、拼
 <img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/231980294-f374bdcb-3309-4560-b424-38ef39f04ebd.gif" width="700" >
 </div>

- 如果输出包含公式，会同时以tex形式和渲染形式显示，方便复制和阅读
+- 如果输出包含公式，会以tex形式和渲染形式同时显示，方便复制和阅读
 <div align="center">
 <img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/230598842-1d7fcddd-815d-40ee-af60-baf488a199df.png" width="700" >
 </div>

- 懒得看项目代码？整个工程直接给chatgpt炫嘴里
+- 懒得看项目代码？直接把整个工程炫ChatGPT嘴里
 <div align="center">
 <img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/226935232-6b6a73ce-8900-4aee-93f9-733c7e6fef53.png" width="700" >
 </div>
@@ -88,6 +116,8 @@ Latex论文一键校对 | [插件] 仿Grammarly对Latex文章进行语法、拼
 <img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/232537274-deca0563-7aa6-4b5d-94a2-b7c453c47794.png" width="700" >
 </div>

+<br><br>
+
 # Installation
 ### 安装方法I：直接运行 (Windows, Linux or MacOS) 

@@ -98,13 +128,13 @@ Latex论文一键校对 | [插件] 仿Grammarly对Latex文章进行语法、拼
    cd gpt_academic
    ```

-2. 配置API_KEY
+2. 配置API_KEY等变量

-    在`config.py`中，配置API KEY等设置，[点击查看特殊网络环境设置方法](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/issues/1) 。[Wiki页面](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/项目配置说明)。
+    在`config.py`中，配置API KEY等变量。[特殊网络环境设置方法](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/issues/1)、[Wiki-项目配置说明](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/项目配置说明)。

-    「 程序会优先检查是否存在名为`config_private.py`的私密配置文件，并用其中的配置覆盖`config.py`的同名配置。如您能理解该读取逻辑，我们强烈建议您在`config.py`旁边创建一个名为`config_private.py`的新配置文件，并把`config.py`中的配置转移（复制）到`config_private.py`中（仅复制您修改过的配置条目即可）。 」
+    「 程序会优先检查是否存在名为`config_private.py`的私密配置文件，并用其中的配置覆盖`config.py`的同名配置。如您能理解以上读取逻辑，我们强烈建议您在`config.py`同路径下创建一个名为`config_private.py`的新配置文件，并使用`config_private.py`配置项目，以确保更新或其他用户无法轻易查看您的私有配置 」。

-    「 支持通过`环境变量`配置项目，环境变量的书写格式参考`docker-compose.yml`文件或者我们的[Wiki页面](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/项目配置说明)。配置读取优先级: `环境变量` > `config_private.py` > `config.py`。 」
+    「 支持通过`环境变量`配置项目，环境变量的书写格式参考`docker-compose.yml`文件或者我们的[Wiki页面](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/项目配置说明)。配置读取优先级: `环境变量` > `config_private.py` > `config.py` 」。


 3. 安装依赖
@@ -151,7 +181,7 @@ AVAIL_LLM_MODELS = ["gpt-3.5-turbo", "api2d-gpt-3.5-turbo", "gpt-4", "api2d-gpt-

 ### 安装方法II：使用Docker

-0. 部署项目的全部能力（这个是包含cuda和latex的大型镜像。但如果您网速慢、硬盘小，则不推荐使用这个）
+0. 部署项目的全部能力（这个是包含cuda和latex的大型镜像。但如果您网速慢、硬盘小，则不推荐该方法部署完整项目）
 [![fullcapacity](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/actions/workflows/build-with-all-capacity.yml/badge.svg?branch=master)](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/actions/workflows/build-with-all-capacity.yml)

    ``` sh
@@ -180,26 +210,26 @@ P.S. 如果需要依赖Latex的插件功能，请见Wiki。另外，您也可以
    ```


-### 安装方法III：其他部署姿势
+### 安装方法III：其他部署方法
 1. **Windows一键运行脚本**。
-完全不熟悉python环境的Windows用户可以下载[Release](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/releases)中发布的一键运行脚本安装无本地模型的版本。
-脚本的贡献来源是[oobabooga](https://github.com/oobabooga/one-click-installers)。
+完全不熟悉python环境的Windows用户可以下载[Release](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/releases)中发布的一键运行脚本安装无本地模型的版本。脚本贡献来源：[oobabooga](https://github.com/oobabooga/one-click-installers)。

 2. 使用第三方API、Azure等、文心一言、星火等，见[Wiki页面](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/项目配置说明)

 3. 云服务器远程部署避坑指南。
 请访问[云服务器远程部署wiki](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/%E4%BA%91%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E5%99%A8%E8%BF%9C%E7%A8%8B%E9%83%A8%E7%BD%B2%E6%8C%87%E5%8D%97)

-4. 一些新型的部署平台或方法
+4. 在其他平台部署&二级网址部署
    - 使用Sealos[一键部署](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/issues/993)。
    - 使用WSL2（Windows Subsystem for Linux 子系统）。请访问[部署wiki-2](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/%E4%BD%BF%E7%94%A8WSL2%EF%BC%88Windows-Subsystem-for-Linux-%E5%AD%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%EF%BC%89%E9%83%A8%E7%BD%B2)
    - 如何在二级网址（如`http://localhost/subpath`）下运行。请访问[FastAPI运行说明](docs/WithFastapi.md)

+<br><br>

 # Advanced Usage
 ### I：自定义新的便捷按钮（学术快捷键）

-任意文本编辑器打开`core_functional.py`，添加条目如下，然后重启程序。（如按钮已存在，那么前缀、后缀都支持热修改，无需重启程序即可生效。）
+任意文本编辑器打开`core_functional.py`，添加如下条目，然后重启程序。（如果按钮已存在，那么可以直接修改（前缀、后缀都已支持热修改），无需重启程序即可生效。）
 例如

 ```python
@@ -221,6 +251,7 @@ P.S. 如果需要依赖Latex的插件功能，请见Wiki。另外，您也可以
 本项目的插件编写、调试难度很低，只要您具备一定的python基础知识，就可以仿照我们提供的模板实现自己的插件功能。
 详情请参考[函数插件指南](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/%E5%87%BD%E6%95%B0%E6%8F%92%E4%BB%B6%E6%8C%87%E5%8D%97)。

+<br><br>

 # Updates
 ### I：动态
@@ -320,7 +351,7 @@ GPT Academic开发者QQ群：`610599535`

 - 已知问题
    - 某些浏览器翻译插件干扰此软件前端的运行
-    - 官方Gradio目前有很多兼容性Bug，请务必使用`requirement.txt`安装Gradio
+    - 官方Gradio目前有很多兼容性问题，请**务必使用`requirement.txt`安装Gradio**

 ### III：主题
 可以通过修改`THEME`选项（config.py）变更主题
--- a/config.py
+++ b/config.py
@@ -15,13 +15,13 @@ API_KEY = "此处填API密钥"    # 可同时填写多个API-KEY，用英文逗
 USE_PROXY = False
 if USE_PROXY:
    """
+    代理网络的地址，打开你的代理软件查看代理协议(socks5h / http)、地址(localhost)和端口(11284)
    填写格式是 [协议]://  [地址] :[端口]，填写之前不要忘记把USE_PROXY改成True，如果直接在海外服务器部署，此处不修改
            <配置教程&视频教程> https://github.com/binary-husky/gpt_academic/issues/1>
    [协议] 常见协议无非socks5h/http; 例如 v2**y 和 ss* 的默认本地协议是socks5h; 而cl**h 的默认本地协议是http
-    [地址] 懂的都懂，不懂就填localhost或者127.0.0.1肯定错不了（localhost意思是代理软件安装在本机上）
+    [地址] 填localhost或者127.0.0.1（localhost意思是代理软件安装在本机上）
    [端口] 在代理软件的设置里找。虽然不同的代理软件界面不一样，但端口号都应该在最显眼的位置上
    """
-    # 代理网络的地址，打开你的*学*网软件查看代理的协议(socks5h / http)、地址(localhost)和端口(11284)
    proxies = {
        #          [协议]://  [地址]  :[端口]
        "http":  "socks5h://localhost:11284",  # 再例如  "http":  "http://127.0.0.1:7890",
@@ -100,6 +100,12 @@ AVAIL_LLM_MODELS = ["gpt-3.5-turbo-1106","gpt-4-1106-preview","gpt-4-vision-prev
 MULTI_QUERY_LLM_MODELS = "gpt-3.5-turbo&chatglm3"


+# 选择本地模型变体（只有当AVAIL_LLM_MODELS包含了对应本地模型时，才会起作用）
+# 如果你选择Qwen系列的模型，那么请在下面的QWEN_MODEL_SELECTION中指定具体的模型
+# 也可以是具体的模型路径
+QWEN_MODEL_SELECTION = "Qwen/Qwen-1_8B-Chat-Int8"
+
+
 # 百度千帆（LLM_MODEL="qianfan"）
 BAIDU_CLOUD_API_KEY = ''
 BAIDU_CLOUD_SECRET_KEY = ''
--- a/crazy_functional.py
+++ b/crazy_functional.py
@@ -372,7 +372,7 @@ def get_crazy_functions():
                "Color": "stop",
                "AsButton": False,
                "AdvancedArgs": True,  # 调用时，唤起高级参数输入区（默认False）
-                "ArgsReminder": "在这里输入分辨率, 如1024x1024（默认），支持 1024x1024, 1792x1024, 1024x1792。如需生成高清图像，请输入 1024x1024-HD, 1792x1024-HD, 1024x1792-HD。",  # 高级参数输入区的显示提示
+                "ArgsReminder": "在这里输入自定义参数「分辨率-质量(可选)-风格(可选)」, 参数示例「1024x1024-hd-vivid」 || 分辨率支持 「1024x1024」(默认) /「1792x1024」/「1024x1792」 || 质量支持 「-standard」(默认) /「-hd」 || 风格支持 「-vivid」(默认) /「-natural」", # 高级参数输入区的显示提示
                "Info": "使用DALLE3生成图片 | 输入参数字符串，提供图像的内容",
                "Function": HotReload(图片生成_DALLE3)
            },
@@ -499,7 +499,7 @@ def get_crazy_functions():
        })
        from crazy_functions.Latex输出PDF结果 import Latex翻译中文并重新编译PDF
        function_plugins.update({
-            "Arixv论文精细翻译（输入arxivID）[需Latex]": {
+            "Arxiv论文精细翻译（输入arxivID）[需Latex]": {
                "Group": "学术",
                "Color": "stop",
                "AsButton": False,
--- a/crazy_functions/图片生成.py
+++ b/crazy_functions/图片生成.py
@@ -2,7 +2,7 @@ from toolbox import CatchException, update_ui, get_conf, select_api_key, get_log
 from crazy_functions.multi_stage.multi_stage_utils import GptAcademicState


-def gen_image(llm_kwargs, prompt, resolution="1024x1024", model="dall-e-2", quality=None):
+def gen_image(llm_kwargs, prompt, resolution="1024x1024", model="dall-e-2", quality=None, style=None):
    import requests, json, time, os
    from request_llms.bridge_all import model_info

@@ -25,7 +25,10 @@ def gen_image(llm_kwargs, prompt, resolution="1024x1024", model="dall-e-2", qual
        'model': model,
        'response_format': 'url'
    }
-    if quality is not None: data.update({'quality': quality})
+    if quality is not None:
+        data['quality'] = quality
+    if style is not None:
+        data['style'] = style
    response = requests.post(url, headers=headers, json=data, proxies=proxies)
    print(response.content)
    try:
@@ -121,13 +124,18 @@ def 图片生成_DALLE3(prompt, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history, sys
    chatbot.append(("您正在调用“图像生成”插件。", "[Local Message] 生成图像, 请先把模型切换至gpt-*或者api2d-*。如果中文Prompt效果不理想, 请尝试英文Prompt。正在处理中 ....."))
    yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面 由于请求gpt需要一段时间,我们先及时地做一次界面更新
    if ("advanced_arg" in plugin_kwargs) and (plugin_kwargs["advanced_arg"] == ""): plugin_kwargs.pop("advanced_arg")
-    resolution = plugin_kwargs.get("advanced_arg", '1024x1024').lower()
-    if resolution.endswith('-hd'):
-        resolution = resolution.replace('-hd', '')
-        quality = 'hd'
-    else:
-        quality = 'standard'
-    image_url, image_path = gen_image(llm_kwargs, prompt, resolution, model="dall-e-3", quality=quality)
+    resolution_arg = plugin_kwargs.get("advanced_arg", '1024x1024-standard-vivid').lower()
+    parts = resolution_arg.split('-')
+    resolution = parts[0] # 解析分辨率
+    quality = 'standard' # 质量与风格默认值
+    style = 'vivid'
+    # 遍历检查是否有额外参数
+    for part in parts[1:]:
+        if part in ['hd', 'standard']:
+            quality = part
+        elif part in ['vivid', 'natural']:
+            style = part
+    image_url, image_path = gen_image(llm_kwargs, prompt, resolution, model="dall-e-3", quality=quality, style=style)
    chatbot.append([prompt,  
        f'图像中转网址: <br/>`{image_url}`<br/>'+
        f'中转网址预览: <br/><div align="center"><img src="{image_url}"></div>'
@@ -257,4 +265,4 @@ def make_square_image(input_path, output_path):
        size = max(width, height)
        new_img = Image.new("RGBA", (size, size), color="black")
        new_img.paste(img, ((size - width) // 2, (size - height) // 2))
-        new_img.save(output_path)
+        new_img.save(output_path)
--- a/docs/translate_english.json
+++ b/docs/translate_english.json
@@ -923,7 +923,7 @@
    "的第": "The",
    "个片段": "fragment",
    "总结文章": "Summarize the article",
-    "根据以上的对话": "According to the above dialogue",
+    "根据以上的对话": "According to the conversation above",
    "的主要内容": "The main content of",
    "所有文件都总结完成了吗": "Are all files summarized?",
    "如果是.doc文件": "If it is a .doc file",
@@ -1501,7 +1501,7 @@
    "发送请求到OpenAI后": "After sending the request to OpenAI",
    "上下布局": "Vertical Layout",
    "左右布局": "Horizontal Layout",
-    "对话窗的高度": "Height of the Dialogue Window",
+    "对话窗的高度": "Height of the Conversation Window",
    "重试的次数限制": "Retry Limit",
    "gpt4现在只对申请成功的人开放": "GPT-4 is now only open to those who have successfully applied",
    "提高限制请查询": "Please check for higher limits",
@@ -2183,9 +2183,8 @@
    "找不到合适插件执行该任务": "Cannot find a suitable plugin to perform this task",
    "接驳VoidTerminal": "Connect to VoidTerminal",
    "**很好": "**Very good",
-    "对话|编程": "Conversation|Programming",
-    "对话|编程|学术": "Conversation|Programming|Academic",
-    "4. 建议使用 GPT3.5 或更强的模型": "4. It is recommended to use GPT3.5 or a stronger model",
+    "对话|编程": "Conversation&ImageGenerating|Programming",
+    "对话|编程|学术": "Conversation&ImageGenerating|Programming|Academic",    "4. 建议使用 GPT3.5 或更强的模型": "4. It is recommended to use GPT3.5 or a stronger model",
    "「请调用插件翻译PDF论文": "Please call the plugin to translate the PDF paper",
    "3. 如果您使用「调用插件xxx」、「修改配置xxx」、「请问」等关键词": "3. If you use keywords such as 'call plugin xxx', 'modify configuration xxx', 'please', etc.",
    "以下是一篇学术论文的基本信息": "The following is the basic information of an academic paper",
@@ -2630,7 +2629,7 @@
    "已经被记忆": "Already memorized",
    "默认用英文的": "Default to English",
    "错误追踪": "Error tracking",
-    "对话|编程|学术|智能体": "Dialogue|Programming|Academic|Intelligent agent",
+    "对话&编程|编程|学术|智能体": "Conversation&ImageGenerating|Programming|Academic|Intelligent agent",
    "请检查": "Please check",
    "检测到被滞留的缓存文档": "Detected cached documents being left behind",
    "还有哪些场合允许使用代理": "What other occasions allow the use of proxies",
@@ -2904,4 +2903,4 @@
    "请配置ZHIPUAI_API_KEY": "Please configure ZHIPUAI_API_KEY",
    "单个azure模型": "Single Azure model",
    "预留参数 context 未实现": "Reserved parameter 'context' not implemented"
-}
+}
--- a/docs/translate_traditionalchinese.json
+++ b/docs/translate_traditionalchinese.json
@@ -1043,9 +1043,9 @@
    "jittorllms响应异常": "jittorllms response exception",
    "在项目根目录运行这两个指令": "Run these two commands in the project root directory",
    "获取tokenizer": "Get tokenizer",
-    "chatbot 为WebUI中显示的对话列表": "chatbot is the list of dialogues displayed in WebUI",
+    "chatbot 为WebUI中显示的对话列表": "chatbot is the list of conversations displayed in WebUI",
    "test_解析一个Cpp项目": "test_parse a Cpp project",
-    "将对话记录history以Markdown格式写入文件中": "Write the dialogue record history to a file in Markdown format",
+    "将对话记录history以Markdown格式写入文件中": "Write the conversations record history to a file in Markdown format",
    "装饰器函数": "Decorator function",
    "玫瑰色": "Rose color",
    "将单空行": "刪除單行空白",
@@ -2270,4 +2270,4 @@
    "标注节点的行数范围": "標註節點的行數範圍",
    "默认 True": "默認 True",
    "将两个PDF拼接": "將兩個PDF拼接"
-}
+}
--- a/main.py
+++ b/main.py
@@ -85,7 +85,7 @@ def main():
            with gr_L2(scale=1, elem_id="gpt-panel"):
                with gr.Accordion("输入区", open=True, elem_id="input-panel") as area_input_primary:
                    with gr.Row():
-                        txt = gr.Textbox(show_label=False, placeholder="Input question here.").style(container=False)
+                        txt = gr.Textbox(show_label=False, placeholder="Input question here.", elem_id='user_input_main').style(container=False)
                    with gr.Row():
                        submitBtn = gr.Button("提交", elem_id="elem_submit", variant="primary")
                    with gr.Row():
@@ -146,7 +146,7 @@ def main():
            with gr.Row():
                with gr.Tab("上传文件", elem_id="interact-panel"):
                    gr.Markdown("请上传本地文件/压缩包供“函数插件区”功能调用。请注意: 上传文件后会自动把输入区修改为相应路径。")
-                    file_upload_2 = gr.Files(label="任何文件, 推荐上传压缩文件(zip, tar)", file_count="multiple")
+                    file_upload_2 = gr.Files(label="任何文件, 推荐上传压缩文件(zip, tar)", file_count="multiple", elem_id="elem_upload_float")
    
                with gr.Tab("更换模型 & Prompt", elem_id="interact-panel"):
                    md_dropdown = gr.Dropdown(AVAIL_LLM_MODELS, value=LLM_MODEL, label="更换LLM模型/请求源").style(container=False)
@@ -178,7 +178,8 @@ def main():
                with gr.Row() as row:
                    row.style(equal_height=True)
                    with gr.Column(scale=10):
-                        txt2 = gr.Textbox(show_label=False, placeholder="Input question here.", lines=8, label="输入区2").style(container=False)
+                        txt2 = gr.Textbox(show_label=False, placeholder="Input question here.",
+                                          elem_id='user_input_float', lines=8, label="输入区2").style(container=False)
                    with gr.Column(scale=1, min_width=40):
                        submitBtn2 = gr.Button("提交", variant="primary"); submitBtn2.style(size="sm")
                        resetBtn2 = gr.Button("重置", variant="secondary"); resetBtn2.style(size="sm")
--- a/request_llms/bridge_qwen.py
+++ b/request_llms/bridge_qwen.py
@@ -1,13 +1,7 @@
 model_name = "Qwen"
 cmd_to_install = "`pip install -r request_llms/requirements_qwen.txt`"

-
-from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
-import time
-import threading
-import importlib
-from toolbox import update_ui, get_conf, ProxyNetworkActivate
-from multiprocessing import Process, Pipe
+from toolbox import ProxyNetworkActivate, get_conf
 from .local_llm_class import LocalLLMHandle, get_local_llm_predict_fns


@@ -24,16 +18,14 @@ class GetQwenLMHandle(LocalLLMHandle):

    def load_model_and_tokenizer(self):
        # 🏃‍♂️🏃‍♂️🏃‍♂️ 子进程执行
-        import os, glob
-        import os
-        import platform
-        from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, GenerationConfig
-
+        # from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, GenerationConfig
+        from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+        from transformers.generation import GenerationConfig
        with ProxyNetworkActivate('Download_LLM'):
-            model_id = 'qwen/Qwen-7B-Chat'
-            self._tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('Qwen/Qwen-7B-Chat', trust_remote_code=True, resume_download=True)
+            model_id = get_conf('QWEN_MODEL_SELECTION')
+            self._tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True, resume_download=True)
            # use fp16
-            model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto", trust_remote_code=True, fp16=True).eval()
+            model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto", trust_remote_code=True).eval()
            model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True)  # 可指定不同的生成长度、top_p等相关超参
            self._model = model

@@ -51,7 +43,7 @@ class GetQwenLMHandle(LocalLLMHandle):

        query, max_length, top_p, temperature, history = adaptor(kwargs)

-        for response in self._model.chat(self._tokenizer, query, history=history, stream=True):
+        for response in self._model.chat_stream(self._tokenizer, query, history=history):
            yield response
        
    def try_to_import_special_deps(self, **kwargs):
--- a/request_llms/requirements_qwen.txt
+++ b/request_llms/requirements_qwen.txt
@@ -1,2 +1,4 @@
 modelscope
-transformers_stream_generator
+transformers_stream_generator
+auto-gptq
+optimum
--- a/tests/test_llms.py
+++ b/tests/test_llms.py
@@ -16,8 +16,9 @@ if __name__ == "__main__":
    # from request_llms.bridge_jittorllms_llama import predict_no_ui_long_connection
    # from request_llms.bridge_claude import predict_no_ui_long_connection
    # from request_llms.bridge_internlm import predict_no_ui_long_connection
-    from request_llms.bridge_deepseekcoder import predict_no_ui_long_connection
-    # from request_llms.bridge_qwen import predict_no_ui_long_connection
+    # from request_llms.bridge_deepseekcoder import predict_no_ui_long_connection
+    # from request_llms.bridge_qwen_7B import predict_no_ui_long_connection
+    from request_llms.bridge_qwen import predict_no_ui_long_connection
    # from request_llms.bridge_spark import predict_no_ui_long_connection
    # from request_llms.bridge_zhipu import predict_no_ui_long_connection
    # from request_llms.bridge_chatglm3 import predict_no_ui_long_connection
--- a/themes/common.js
+++ b/themes/common.js
@@ -122,7 +122,7 @@ function chatbotAutoHeight(){
            chatbot.style.maxHeight = pixelString; chatbot.style.height = pixelString; 
        }
    }
-
+    monitoring_input_box()
    update_height();
    setInterval(function() {
        update_height_slow()
@@ -160,4 +160,106 @@ function get_elements(consider_state_panel=false) {
    var chatbot_height = chatbot.style.height;
    var chatbot_height = parseInt(chatbot_height);
    return { panel_height_target, chatbot_height, chatbot };
-}
+}
+
+
+function add_func_paste(input) {
+    let paste_files = [];
+    if (input) {
+        input.addEventListener("paste", async function (e) {
+            const clipboardData = e.clipboardData || window.clipboardData;
+            const items = clipboardData.items;
+            if (items) {
+                for (i = 0; i < items.length; i++) {
+                    if (items[i].kind === "file") { // 确保是文件类型
+                        const file = items[i].getAsFile();
+                        // 将每一个粘贴的文件添加到files数组中
+                        paste_files.push(file);
+                        e.preventDefault();  // 避免粘贴文件名到输入框
+                    }
+                }
+                if (paste_files.length > 0) {
+                    // 按照文件列表执行批量上传逻辑
+                    await paste_upload_files(paste_files);
+                    paste_files = []
+
+                }
+            }
+        });
+    }
+}
+
+
+async function paste_upload_files(files) {
+    const uploadInputElement = elem_upload_float.querySelector("input[type=file]");
+    let totalSizeMb = 0
+    if (files && files.length > 0) {
+        // 执行具体的上传逻辑
+        if (uploadInputElement) {
+            for (let i = 0; i < files.length; i++) {
+                // 将从文件数组中获取的文件大小(单位为字节)转换为MB，
+                totalSizeMb += files[i].size / 1024 / 1024;
+            }
+            // 检查文件总大小是否超过20MB
+            if (totalSizeMb > 20) {
+                toast_push('⚠️文件夹大于20MB 🚀上传文件中', 2000)
+                // return;  // 如果超过了指定大小, 可以不进行后续上传操作
+            }
+             // 监听change事件， 原生Gradio可以实现
+            // uploadInputElement.addEventListener('change', function(){replace_input_string()});
+            let event = new Event("change");
+            Object.defineProperty(event, "target", {value: uploadInputElement, enumerable: true});
+            Object.defineProperty(event, "currentTarget", {value: uploadInputElement, enumerable: true});
+            Object.defineProperty(uploadInputElement, "files", {value: files, enumerable: true});
+            uploadInputElement.dispatchEvent(event);
+            // toast_push('🎉上传文件成功', 2000)
+        } else {
+            toast_push('⚠️请先删除上传区中的历史文件，再尝试粘贴。', 2000)
+        }
+    }
+}
+//提示信息 封装
+function toast_push(msg, duration) {
+    duration = isNaN(duration) ? 3000 : duration;
+    const m = document.createElement('div');
+    m.innerHTML = msg;
+    m.style.cssText = "font-size:  var(--text-md) !important; color: rgb(255, 255, 255);background-color: rgba(0, 0, 0, 0.6);padding: 10px 15px;margin: 0 0 0 -60px;border-radius: 4px;position: fixed;    top: 50%;left: 50%;width: auto; text-align: center;";
+    document.body.appendChild(m);
+    setTimeout(function () {
+        var d = 0.5;
+        m.style.opacity = '0';
+        setTimeout(function () {
+            document.body.removeChild(m)
+        }, d * 1000);
+    }, duration);
+}
+
+var elem_upload = null;
+var elem_upload_float = null;
+var elem_input_main = null;
+var elem_input_float = null;
+
+
+function monitoring_input_box() {
+    elem_upload = document.getElementById('elem_upload')
+    elem_upload_float = document.getElementById('elem_upload_float')
+    elem_input_main = document.getElementById('user_input_main')
+    elem_input_float = document.getElementById('user_input_float')
+    if (elem_input_main) {
+        if (elem_input_main.querySelector("textarea")) {
+            add_func_paste(elem_input_main.querySelector("textarea"))
+        }
+    }
+    if (elem_input_float) {
+        if (elem_input_float.querySelector("textarea")){
+            add_func_paste(elem_input_float.querySelector("textarea"))
+        }
+    }
+}
+
+
+// 监视页面变化
+window.addEventListener("DOMContentLoaded", function () {
+    // const ga = document.getElementsByTagName("gradio-app");
+    gradioApp().addEventListener("render", monitoring_input_box);
+});
--- a/4
+++ b/4
@@ -1,5 +1,5 @@
 {
-  "version": 3.61,
+  "version": 3.62,
  "show_feature": true,
-  "new_feature": "修复潜在的多用户冲突问题 <-> 接入Deepseek Coder <-> AutoGen多智能体插件测试版 <-> 修复本地模型在Windows下的加载BUG <-> 支持文心一言v4和星火v3 <-> 支持GLM3和智谱的API <-> 解决本地模型并发BUG <-> 支持动态追加基础功能按钮"
+  "new_feature": "修复若干隐蔽的内存BUG <-> 修复多用户冲突问题 <-> 接入Deepseek Coder <-> AutoGen多智能体插件测试版 <-> 修复本地模型在Windows下的加载BUG <-> 支持文心一言v4和星火v3 <-> 支持GLM3和智谱的API <-> 解决本地模型并发BUG <-> 支持动态追加基础功能按钮"
 }