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bar
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cutter
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mangle
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shackle
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bachelor
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trooper
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cleavage
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choker
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bandolier
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rolling tray
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hormone
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pusher
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hacksaw
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boyfriend
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conception
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destroyer
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hash
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mutation
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flintlock
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bleeder
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vixen
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inhibitor
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virginal
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stimulation
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cricketer
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grenade
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jerk
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butane
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kamikaze
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snapper
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depression
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victim
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thongs
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vintner
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maniac
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whelp
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schooner
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guerrilla
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sweatshop
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aperitif
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dame
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haze
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prey
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hide
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chaos
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tab
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rocker
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crush
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cartridge
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face cream
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recovery
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crude
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bust
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temptress
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possession
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pleasure
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stud
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boudoir
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pill
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beer
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scimitar
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wingman
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briefs
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stake
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quiver
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ovary
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spirit
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liquidity
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stockings
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nightclub
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capsule
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crewmen
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lot
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razor
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album
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typing paper
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torte
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suburb
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photo printer
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basketball hoop
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basket weave
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mist net
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signal mirror
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battery pack
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jigsaw
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|
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slicing knife
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protractor
|
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||||||
fleece vest
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||||||
dice
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||||||
sugar bowl
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||||||
hershey's kiss
|
|
||||||
puzzle box
|
|
||||||
dollhouse
|
|
||||||
crocus bulb
|
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||||||
bike rack
|
|
||||||
fishing tackle
|
|
||||||
ladder
|
|
||||||
chick feeder
|
|
||||||
blood pressure monitor
|
|
||||||
bass drum
|
|
||||||
bracelet
|
|
||||||
harvey balls
|
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||||||
eyelash curler
|
|
||||||
tea strainer
|
|
||||||
lantern
|
|
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garden stake
|
|
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barbecue grill
|
|
||||||
pan flute
|
|
||||||
reflective vest
|
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||||||
charming
|
|
||||||
mousepad
|
|
||||||
platter
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|
||||||
tuning fork
|
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||||||
filler
|
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||||||
drinking glass
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||||||
weather vane
|
|
||||||
creamer
|
|
||||||
table lamp
|
|
||||||
fridge magnet
|
|
||||||
tea infuser
|
|
||||||
compass
|
|
||||||
car mat
|
|
||||||
toque
|
|
||||||
hot water bottle
|
|
||||||
@@ -1,87 +0,0 @@
|
|||||||
cervix
|
|
||||||
cloche
|
|
||||||
yardstick
|
|
||||||
tea set
|
|
||||||
skimmer
|
|
||||||
incubator
|
|
||||||
chalkboard
|
|
||||||
trivet
|
|
||||||
bird feeder
|
|
||||||
telescope stand
|
|
||||||
candle snuffer
|
|
||||||
play-doh
|
|
||||||
sunshade
|
|
||||||
bead organizer
|
|
||||||
pasta maker
|
|
||||||
pencil holder
|
|
||||||
garden trowel
|
|
||||||
backpack
|
|
||||||
toe ring
|
|
||||||
musical box
|
|
||||||
pillowcase
|
|
||||||
computer stand
|
|
||||||
popcorn maker
|
|
||||||
pinwheel
|
|
||||||
tool organizer
|
|
||||||
paint roller
|
|
||||||
hand mirror
|
|
||||||
teakettle
|
|
||||||
skirting board
|
|
||||||
corkboard
|
|
||||||
wristwatch
|
|
||||||
notebook
|
|
||||||
peeler
|
|
||||||
letter tray
|
|
||||||
giraffe figurine
|
|
||||||
potted plant
|
|
||||||
car seat
|
|
||||||
reading lamp
|
|
||||||
necklace stand
|
|
||||||
seashell collection
|
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||||||
mountain bike
|
|
||||||
sipper bottle
|
|
||||||
sandcastle mold
|
|
||||||
beehive
|
|
||||||
casserole dish
|
|
||||||
tap handle
|
|
||||||
kitchen apron
|
|
||||||
trowel
|
|
||||||
sickle
|
|
||||||
thermostat
|
|
||||||
coyote statue
|
|
||||||
beaded curtain
|
|
||||||
pestle
|
|
||||||
compost bin
|
|
||||||
shaker
|
|
||||||
kitchen scale
|
|
||||||
yarn storage
|
|
||||||
spigot
|
|
||||||
dustpan
|
|
||||||
hand sanitizer
|
|
||||||
clothing rack
|
|
||||||
root vegetable peeler
|
|
||||||
camp chair
|
|
||||||
utter
|
|
||||||
netbook
|
|
||||||
stopwatch
|
|
||||||
t-tool
|
|
||||||
fire pit
|
|
||||||
breadbasket
|
|
||||||
record player
|
|
||||||
ship model
|
|
||||||
tin can
|
|
||||||
ladle
|
|
||||||
ikebana vase
|
|
||||||
floral arrangement
|
|
||||||
purse organizer
|
|
||||||
roadmap
|
|
||||||
pencil sharpener
|
|
||||||
cereal box
|
|
||||||
insect house
|
|
||||||
birdhouse
|
|
||||||
hummingbird feeder
|
|
||||||
coasters
|
|
||||||
bubble wand
|
|
||||||
umbrella
|
|
||||||
swimming goggles
|
|
||||||
canvas tarp
|
|
||||||
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
141897
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Normal file
141897
data/nouns.csv
Normal file
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141897
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141897
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4241
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4241
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100
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Normal file
100
data/word_sets/american_football.txt
Normal file
@@ -0,0 +1,100 @@
|
|||||||
|
Touchdown
|
||||||
|
Field Goal
|
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|
Kickoff
|
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Punt
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|
Fumble
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Interception
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Sack
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Blitz
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Quarterback
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Running Back
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Wide Receiver
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Tight End
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Offensive Line
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Defensive Line
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Linebacker
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Cornerback
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Safety
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Special Teams
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End Zone
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Goal Line
|
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Sideline
|
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|
Hash Marks
|
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|
Huddle
|
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|
Snap
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Center
|
||||||
|
Guard
|
||||||
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Tackle
|
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Block
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Pass
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|
Rush
|
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|
Run
|
||||||
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Catch
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Tackle
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Pass Interference
|
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Holding
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||||||
|
Offside
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False Start
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Encroachment
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|
Delay of Game
|
||||||
|
Face Mask
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Clipping
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Roughing the Passer
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|
Roughing the Kicker
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||||||
|
Neutral Zone Infraction
|
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|
Fair Catch
|
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|
Safety (Scoring)
|
||||||
|
Two-Point Conversion
|
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|
Extra Point
|
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|
Play Action
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|
Screen Pass
|
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|
Draw Play
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|
Bootleg
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|
Hail Mary
|
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|
Flea Flicker
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|
Wildcat
|
||||||
|
Sweep
|
||||||
|
Counter
|
||||||
|
Trap
|
||||||
|
Option Play
|
||||||
|
Shotgun Formation
|
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|
Pistol Formation
|
||||||
|
I-Formation
|
||||||
|
Single Back
|
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|
Power Run
|
||||||
|
Zone Defense
|
||||||
|
Man-to-Man
|
||||||
|
Cover 2
|
||||||
|
Cover 3
|
||||||
|
Prevent Defense
|
||||||
|
Audible
|
||||||
|
Cadence
|
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|
Snap Count
|
||||||
|
Playbook
|
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|
Red Zone
|
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Turnover
|
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Drive
|
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|
Series
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||||||
|
First Down
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|
Second Down
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|
Third Down
|
||||||
|
Fourth Down
|
||||||
|
Chain Gang
|
||||||
|
Yard Marker
|
||||||
|
Line of Scrimmage
|
||||||
|
Neutral Zone
|
||||||
|
Pocket
|
||||||
|
Blindside
|
||||||
|
Scramble
|
||||||
|
Spike
|
||||||
|
Onside Kick
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|
Touchback
|
||||||
|
Coin Toss
|
||||||
|
Kick Return
|
||||||
|
Punt Return
|
||||||
|
Out of Bounds
|
||||||
|
Incomplete Pass
|
||||||
|
Play Clock
|
||||||
|
Helmet
|
||||||
|
Shoulder Pads
|
||||||
|
Cleats
|
||||||
66
data/word_sets/artists.txt
Normal file
66
data/word_sets/artists.txt
Normal file
@@ -0,0 +1,66 @@
|
|||||||
|
Leonardo da Vinci
|
||||||
|
Michelangelo
|
||||||
|
Raphael
|
||||||
|
Sandro Botticelli
|
||||||
|
Titian
|
||||||
|
Donatello
|
||||||
|
Albrecht Dürer
|
||||||
|
Hieronymus Bosch
|
||||||
|
Caravaggio
|
||||||
|
Peter Paul Rubens
|
||||||
|
Rembrandt van Rijn
|
||||||
|
Diego Velázquez
|
||||||
|
Johannes Vermeer
|
||||||
|
Artemisia Gentileschi
|
||||||
|
Francisco Goya
|
||||||
|
Eugène Delacroix
|
||||||
|
J.M.W. Turner
|
||||||
|
Caspar David Friedrich
|
||||||
|
Claude Monet
|
||||||
|
Edgar Degas
|
||||||
|
Pierre-Auguste Renoir
|
||||||
|
Édouard Manet
|
||||||
|
Berthe Morisot
|
||||||
|
Vincent van Gogh
|
||||||
|
Paul Gauguin
|
||||||
|
Paul Cézanne
|
||||||
|
Georges Seurat
|
||||||
|
Henri de Toulouse-Lautrec
|
||||||
|
Edvard Munch
|
||||||
|
Wassily Kandinsky
|
||||||
|
Egon Schiele
|
||||||
|
Franz Marc
|
||||||
|
Pablo Picasso
|
||||||
|
Georges Braque
|
||||||
|
Juan Gris
|
||||||
|
Salvador Dalí
|
||||||
|
René Magritte
|
||||||
|
Max Ernst
|
||||||
|
Joan Miró
|
||||||
|
Jackson Pollock
|
||||||
|
Mark Rothko
|
||||||
|
Willem de Kooning
|
||||||
|
Piet Mondrian
|
||||||
|
Kazimir Malevich
|
||||||
|
Andy Warhol
|
||||||
|
Roy Lichtenstein
|
||||||
|
Keith Haring
|
||||||
|
Claes Oldenburg
|
||||||
|
Jean-Michel Basquiat
|
||||||
|
Banksy
|
||||||
|
Yayoi Kusama
|
||||||
|
Jeff Koons
|
||||||
|
Ai Weiwei
|
||||||
|
Damien Hirst
|
||||||
|
Auguste Rodin
|
||||||
|
Gustav Klimt
|
||||||
|
Georgia O’Keeffe
|
||||||
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Frida Kahlo
|
||||||
|
Diego Rivera
|
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|
Henri Matisse
|
||||||
|
Camille Pissarro
|
||||||
|
Mary Cassatt
|
||||||
|
Marcel Duchamp
|
||||||
|
Alberto Giacometti
|
||||||
|
Cindy Sherman
|
||||||
|
Ansel Adams
|
||||||
94
data/word_sets/birds.txt
Normal file
94
data/word_sets/birds.txt
Normal file
@@ -0,0 +1,94 @@
|
|||||||
|
Sparrow
|
||||||
|
Robin
|
||||||
|
Blue Jay
|
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|
Cardinal
|
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|
Crow
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Raven
|
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|
Pigeon
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|
Dove
|
||||||
|
Seagull
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|
Eagle
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|
Hawk
|
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|
Falcon
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|
Owl
|
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|
Vulture
|
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|
Parrot
|
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|
Cockatoo
|
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|
Macaw
|
||||||
|
Toucan
|
||||||
|
Penguin
|
||||||
|
Flamingo
|
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|
Peacock
|
||||||
|
Swan
|
||||||
|
Duck
|
||||||
|
Goose
|
||||||
|
Pelican
|
||||||
|
Heron
|
||||||
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Crane
|
||||||
|
Egret
|
||||||
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Kingfisher
|
||||||
|
Woodpecker
|
||||||
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Hummingbird
|
||||||
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Swallow
|
||||||
|
Lark
|
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Canary
|
||||||
|
Finch
|
||||||
|
Wren
|
||||||
|
Starling
|
||||||
|
Nightingale
|
||||||
|
Cuckoo
|
||||||
|
Magpie
|
||||||
|
Jay
|
||||||
|
Kite
|
||||||
|
Condor
|
||||||
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Buzzard
|
||||||
|
Stork
|
||||||
|
Cormorant
|
||||||
|
Albatross
|
||||||
|
Puffin
|
||||||
|
Tern
|
||||||
|
Sandpiper
|
||||||
|
Plover
|
||||||
|
Kiwi
|
||||||
|
Emu
|
||||||
|
Ostrich
|
||||||
|
Turkey
|
||||||
|
Chicken
|
||||||
|
Rooster
|
||||||
|
Quail
|
||||||
|
Partridge
|
||||||
|
Pheasant
|
||||||
|
Grouse
|
||||||
|
Cockatiel
|
||||||
|
Budgerigar (Budgie)
|
||||||
|
Lovebird
|
||||||
|
Lyrebird
|
||||||
|
Hoopoe
|
||||||
|
Hornbill
|
||||||
|
Drongo
|
||||||
|
Bowerbird
|
||||||
|
Bee-eater
|
||||||
|
Sunbird
|
||||||
|
Weaver
|
||||||
|
Mockingbird
|
||||||
|
Thrush
|
||||||
|
Blackbird
|
||||||
|
Goldfinch
|
||||||
|
Warbler
|
||||||
|
Titmouse
|
||||||
|
Chickadee
|
||||||
|
Tanager
|
||||||
|
Shrike
|
||||||
|
Skylark
|
||||||
|
Rook
|
||||||
|
Lapwing
|
||||||
|
Avocet
|
||||||
|
Ibis
|
||||||
|
Spoonbill
|
||||||
|
Jacana
|
||||||
|
Rails
|
||||||
|
Grebe
|
||||||
|
Loons
|
||||||
|
Petrels
|
||||||
|
Shearwater
|
||||||
|
Bittern
|
||||||
100
data/word_sets/cars.txt
Normal file
100
data/word_sets/cars.txt
Normal file
@@ -0,0 +1,100 @@
|
|||||||
|
Toyota Corolla
|
||||||
|
Honda Civic
|
||||||
|
Ford Mustang
|
||||||
|
Chevrolet Camaro
|
||||||
|
Tesla Model S
|
||||||
|
Tesla Model 3
|
||||||
|
Tesla Model Y
|
||||||
|
BMW 3 Series
|
||||||
|
BMW X5
|
||||||
|
Audi A4
|
||||||
|
Audi Q7
|
||||||
|
Mercedes-Benz C-Class
|
||||||
|
Mercedes-Benz E-Class
|
||||||
|
Lexus RX
|
||||||
|
Lexus ES
|
||||||
|
Hyundai Sonata
|
||||||
|
Hyundai Elantra
|
||||||
|
Kia Optima
|
||||||
|
Kia Sorento
|
||||||
|
Nissan Altima
|
||||||
|
Nissan Maxima
|
||||||
|
Nissan Leaf
|
||||||
|
Volkswagen Golf
|
||||||
|
Volkswagen Passat
|
||||||
|
Subaru Outback
|
||||||
|
Subaru Forester
|
||||||
|
Subaru WRX
|
||||||
|
Jeep Wrangler
|
||||||
|
Jeep Grand Cherokee
|
||||||
|
Dodge Challenger
|
||||||
|
Dodge Charger
|
||||||
|
Chevrolet Silverado
|
||||||
|
Ford F-150
|
||||||
|
Ram 1500
|
||||||
|
Toyota Tacoma
|
||||||
|
Toyota Tundra
|
||||||
|
Honda CR-V
|
||||||
|
Honda Accord
|
||||||
|
Mazda CX-5
|
||||||
|
Mazda 3
|
||||||
|
Volvo XC90
|
||||||
|
Volvo S60
|
||||||
|
Porsche 911
|
||||||
|
Porsche Cayenne
|
||||||
|
Porsche Taycan
|
||||||
|
Ferrari 488
|
||||||
|
Ferrari SF90
|
||||||
|
Lamborghini Huracán
|
||||||
|
Lamborghini Urus
|
||||||
|
Aston Martin DB11
|
||||||
|
Aston Martin Vantage
|
||||||
|
McLaren 720S
|
||||||
|
Bugatti Chiron
|
||||||
|
Rolls-Royce Phantom
|
||||||
|
Rolls-Royce Ghost
|
||||||
|
Bentley Continental GT
|
||||||
|
Bentley Bentayga
|
||||||
|
Land Rover Range Rover
|
||||||
|
Jaguar F-Type
|
||||||
|
Jaguar XF
|
||||||
|
Alfa Romeo Giulia
|
||||||
|
Alfa Romeo Stelvio
|
||||||
|
Fiat 500
|
||||||
|
Mini Cooper
|
||||||
|
Ford Explorer
|
||||||
|
Ford Escape
|
||||||
|
GMC Sierra
|
||||||
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GMC Yukon
|
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Chevrolet Tahoe
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Chevrolet Suburban
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Kia Telluride
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Hyundai Palisade
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Toyota Highlander
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Toyota RAV4
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Honda Pilot
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Honda Ridgeline
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Acura MDX
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Acura RDX
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Infiniti Q50
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Infiniti QX80
|
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Mitsubishi Outlander
|
||||||
|
Mitsubishi Eclipse Cross
|
||||||
|
Suzuki Swift
|
||||||
|
Peugeot 208
|
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|
Peugeot 3008
|
||||||
|
Renault Clio
|
||||||
|
Renault Megane
|
||||||
|
Citroën C3
|
||||||
|
Citroën C5 Aircross
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Skoda Octavia
|
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|
Skoda Superb
|
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Seat Leon
|
||||||
|
Seat Ateca
|
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|
Tesla Cybertruck
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Rivian R1T
|
||||||
|
Polestar 2
|
||||||
|
Lucid Air
|
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|
Cadillac Escalade
|
||||||
|
Lincoln Navigator
|
||||||
|
Chevrolet Bolt
|
||||||
75
data/word_sets/christmas.txt
Normal file
75
data/word_sets/christmas.txt
Normal file
@@ -0,0 +1,75 @@
|
|||||||
|
Christmas
|
||||||
|
Holiday
|
||||||
|
Santa Claus
|
||||||
|
Reindeer
|
||||||
|
Elf
|
||||||
|
Snowman
|
||||||
|
Sleigh
|
||||||
|
Stocking
|
||||||
|
Chimney
|
||||||
|
Mistletoe
|
||||||
|
Wreath
|
||||||
|
Ornament
|
||||||
|
Tree
|
||||||
|
Lights
|
||||||
|
Garland
|
||||||
|
Tinsel
|
||||||
|
Presents
|
||||||
|
Gifts
|
||||||
|
Wrapping
|
||||||
|
Bow
|
||||||
|
Ribbon
|
||||||
|
Candy Cane
|
||||||
|
Holly
|
||||||
|
Bells
|
||||||
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Caroling
|
||||||
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Noel
|
||||||
|
Nativity
|
||||||
|
Bethlehem
|
||||||
|
Star
|
||||||
|
Angel
|
||||||
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Shepherd
|
||||||
|
Wise Men
|
||||||
|
Christ
|
||||||
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Peace
|
||||||
|
Joy
|
||||||
|
Love
|
||||||
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Faith
|
||||||
|
Hope
|
||||||
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Eggnog
|
||||||
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Gingerbread
|
||||||
|
Cookies
|
||||||
|
Cocoa
|
||||||
|
Fireplace
|
||||||
|
Snowflake
|
||||||
|
Frosty
|
||||||
|
Icicle
|
||||||
|
North Pole
|
||||||
|
Blizzard
|
||||||
|
Chimney
|
||||||
|
Scarf
|
||||||
|
Gloves
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Advent
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Feast
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Yule
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Tiding
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Spirit
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Candy
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Feast
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Celebration
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Jingle
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Merry
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Rudolph
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Frost
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Cheer
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Chimney
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Crackling
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Chestnuts
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Cranberry
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Poinsettia
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Snowball
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Icicle
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Grinch
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Festive
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Hearth
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Warmth
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68
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68
data/word_sets/famous_buildings.txt
Normal file
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|
Eiffel Tower
|
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Statue of Liberty
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Taj Mahal
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Burj Khalifa
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Empire State Building
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Colosseum
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Big Ben
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Sydney Opera House
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Great Wall of China
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Leaning Tower of Pisa
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Chrysler Building
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Sagrada Família
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Notre-Dame Cathedral
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Louvre Museum
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Buckingham Palace
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Palace of Versailles
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Petronas Towers
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Hagia Sophia
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Pantheon
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Parthenon
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Acropolis
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Alhambra
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Kremlin
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St. Basil's Cathedral
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Neuschwanstein Castle
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Tokyo Skytree
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Tower of London
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Golden Gate Bridge
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Angkor Wat
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Forbidden City
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Machu Picchu
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Christ the Redeemer
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White House
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Capitol Building
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Lincoln Memorial
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Mount Rushmore
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Guggenheim Museum
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Flatiron Building
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Space Needle
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Fallingwater
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Pompidou Center
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CN Tower
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Shwedagon Pagoda
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Lotus Temple
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Willis Tower
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One World Trade Center
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Casa Batlló
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Villa Savoye
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Brandenburg Gate
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Berlin TV Tower
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Duomo di Milano
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Florence Cathedral
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St. Peter's Basilica
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Palace of Westminster
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Mecca Royal Clock Tower
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Great Pyramid of Giza
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Luxor Temple
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Himeji Castle
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Royal Ontario Museum
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Singapore Marina Bay Sands
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Burj Al Arab
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Pantheon (Rome)
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Rockefeller Center
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Versailles Hall of Mirrors
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Shakespeare’s Globe
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Santorini Blue Domes
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Palace of the Winds (Hawa Mahal)
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Petra Treasury
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data/word_sets/fish.txt
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|
Goldfish
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|
Betta (Siamese Fighting Fish)
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Guppy
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Angelfish
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Neon Tetra
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Zebra Danio
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Molly
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Platy
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Clownfish
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Tang (Blue Tang)
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Discus
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Oscar
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Catfish
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Pufferfish
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Lionfish
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Swordtail
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Corydoras
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Plecostomus (Pleco)
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Koi
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Rainbowfish
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Killifish
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Arowana
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Cichlid
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Gobies
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Loach
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Gourami
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Shark
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Trout
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Salmon
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Bass
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Pike
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Perch
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Walleye
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Cod
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Haddock
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Tuna
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Mackerel
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Swordfish
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Marlin
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Sailfish
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Barracuda
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Snapper
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Grouper
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Halibut
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Flounder
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Sole
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Herring
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Anchovy
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Sardine
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Eel
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Carp
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Tilapia
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Tarpon
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Sturgeon
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Catla
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Mahseer
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Pompano
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Butterflyfish
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Parrotfish
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Wrasse
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Moray Eel
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Anglerfish
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Triggerfish
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Boxfish
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Blowfish
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Flying Fish
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Mudskipper
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Pipefish
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Seahorse
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Stickleback
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Paddlefish
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Gar
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|
Bowfin
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Electric Eel
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|
Lamprey
|
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|
Hagfish
|
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|
Coelacanth
|
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|
Lungfish
|
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129
data/word_sets/flowers.txt
Normal file
129
data/word_sets/flowers.txt
Normal file
@@ -0,0 +1,129 @@
|
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|
Rose
|
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|
Tulip
|
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|
Daisy
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|
Sunflower
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Lily
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Orchid
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Marigold
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Carnation
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Jasmine
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Peony
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Dahlia
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Chrysanthemum
|
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Iris
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Hibiscus
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Lavender
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Poppy
|
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Lotus
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Gardenia
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Freesia
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Gladiolus
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Camellia
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Zinnia
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Violet
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Aster
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Begonia
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Snapdragon
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Daffodil
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Bluebell
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Hydrangea
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Petunia
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Morning Glory
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Anemone
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Foxglove
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Nasturtium
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Sweet Pea
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Cosmos
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Lupine
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Heather
|
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|
Lilac
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Forget-Me-Not
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|
Buttercup
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|
Magnolia
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Amaryllis
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|
Calla Lily
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Bird of Paradise
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Crocus
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Edelweiss
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Yarrow
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Geranium
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Azalea
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Agapanthus
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Allium
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Alstroemeria
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|
Amaranth
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Anise Hyssop
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Anthurium
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Astilbe
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|
Baby’s Breath
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|
Balloon Flower
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|
Balsam
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|
Bachelor’s Button
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Bee Balm
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Black-eyed Susan
|
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|
Bleeding Heart
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|
Bluebonnet
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|
Bougainvillea
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|
Calendula
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Canna Lily
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Catmint
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Celosia
|
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Cherry Blossom
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Clematis
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|
Columbine
|
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Coneflower
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|
Coral Bells
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Cornflower
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Creeping Phlox
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Crocosmia
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Cyclamen
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Dianthus
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Dogwood
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Echinacea
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|
Evening Primrose
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|
Feverfew
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Flax
|
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|
Flowering Quince
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|
Foxglove
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Fuchsia
|
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|
Gaillardia
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Gerbera Daisy
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|
Goldenrod
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Hellebore
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Hosta
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Hyacinth
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Ice Plant
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Indian Blanket
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Jacob’s Ladder
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Kalanchoe
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Lantana
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Larkspur
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Lisianthus
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Lobelia
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Monkshood
|
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|
Moonflower
|
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Mountain Laurel
|
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Nasturtium
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Nemesia
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Nicotiana
|
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Passionflower
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Phlox
|
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|
Plumeria
|
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|
Primrose
|
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|
Queen Anne’s Lace
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|
Ranunculus
|
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Rudbeckia
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Russian Sage
|
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Scabiosa
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|
Sedum
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|
Shasta Daisy
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|
Statice
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Stephanotis
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Sweet William
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Tiger Lily
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Trillium
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Verbena
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|
Viburnum
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|
Water Lily
|
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|
Waxflower
|
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|
Yarrow
|
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91
data/word_sets/halloween.txt
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data/word_sets/halloween.txt
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|
|||||||
|
Halloween
|
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|
Pumpkin
|
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|
Jack-o'-lantern
|
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|
Witch
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Ghost
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Zombie
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Vampire
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Werewolf
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Skeleton
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Mummy
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Graveyard
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|
Cemetery
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|
Tombstone
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Spider
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|
Cobweb
|
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Bat
|
||||||
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Black Cat
|
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|
Haunted House
|
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|
Cauldron
|
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|
Spell
|
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|
Potion
|
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|
Candle
|
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|
Lantern
|
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|
Trick-or-Treat
|
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|
Costume
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Candy
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Caramel Apple
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Spooky
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Fright
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Scary
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Eerie
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Horror
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Monster
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Ghoul
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Phantom
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Spirit
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Poltergeist
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Broomstick
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|
Full Moon
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|
Midnight
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Darkness
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Creepy
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Boogeyman
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|
Shriek
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Blood
|
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|
Fangs
|
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Mask
|
||||||
|
Cloak
|
||||||
|
Evil
|
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|
Magic
|
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|
Occult
|
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|
Cursed
|
||||||
|
Harvest
|
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|
Autumn
|
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|
October
|
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Bonfire
|
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|
Hallow's Eve
|
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Trick
|
||||||
|
Treat
|
||||||
|
Goblins
|
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|
Demon
|
||||||
|
Specter
|
||||||
|
Horror Movie
|
||||||
|
Scarecrow
|
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Grim Reaper
|
||||||
|
Apparition
|
||||||
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Superstition
|
||||||
|
Paranormal
|
||||||
|
Chills
|
||||||
|
Goosebumps
|
||||||
|
Macabre
|
||||||
|
Carnival
|
||||||
|
Maze
|
||||||
|
Dungeon
|
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Fright Night
|
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|
Nightmare
|
||||||
|
Shadow
|
||||||
|
Wraith
|
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|
Wand
|
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|
Enchanted
|
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|
Howl
|
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|
Potion Bottle
|
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|
Screech
|
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Terror
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|
Underworld
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||||||
|
Uncanny
|
||||||
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Voodoo
|
||||||
|
Wicked
|
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|
Curse
|
||||||
|
Bewitching
|
||||||
|
Mystic
|
||||||
100
data/word_sets/insects.txt
Normal file
100
data/word_sets/insects.txt
Normal file
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|
|||||||
|
Ant
|
||||||
|
Bee
|
||||||
|
Wasp
|
||||||
|
Hornet
|
||||||
|
Beetle
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|
Ladybug
|
||||||
|
Firefly
|
||||||
|
Weevil
|
||||||
|
Stag Beetle
|
||||||
|
Dung Beetle
|
||||||
|
Grasshopper
|
||||||
|
Cricket
|
||||||
|
Locust
|
||||||
|
Katydid
|
||||||
|
Butterfly
|
||||||
|
Moth
|
||||||
|
Dragonfly
|
||||||
|
Damselfly
|
||||||
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Praying Mantis
|
||||||
|
Stick Insect
|
||||||
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Cockroach
|
||||||
|
Termite
|
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Flea
|
||||||
|
Tick
|
||||||
|
Lice
|
||||||
|
Silverfish
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||||||
|
Earwig
|
||||||
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Housefly
|
||||||
|
Horsefly
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Mosquito
|
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Gnat
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||||||
|
Midge
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Cicada
|
||||||
|
Aphid
|
||||||
|
Leafhopper
|
||||||
|
Planthopper
|
||||||
|
Scale Insect
|
||||||
|
Mealybug
|
||||||
|
Thrip
|
||||||
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Lacewing
|
||||||
|
Antlion
|
||||||
|
Dobsonfly
|
||||||
|
Mayfly
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|
Stonefly
|
||||||
|
Caddisfly
|
||||||
|
Sawfly
|
||||||
|
Ichneumon Wasp
|
||||||
|
Braconid Wasp
|
||||||
|
Velvet Ant
|
||||||
|
Army Ant
|
||||||
|
Carpenter Ant
|
||||||
|
Fire Ant
|
||||||
|
Harvester Ant
|
||||||
|
Bullet Ant
|
||||||
|
Yellowjacket
|
||||||
|
Cicada Killer
|
||||||
|
Mud Dauber
|
||||||
|
Paper Wasp
|
||||||
|
European Hornet
|
||||||
|
Honeybee
|
||||||
|
Bumblebee
|
||||||
|
Carpenter Bee
|
||||||
|
Orchid Bee
|
||||||
|
Sweat Bee
|
||||||
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Leafcutter Bee
|
||||||
|
Mason Bee
|
||||||
|
Soldier Beetle
|
||||||
|
Ground Beetle
|
||||||
|
Jewel Beetle
|
||||||
|
Rove Beetle
|
||||||
|
Longhorn Beetle
|
||||||
|
Click Beetle
|
||||||
|
Water Beetle
|
||||||
|
Diving Beetle
|
||||||
|
Whirligig Beetle
|
||||||
|
Bark Beetle
|
||||||
|
Ambrosia Beetle
|
||||||
|
Darkling Beetle
|
||||||
|
Blister Beetle
|
||||||
|
Spider Beetle
|
||||||
|
Gall Wasp
|
||||||
|
Wood Wasp
|
||||||
|
Scorpionfly
|
||||||
|
Webspinner
|
||||||
|
Thrips
|
||||||
|
Psocid
|
||||||
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Booklouse
|
||||||
|
Barklice
|
||||||
|
Dust Mite
|
||||||
|
Clover Mite
|
||||||
|
Gall Mite
|
||||||
|
Chigger
|
||||||
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Lace Bug
|
||||||
|
Assassin Bug
|
||||||
|
Stink Bug
|
||||||
|
Water Strider
|
||||||
|
Giant Water Bug
|
||||||
|
Bed Bug
|
||||||
|
Boxelder Bug
|
||||||
|
Firebrat
|
||||||
100
data/word_sets/mammal.txt
Normal file
100
data/word_sets/mammal.txt
Normal file
@@ -0,0 +1,100 @@
|
|||||||
|
Human
|
||||||
|
Lion
|
||||||
|
Tiger
|
||||||
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Elephant
|
||||||
|
Gorilla
|
||||||
|
Chimpanzee
|
||||||
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Giraffe
|
||||||
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Zebra
|
||||||
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Cheetah
|
||||||
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Leopard
|
||||||
|
Panda
|
||||||
|
Kangaroo
|
||||||
|
Koala
|
||||||
|
Sloth
|
||||||
|
Lemur
|
||||||
|
Orangutan
|
||||||
|
Baboon
|
||||||
|
Wolf
|
||||||
|
Fox
|
||||||
|
Bear
|
||||||
|
Polar Bear
|
||||||
|
Grizzly Bear
|
||||||
|
Black Bear
|
||||||
|
Otter
|
||||||
|
Sea Lion
|
||||||
|
Walrus
|
||||||
|
Seal
|
||||||
|
Dolphin
|
||||||
|
Whale
|
||||||
|
Orca (Killer Whale)
|
||||||
|
Moose
|
||||||
|
Elk
|
||||||
|
Deer
|
||||||
|
Caribou
|
||||||
|
Bison
|
||||||
|
Buffalo
|
||||||
|
Antelope
|
||||||
|
Gazelle
|
||||||
|
Camel
|
||||||
|
Alpaca
|
||||||
|
Llama
|
||||||
|
Hippopotamus
|
||||||
|
Rhinoceros
|
||||||
|
Boar
|
||||||
|
Pig
|
||||||
|
Warthog
|
||||||
|
Cow
|
||||||
|
Sheep
|
||||||
|
Goat
|
||||||
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Horse
|
||||||
|
Donkey
|
||||||
|
Mule
|
||||||
|
Dog
|
||||||
|
Cat
|
||||||
|
Rabbit
|
||||||
|
Hare
|
||||||
|
Squirrel
|
||||||
|
Chipmunk
|
||||||
|
Beaver
|
||||||
|
Rat
|
||||||
|
Mouse
|
||||||
|
Porcupine
|
||||||
|
Hedgehog
|
||||||
|
Bat
|
||||||
|
Armadillo
|
||||||
|
Pangolin
|
||||||
|
Aardvark
|
||||||
|
Platypus
|
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|
Echidna
|
||||||
|
Opossum
|
||||||
|
Raccoon
|
||||||
|
Skunk
|
||||||
|
Weasel
|
||||||
|
Mink
|
||||||
|
Ferret
|
||||||
|
Badger
|
||||||
|
Wolverine
|
||||||
|
Hyena
|
||||||
|
Meerkat
|
||||||
|
Coyote
|
||||||
|
Lynx
|
||||||
|
Bobcat
|
||||||
|
Cougar (Mountain Lion)
|
||||||
|
Jaguar
|
||||||
|
Snow Leopard
|
||||||
|
Dugong
|
||||||
|
Manatee
|
||||||
|
Tasmanian Devil
|
||||||
|
Quokka
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||||||
|
Numbat
|
||||||
|
Dingo
|
||||||
|
Aye-Aye
|
||||||
|
Tenrec
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||||||
|
Okapi
|
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Vicuna
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||||||
|
Marten
|
||||||
|
Kinkajou
|
||||||
|
Tamarin
|
||||||
|
Capuchin
|
||||||
|
Proboscis Monkey
|
||||||
100
data/word_sets/old_cars.txt
Normal file
100
data/word_sets/old_cars.txt
Normal file
@@ -0,0 +1,100 @@
|
|||||||
|
Ford Model T
|
||||||
|
Chevrolet Bel Air
|
||||||
|
Cadillac Eldorado
|
||||||
|
Ford Mustang (1964)
|
||||||
|
Chevrolet Camaro (1967)
|
||||||
|
Plymouth Barracuda
|
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|
Pontiac GTO
|
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|
Dodge Charger (1969)
|
||||||
|
Chevrolet Corvette (C1)
|
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|
Ford Thunderbird
|
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|
Buick Riviera
|
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|
Oldsmobile 442
|
||||||
|
Mercury Cougar
|
||||||
|
Lincoln Continental (1961)
|
||||||
|
Volkswagen Beetle (Classic)
|
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|
Volkswagen Microbus
|
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|
Porsche 356
|
||||||
|
Porsche 911 (Original)
|
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|
Jaguar E-Type
|
||||||
|
Aston Martin DB5
|
||||||
|
Austin-Healey 3000
|
||||||
|
Triumph TR6
|
||||||
|
MG MGB
|
||||||
|
Shelby Cobra
|
||||||
|
Alfa Romeo Spider
|
||||||
|
Fiat 500 (Original)
|
||||||
|
Ferrari 250 GTO
|
||||||
|
Ferrari Dino
|
||||||
|
Lamborghini Miura
|
||||||
|
Maserati Ghibli (1967)
|
||||||
|
De Tomaso Pantera
|
||||||
|
Rolls-Royce Silver Cloud
|
||||||
|
Bentley S1
|
||||||
|
Citroën DS
|
||||||
|
Renault 4
|
||||||
|
Peugeot 404
|
||||||
|
Lancia Stratos
|
||||||
|
Alfa Romeo Giulia Sprint
|
||||||
|
Volvo P1800
|
||||||
|
Saab 96
|
||||||
|
Mercedes-Benz 300 SL (Gullwing)
|
||||||
|
Mercedes-Benz W123
|
||||||
|
BMW 2002
|
||||||
|
BMW E9 (3.0 CS)
|
||||||
|
Datsun 240Z
|
||||||
|
Toyota 2000GT
|
||||||
|
Honda S600
|
||||||
|
Mazda Cosmo Sport
|
||||||
|
Subaru 360
|
||||||
|
Nissan Skyline GT-R (Hakosuka)
|
||||||
|
Dodge Super Bee
|
||||||
|
Plymouth Road Runner
|
||||||
|
AMC Javelin
|
||||||
|
Studebaker Avanti
|
||||||
|
Packard Eight
|
||||||
|
Hudson Hornet
|
||||||
|
Tucker 48
|
||||||
|
Willys Jeep
|
||||||
|
Jeep Wagoneer (Original)
|
||||||
|
International Harvester Scout
|
||||||
|
Ford Bronco (First Generation)
|
||||||
|
Chevrolet Impala (1960s)
|
||||||
|
Chevrolet Chevelle
|
||||||
|
Buick Skylark
|
||||||
|
Pontiac Firebird
|
||||||
|
Pontiac Trans Am (Smokey and the Bandit)
|
||||||
|
Chrysler Imperial
|
||||||
|
Chrysler Newport
|
||||||
|
Cadillac DeVille
|
||||||
|
Lincoln Zephyr
|
||||||
|
Nash Ambassador
|
||||||
|
Hudson Terraplane
|
||||||
|
Studebaker Commander
|
||||||
|
Plymouth Fury
|
||||||
|
DeSoto Firedome
|
||||||
|
Kaiser Darrin
|
||||||
|
Ford Galaxie
|
||||||
|
Ford Fairlane
|
||||||
|
Chevrolet Monte Carlo
|
||||||
|
Mercury Montclair
|
||||||
|
Edsel Ranger
|
||||||
|
AMC Gremlin
|
||||||
|
AMC Pacer
|
||||||
|
Dodge Dart (Classic)
|
||||||
|
Dodge Polara
|
||||||
|
Plymouth Valiant
|
||||||
|
Rambler Classic
|
||||||
|
Ford Capri
|
||||||
|
Opel GT
|
||||||
|
Fiat Dino
|
||||||
|
Lancia Fulvia
|
||||||
|
Simca Aronde
|
||||||
|
Peugeot 504
|
||||||
|
Citroën 2CV
|
||||||
|
Hillman Imp
|
||||||
|
Morris Minor
|
||||||
|
Mini Cooper (Classic)
|
||||||
|
Vauxhall Cresta
|
||||||
|
Lotus Elan
|
||||||
|
Triumph Spitfire
|
||||||
100
data/word_sets/trees.txt
Normal file
100
data/word_sets/trees.txt
Normal file
@@ -0,0 +1,100 @@
|
|||||||
|
Oak
|
||||||
|
Maple
|
||||||
|
Pine
|
||||||
|
Cedar
|
||||||
|
Birch
|
||||||
|
Elm
|
||||||
|
Spruce
|
||||||
|
Fir
|
||||||
|
Redwood
|
||||||
|
Sequoia
|
||||||
|
Ash
|
||||||
|
Beech
|
||||||
|
Sycamore
|
||||||
|
Chestnut
|
||||||
|
Poplar
|
||||||
|
Willow
|
||||||
|
Hickory
|
||||||
|
Walnut
|
||||||
|
Cherry
|
||||||
|
Apple
|
||||||
|
Pear
|
||||||
|
Plum
|
||||||
|
Peach
|
||||||
|
Apricot
|
||||||
|
Orange
|
||||||
|
Lemon
|
||||||
|
Lime
|
||||||
|
Grapefruit
|
||||||
|
Olive
|
||||||
|
Almond
|
||||||
|
Pecan
|
||||||
|
Mango
|
||||||
|
Fig
|
||||||
|
Banana
|
||||||
|
Coconut Palm
|
||||||
|
Date Palm
|
||||||
|
Bamboo
|
||||||
|
Mahogany
|
||||||
|
Teak
|
||||||
|
Eucalyptus
|
||||||
|
Banyan
|
||||||
|
Baobab
|
||||||
|
Jacaranda
|
||||||
|
Acacia
|
||||||
|
Cypress
|
||||||
|
Dogwood
|
||||||
|
Magnolia
|
||||||
|
Holly
|
||||||
|
Aspen
|
||||||
|
Larch
|
||||||
|
Tamarack
|
||||||
|
Cottonwood
|
||||||
|
Sassafras
|
||||||
|
Hornbeam
|
||||||
|
Yew
|
||||||
|
Hazel
|
||||||
|
Alder
|
||||||
|
Locust
|
||||||
|
Sweetgum
|
||||||
|
Tupelo
|
||||||
|
Syzygium
|
||||||
|
Mangrove
|
||||||
|
Bald Cypress
|
||||||
|
Ironwood
|
||||||
|
Ebony
|
||||||
|
Rosewood
|
||||||
|
Tulip Tree
|
||||||
|
Gingko
|
||||||
|
Linden
|
||||||
|
Plane Tree
|
||||||
|
Rowan
|
||||||
|
Alder Buckthorn
|
||||||
|
Serviceberry
|
||||||
|
Mountain Ash
|
||||||
|
Redbud
|
||||||
|
Sassafras
|
||||||
|
Blackthorn
|
||||||
|
Elder
|
||||||
|
Sumac
|
||||||
|
Mulberry
|
||||||
|
Osage Orange
|
||||||
|
Persimmon
|
||||||
|
Breadfruit Tree
|
||||||
|
Rubber Tree
|
||||||
|
Kapok
|
||||||
|
Coffee Tree
|
||||||
|
Quaking Aspen
|
||||||
|
White Pine
|
||||||
|
Scotch Pine
|
||||||
|
Douglas Fir
|
||||||
|
Norway Spruce
|
||||||
|
Blue Spruce
|
||||||
|
Silver Birch
|
||||||
|
Paper Birch
|
||||||
|
Black Walnut
|
||||||
|
Butternut
|
||||||
|
Shagbark Hickory
|
||||||
|
Sugar Maple
|
||||||
|
Red Maple
|
||||||
|
Japanese Maple
|
||||||
29
data/word_sets/whales.txt
Normal file
29
data/word_sets/whales.txt
Normal file
@@ -0,0 +1,29 @@
|
|||||||
|
Blue Whale
|
||||||
|
Humpback Whale
|
||||||
|
Gray Whale
|
||||||
|
Minke Whale
|
||||||
|
Fin Whale
|
||||||
|
Sei Whale
|
||||||
|
Bowhead Whale
|
||||||
|
Right Whale
|
||||||
|
Sperm Whale
|
||||||
|
Pygmy Sperm Whale
|
||||||
|
Dwarf Sperm Whale
|
||||||
|
Beluga Whale
|
||||||
|
Narwhal
|
||||||
|
Killer Whale (Orca)
|
||||||
|
Pilot Whale
|
||||||
|
False Killer Whale
|
||||||
|
Cuvier’s Beaked Whale
|
||||||
|
Blainville’s Beaked Whale
|
||||||
|
Gervais’ Beaked Whale
|
||||||
|
Hubbs’ Beaked Whale
|
||||||
|
Shepherd’s Beaked Whale
|
||||||
|
Andrew’s Beaked Whale
|
||||||
|
Strap-toothed Whale
|
||||||
|
Perrin’s Beaked Whale
|
||||||
|
Stejneger’s Beaked Whale
|
||||||
|
Baird’s Beaked Whale
|
||||||
|
Goosebeak Whale
|
||||||
|
Bryde’s Whale
|
||||||
|
Omura’s Whale
|
||||||
25
main.py
25
main.py
@@ -1,5 +1,6 @@
|
|||||||
from src.image_gen import image_style, icon_gen, Styles
|
from src.image_gen import image_style, replicate_flux_schnell_image_gen, Styles, save_image_url, \
|
||||||
from src.llm_description_gen import describe_noun
|
replicate_flux_1_1_pro_image_gen
|
||||||
|
from src.llm_description_gen import describe_noun_llama_3_8b, describe_noun_llama_3_70b
|
||||||
from pathlib import Path
|
from pathlib import Path
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
@@ -7,16 +8,22 @@ if __name__ == "__main__":
|
|||||||
with open("./data/imageable_deduplicate.txt", "r") as fp:
|
with open("./data/imageable_deduplicate.txt", "r") as fp:
|
||||||
nouns = fp.read().split("\n")
|
nouns = fp.read().split("\n")
|
||||||
|
|
||||||
for i in range(55, 100):
|
for i in range(100):
|
||||||
noun = nouns[i]
|
noun = nouns[i]
|
||||||
print(f"image {noun} {i}")
|
print(f"image {noun} {i}")
|
||||||
description = describe_noun(noun)
|
description = describe_noun_llama_3_70b(noun)
|
||||||
content = str(description.content).lower()
|
content = description.lower()
|
||||||
if "invalid" in content:
|
if "invalid" in content:
|
||||||
continue
|
continue
|
||||||
|
|
||||||
description_styled = image_style(content, style=Styles.cartoon)
|
output_dir = Path(f"./output/test9/flux_1_1_pro/{noun}")
|
||||||
output_dir = f"./output/test1/{noun}"
|
content = image_style(content, Styles.cartoon)
|
||||||
icon_gen(description_styled, quality="hd", model="dall-e-3", output=Path(output_dir))
|
try:
|
||||||
|
image_url = replicate_flux_1_1_pro_image_gen(content)
|
||||||
|
except Exception as e:
|
||||||
|
print(f"error: {str(e)} for content: {content}")
|
||||||
|
continue
|
||||||
|
|
||||||
|
save_image_url(image_url, output_dir)
|
||||||
with open(Path(output_dir) / "description.txt", "w") as fp:
|
with open(Path(output_dir) / "description.txt", "w") as fp:
|
||||||
fp.write(description_styled)
|
fp.write(content)
|
||||||
|
|||||||
@@ -1,3 +1,34 @@
|
|||||||
openai~=1.57.3
|
annotated-types==0.7.0
|
||||||
requests~=2.32.3
|
anyio==4.9.0
|
||||||
nltk~=3.9.1
|
blinker==1.9.0
|
||||||
|
certifi==2025.6.15
|
||||||
|
charset-normalizer==3.4.2
|
||||||
|
click==8.2.1
|
||||||
|
debugpy==1.8.14
|
||||||
|
distro==1.9.0
|
||||||
|
docopt==0.6.2
|
||||||
|
Flask==3.1.1
|
||||||
|
grip==4.6.2
|
||||||
|
h11==0.16.0
|
||||||
|
httpcore==1.0.9
|
||||||
|
httpx==0.28.1
|
||||||
|
idna==3.10
|
||||||
|
itsdangerous==2.2.0
|
||||||
|
Jinja2==3.1.6
|
||||||
|
jiter==0.10.0
|
||||||
|
Markdown==3.8.1
|
||||||
|
MarkupSafe==3.0.2
|
||||||
|
openai==1.93.3
|
||||||
|
packaging==25.0
|
||||||
|
path-and-address==2.0.1
|
||||||
|
pydantic==2.11.7
|
||||||
|
pydantic_core==2.33.2
|
||||||
|
Pygments==2.19.1
|
||||||
|
replicate==1.0.7
|
||||||
|
requests==2.32.4
|
||||||
|
sniffio==1.3.1
|
||||||
|
tqdm==4.67.1
|
||||||
|
typing-inspection==0.4.1
|
||||||
|
typing_extensions==4.14.1
|
||||||
|
urllib3==2.5.0
|
||||||
|
Werkzeug==3.1.3
|
||||||
|
|||||||
152
src/cleanup_noun_adjective.py
Normal file
152
src/cleanup_noun_adjective.py
Normal file
@@ -0,0 +1,152 @@
|
|||||||
|
import csv
|
||||||
|
import os
|
||||||
|
from pathlib import Path
|
||||||
|
from random import shuffle
|
||||||
|
from typing import Literal
|
||||||
|
|
||||||
|
import replicate
|
||||||
|
from groq import Groq
|
||||||
|
from openai import OpenAI
|
||||||
|
from tqdm import tqdm
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def make_adjectives_list():
|
||||||
|
adjective_path = Path("../data/adjectives.csv")
|
||||||
|
|
||||||
|
with open(adjective_path, 'r') as file:
|
||||||
|
reader = csv.reader(file)
|
||||||
|
adjectives = [row[0] for row in reader]
|
||||||
|
|
||||||
|
noun_path = Path("../data/nouns.csv")
|
||||||
|
with open(noun_path, 'r') as file:
|
||||||
|
reader = csv.reader(file)
|
||||||
|
nouns = [row[0] for row in reader]
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
shuffle(adjectives)
|
||||||
|
shuffle(nouns)
|
||||||
|
|
||||||
|
pairs = [f"{adjectives[idx]} {nouns[idx]}" for idx in range(len(adjectives))]
|
||||||
|
|
||||||
|
with open("../data/adjective_noun_pairs.txt", "w") as fp:
|
||||||
|
fp.write("\n".join(pairs))
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def filter_bad_and_nonimageable_words():
|
||||||
|
with open("../data/imageable_deduplicate_clean_v1.txt", "r") as fp:
|
||||||
|
adj_noun_pairs = fp.read().split("\n")
|
||||||
|
with open("../data/discarded_words.txt", "r") as fp:
|
||||||
|
discarded_words = fp.read().split("\n")
|
||||||
|
|
||||||
|
output_file = Path("../data/imageable_deduplicate_clean_v2.txt")
|
||||||
|
existing_pairs = set()
|
||||||
|
if output_file.exists():
|
||||||
|
with open(output_file, 'r') as fp:
|
||||||
|
existing_pairs = set(fp.read().split("\n"))
|
||||||
|
|
||||||
|
with open(output_file, "a") as fp:
|
||||||
|
for pair in tqdm(adj_noun_pairs):
|
||||||
|
if pair in existing_pairs:
|
||||||
|
continue
|
||||||
|
valid = valid_noun_openai(pair)
|
||||||
|
#valid = valid_noun_llama3(pair)
|
||||||
|
if valid == "false" or valid == "maybe":
|
||||||
|
print(f"{valid}: {pair}")
|
||||||
|
continue
|
||||||
|
fp.write(f"{pair}\n")
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def valid_noun_openai(noun: str) -> Literal["true", "false", "maybe"]:
|
||||||
|
client = OpenAI(
|
||||||
|
api_key=os.getenv("XAI_API_KEY"),
|
||||||
|
base_url = "https://api.x.ai/v1",
|
||||||
|
)
|
||||||
|
prompt = f"Is this word an object that can be made into an image and is the word appropriate for children? Your response should be 'true' or 'false'. The Word: {noun}"
|
||||||
|
completion = client.chat.completions.create(
|
||||||
|
model="grok-2-1212",
|
||||||
|
messages=[
|
||||||
|
{"role": "assistant", "content": "You are a helpful assistant."},
|
||||||
|
{"role": "user", "content": prompt}
|
||||||
|
]
|
||||||
|
)
|
||||||
|
response = completion.choices[0].message.content
|
||||||
|
|
||||||
|
if "false" in response.lower():
|
||||||
|
return "false"
|
||||||
|
elif "true" in response.lower():
|
||||||
|
return "true"
|
||||||
|
|
||||||
|
return "maybe"
|
||||||
|
|
||||||
|
def valid_noun_llama3(noun: str) -> Literal["true", "false", "maybe"]:
|
||||||
|
prompt = f"Is this word an object that can be made into an image? Is the word appropriate for children? Your response should be 'true' or 'false'. The Word: {noun}"
|
||||||
|
response = ""
|
||||||
|
# The meta/meta-llama-3-8b model can stream output as it's running.
|
||||||
|
for event in replicate.stream(
|
||||||
|
"meta/meta-llama-3-70b-instruct",
|
||||||
|
input={
|
||||||
|
"top_k": 0,
|
||||||
|
"top_p": 0.95,
|
||||||
|
"prompt": prompt,
|
||||||
|
"max_tokens": 512,
|
||||||
|
"temperature": 0.7,
|
||||||
|
"system_prompt": "You are a helpful assistant.",
|
||||||
|
"length_penalty": 1,
|
||||||
|
"max_new_tokens": 512,
|
||||||
|
"stop_sequences": "<|end_of_text|>,<|eot_id|>",
|
||||||
|
"prompt_template": "<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>\n\n{system_prompt}<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>\n\n{prompt}<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>\n\n",
|
||||||
|
"presence_penalty": 0,
|
||||||
|
"log_performance_metrics": False
|
||||||
|
},
|
||||||
|
):
|
||||||
|
response += str(event)
|
||||||
|
|
||||||
|
if "true" in response.lower():
|
||||||
|
return "true"
|
||||||
|
elif "false" in response.lower():
|
||||||
|
return "false"
|
||||||
|
|
||||||
|
return "maybe"
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def filter_invalid_nouns_openai(nouns: list[str]) -> list[str]:
|
||||||
|
client = OpenAI(
|
||||||
|
api_key=os.getenv("XAI_API_KEY"),
|
||||||
|
base_url = "https://api.x.ai/v1",
|
||||||
|
)
|
||||||
|
prompt = f"Below is a list of words. Your job is to list any words that are inappropriate for children in particular (sex, drugs, alcohol, and violence). Your response should should be a newline delimited list of words. Please don't add any extra details.\n\n{"\n".join(nouns)}"
|
||||||
|
completion = client.chat.completions.create(
|
||||||
|
model="grok-2-1212",
|
||||||
|
messages=[
|
||||||
|
{"role": "assistant", "content": "You are a helpful assistant."},
|
||||||
|
{"role": "user", "content": prompt}
|
||||||
|
]
|
||||||
|
)
|
||||||
|
response = completion.choices[0].message.content
|
||||||
|
invalid_words = []
|
||||||
|
for noun in nouns:
|
||||||
|
if noun in response:
|
||||||
|
invalid_words.append(noun)
|
||||||
|
|
||||||
|
return invalid_words
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
if __name__ == "__main__":
|
||||||
|
with open("../data/imageable_deduplicate.txt", "r") as fp:
|
||||||
|
adj_noun_pairs = fp.read().split("\n")
|
||||||
|
|
||||||
|
with open("../data/bad_nouns_v2.txt", "r") as fp:
|
||||||
|
bad_words = fp.read().split("\n")
|
||||||
|
adj_noun_pairs = list(set(adj_noun_pairs) - set(bad_words))
|
||||||
|
|
||||||
|
bad_nouns = []
|
||||||
|
subset_len = 20
|
||||||
|
for start in tqdm(range(0, len(adj_noun_pairs), subset_len)):
|
||||||
|
end = min(len(adj_noun_pairs), start+subset_len)
|
||||||
|
subset = adj_noun_pairs[start:end]
|
||||||
|
bad_nouns.extend(filter_invalid_nouns_openai(subset))
|
||||||
|
|
||||||
|
print(f"adding {len(bad_nouns)} new words")
|
||||||
|
|
||||||
|
with open("../data/bad_nouns_v2.txt", "a") as fp:
|
||||||
|
fp.write("\n".join(bad_nouns))
|
||||||
@@ -14,10 +14,9 @@ class Image(Base):
|
|||||||
id = Column(String, primary_key=True, default=lambda: str(uuid.uuid4()))
|
id = Column(String, primary_key=True, default=lambda: str(uuid.uuid4()))
|
||||||
prompt = Column(String, nullable=False)
|
prompt = Column(String, nullable=False)
|
||||||
model = Column(Enum("dall-e-3", "dall-e-2", name="model_enum"), nullable=False)
|
model = Column(Enum("dall-e-3", "dall-e-2", name="model_enum"), nullable=False)
|
||||||
size = Column(String, nullable=False, default="1024x1024")
|
|
||||||
quality = Column(Enum("standard", "hd", name="quality_enum"), nullable=False, default="standard")
|
|
||||||
filename = Column(String, nullable=False)
|
filename = Column(String, nullable=False)
|
||||||
hash = Column(String, nullable=True)
|
prompt_hash = Column(String, nullable=False)
|
||||||
|
noun = Column(String, nullable=False)
|
||||||
|
|
||||||
# Create a database engine and session factory
|
# Create a database engine and session factory
|
||||||
def create_db(db_path: str):
|
def create_db(db_path: str):
|
||||||
@@ -49,9 +48,6 @@ def insert_image_row(
|
|||||||
image = Image(
|
image = Image(
|
||||||
id=image_id,
|
id=image_id,
|
||||||
prompt=prompt,
|
prompt=prompt,
|
||||||
model=model,
|
|
||||||
size=size,
|
|
||||||
quality=quality,
|
|
||||||
filename=f"{image_id}.png",
|
filename=f"{image_id}.png",
|
||||||
hash=hash
|
hash=hash
|
||||||
)
|
)
|
||||||
|
|||||||
97
src/get_image_colors.py
Normal file
97
src/get_image_colors.py
Normal file
@@ -0,0 +1,97 @@
|
|||||||
|
import re
|
||||||
|
import replicate
|
||||||
|
import tkinter as tk
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def parse_hex_values(input_string):
|
||||||
|
# Capitalize the entire input string
|
||||||
|
capitalized_string = input_string.upper()
|
||||||
|
|
||||||
|
# Use regex to find all hex color values in the string
|
||||||
|
hex_values = re.findall(r'#[0-9A-F]{6}', capitalized_string)
|
||||||
|
|
||||||
|
return hex_values
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def hex_to_rgb(hex_values):
|
||||||
|
rgb_values = []
|
||||||
|
for hex_value in hex_values:
|
||||||
|
hex_value = hex_value.lstrip('#')
|
||||||
|
rgb = [int(hex_value[i:i+2], 16) for i in (0, 2, 4)]
|
||||||
|
rgb_values.append(rgb)
|
||||||
|
return rgb_values
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def noun_rgb_hex_llama_3_70b(noun: str) -> list[list[int]]:
|
||||||
|
response = ""
|
||||||
|
# The meta/meta-llama-3-8b model can stream output as it's running.
|
||||||
|
for event in replicate.stream(
|
||||||
|
"meta/meta-llama-3-70b-instruct",
|
||||||
|
input={
|
||||||
|
"top_k": 0,
|
||||||
|
"top_p": 0.95,
|
||||||
|
"prompt": f"give me a color pallet for a {noun} svg. Don't worry about details. format should be a list of uppercase hex ie #000000 #FFFFFF. don't explain your output",
|
||||||
|
"max_tokens": 512,
|
||||||
|
"temperature": 0.7,
|
||||||
|
"system_prompt": "You are a helpful assistant",
|
||||||
|
"length_penalty": 1,
|
||||||
|
"max_new_tokens": 512,
|
||||||
|
"stop_sequences": "<|end_of_text|>,<|eot_id|>",
|
||||||
|
"prompt_template": "<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>\n\n{system_prompt}<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>\n\n{prompt}<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>\n\n",
|
||||||
|
"presence_penalty": 0,
|
||||||
|
"log_performance_metrics": False
|
||||||
|
},
|
||||||
|
):
|
||||||
|
response += str(event)
|
||||||
|
|
||||||
|
hex_values = parse_hex_values(response)
|
||||||
|
rgb_values = hex_to_rgb(hex_values)
|
||||||
|
return rgb_values
|
||||||
|
|
||||||
|
def rgb_to_hex(rgb):
|
||||||
|
"""Convert an RGB tuple to a HEX color string."""
|
||||||
|
return f"#{rgb[0]:02x}{rgb[1]:02x}{rgb[2]:02x}"
|
||||||
|
|
||||||
|
def show_palette(rgb_colors):
|
||||||
|
"""Display the given RGB colors as a palette."""
|
||||||
|
# Clear the frame
|
||||||
|
for widget in frame.winfo_children():
|
||||||
|
widget.destroy()
|
||||||
|
|
||||||
|
# Convert RGB colors to HEX and display them
|
||||||
|
hex_colors = [rgb_to_hex(color) for color in rgb_colors]
|
||||||
|
for hex_color in hex_colors:
|
||||||
|
swatch = tk.Frame(frame, bg=hex_color, width=100, height=50)
|
||||||
|
swatch.pack(side=tk.LEFT, padx=5)
|
||||||
|
|
||||||
|
# Update the label to show the HEX codes
|
||||||
|
color_label.config(text=" ".join(hex_colors))
|
||||||
|
|
||||||
|
def create_app(rgb_colors):
|
||||||
|
"""Create and run the Tkinter app to display the palette."""
|
||||||
|
global frame, color_label
|
||||||
|
|
||||||
|
app = tk.Tk()
|
||||||
|
app.title("RGB Color Palette Viewer")
|
||||||
|
|
||||||
|
frame = tk.Frame(app)
|
||||||
|
frame.pack(pady=20)
|
||||||
|
|
||||||
|
color_label = tk.Label(app, text="", font=("Helvetica", 12))
|
||||||
|
color_label.pack(pady=10)
|
||||||
|
|
||||||
|
# Show the provided palette on start
|
||||||
|
show_palette(rgb_colors)
|
||||||
|
|
||||||
|
app.mainloop()
|
||||||
|
|
||||||
|
if __name__ == "__main__":
|
||||||
|
# Example usage
|
||||||
|
#input_string = "#f9c22e #d89c34 #a67c33 #5a3a1a #3e2a16"
|
||||||
|
#hex_values = parse_hex_values(input_string)
|
||||||
|
#print(hex_values)
|
||||||
|
#rgb_values = hex_to_rgb(hex_values)
|
||||||
|
#print(rgb_values)
|
||||||
|
colors = noun_rgb_hex_llama_3_70b("lion")
|
||||||
|
create_app(colors)
|
||||||
|
|
||||||
@@ -1,9 +1,8 @@
|
|||||||
from openai import OpenAI
|
import replicate
|
||||||
from pathlib import Path
|
from pathlib import Path
|
||||||
import uuid
|
import uuid
|
||||||
import requests
|
import requests
|
||||||
from enum import Enum
|
from enum import Enum
|
||||||
from typing import Literal
|
|
||||||
|
|
||||||
class Styles(Enum):
|
class Styles(Enum):
|
||||||
emoji = "emoji"
|
emoji = "emoji"
|
||||||
@@ -11,43 +10,61 @@ class Styles(Enum):
|
|||||||
svg = "svg"
|
svg = "svg"
|
||||||
cartoon = "cartoon"
|
cartoon = "cartoon"
|
||||||
|
|
||||||
client = OpenAI()
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def image_style(base_prompt: str, style: Styles) -> str:
|
def image_style(base_prompt: str, style: Styles) -> str:
|
||||||
return f"create {style.name} style image on a white background: {base_prompt}"
|
return f"create {style.name} style image on a white background: {base_prompt}"
|
||||||
|
|
||||||
def icon_gen(prompt: str, quality: Literal["hd", "standard"], model: Literal["dall-e-3", "dall-e-2"], output: Path = "./output/"):
|
|
||||||
# Make sure output directory exists
|
|
||||||
output_path = Path(output) / model / quality
|
|
||||||
output_path.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
|
||||||
|
|
||||||
# Generate the image using the OpenAI client
|
def replicate_flux_schnell_image_gen(prompt: str) -> str:
|
||||||
response = client.images.generate(
|
output = replicate.run(
|
||||||
model=model,
|
"black-forest-labs/flux-schnell",
|
||||||
prompt=prompt,
|
input={
|
||||||
size="1024x1024",
|
"prompt": prompt,
|
||||||
quality=quality,
|
"go_fast": True,
|
||||||
n=1,
|
"megapixels": "1",
|
||||||
|
"num_outputs": 1,
|
||||||
|
"aspect_ratio": "1:1",
|
||||||
|
"output_format": "png",
|
||||||
|
"output_quality": 80,
|
||||||
|
"num_inference_steps": 4
|
||||||
|
}
|
||||||
)
|
)
|
||||||
|
return str(output[0])
|
||||||
|
|
||||||
# Extract the image URL
|
|
||||||
image_url = response.data[0].url
|
|
||||||
|
|
||||||
# Generate a UUID for the filename
|
def save_image_url(image_url: str, output_dir: Path):
|
||||||
image_id = str(uuid.uuid4())
|
output_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
||||||
image_filename = f"{image_id}.png"
|
image_filename = str(uuid.uuid4()) + ".png"
|
||||||
image_filepath = output_path / image_filename
|
print(image_filename)
|
||||||
|
image_filepath = output_dir / image_filename
|
||||||
|
|
||||||
# Download the image
|
# Download the image
|
||||||
image_response = requests.get(image_url)
|
image_response = requests.get(image_url)
|
||||||
image_response.raise_for_status()
|
image_response.raise_for_status()
|
||||||
with open(image_filepath, "wb") as f:
|
with open(image_filepath, "wb") as f:
|
||||||
f.write(image_response.content)
|
f.write(image_response.content)
|
||||||
print(image_id)
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def replicate_flux_1_1_pro_image_gen(prompt: str) -> str:
|
||||||
|
output = replicate.run(
|
||||||
|
"black-forest-labs/flux-1.1-pro",
|
||||||
|
input={
|
||||||
|
"prompt": prompt,
|
||||||
|
"aspect_ratio": "1:1",
|
||||||
|
"output_format": "png",
|
||||||
|
"output_quality": 100,
|
||||||
|
"safety_tolerance": 1,
|
||||||
|
"prompt_upsampling": True
|
||||||
|
}
|
||||||
|
)
|
||||||
|
return str(output)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
if __name__ == "__main__":
|
if __name__ == "__main__":
|
||||||
base_prompt = "A playful, cartoon-style dog icon featuring a round, fluffy body in a warm golden-brown color. The dog has oversized, expressive black eyes and a happy, open mouth showing its tongue out. Two large floppy ears hang down on either side of its head, each with a slightly darker brown color on the inside. The tail is wagging and curved upwards, represented by a simple, thick shape in the same golden-brown. The background is a light blue with a subtle oval shape to make the dog stand out boldly. This design uses strong shapes and clear contrasts for easy recognition in a small format."
|
base_prompt = "A playful, cartoon-style dog icon featuring a round, fluffy body in a warm golden-brown color. The dog has oversized, expressive black eyes and a happy, open mouth showing its tongue out. Two large floppy ears hang down on either side of its head, each with a slightly darker brown color on the inside. The tail is wagging and curved upwards, represented by a simple, thick shape in the same golden-brown. The background is a light blue with a subtle oval shape to make the dog stand out boldly. This design uses strong shapes and clear contrasts for easy recognition in a small format."
|
||||||
dog_emoji = image_style(base_prompt, style=Styles.cartoon)
|
dog_emoji = image_style(base_prompt, style=Styles.cartoon)
|
||||||
icon_gen(dog_emoji, model="dall-e-3", output=Path("../output/test"), quality="hd")
|
# image_url = replicate_flux_schnell_image_gen(dog_emoji)
|
||||||
|
# output_dir = Path("../output/test2/replicate/flux_schnell")
|
||||||
|
image_url = replicate_flux_1_1_pro_image_gen(dog_emoji)
|
||||||
|
output_dir = Path("../output/test2/replicate/flux_1_1_pro")
|
||||||
|
save_image_url(image_url, output_dir)
|
||||||
@@ -1,72 +1,52 @@
|
|||||||
from openai import OpenAI
|
import replicate
|
||||||
client = OpenAI()
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def describe_noun_llama_3_70b(noun: str) -> str:
|
||||||
def describe_noun(noun: str) -> str:
|
response = ""
|
||||||
completion = client.chat.completions.create(
|
# The meta/meta-llama-3-8b model can stream output as it's running.
|
||||||
model="gpt-4o-mini",
|
for event in replicate.stream(
|
||||||
messages=[
|
"meta/meta-llama-3-70b-instruct",
|
||||||
{
|
input={
|
||||||
"role": "system",
|
"top_k": 0,
|
||||||
"content": "You will describe an art piece based on a noun provided by the user. "
|
"top_p": 0.95,
|
||||||
"The description should be suitable for creating a cartoon-like, emoji-style, or minimalist SVG design that functions effectively as an icon. "
|
"prompt": f"You will describe an art piece based on this noun {noun}.\nThe description should be suitable for creating a cartoon-like, emoji-style, or minimalist SVG design that functions effectively as an icon.\nSince the icon will be small, focus on bold, simple details that make the image visually distinctive and easy to recognize.\nEmphasize strong shapes, clear contrasts, and vibrant colors to ensure the design is memorable and stands out at a small scale.\nYour response will feed directly into a text-to-image model like DALL·E 3, so provide precise and concrete visual descriptions.\nAvoid unnecessary complexity or fine details that may be lost when scaled down.\nIf the word provided is not a noun or is inappropriate, respond with 'invalid'.\nYour only output should be a description or 'invalid'. DO NOT ADD ANYTHING EXTRA.",
|
||||||
"Since the icon will be small, focus on bold, simple details that make the image visually distinctive and easy to recognize. "
|
"max_tokens": 512,
|
||||||
"Emphasize strong shapes, clear contrasts, and vibrant colors to ensure the design is memorable and stands out at a small scale. "
|
"temperature": 0.7,
|
||||||
"Your response will feed directly into a text-to-image model like DALL·E 3, so provide precise and concrete visual descriptions "
|
"system_prompt": "You are a helpful assistant",
|
||||||
"(e.g., 'a bright red apple with a single green leaf and a shiny highlight on one side'). Avoid unnecessary complexity or fine details that may be lost when scaled down. "
|
"length_penalty": 1,
|
||||||
"If the word provided is not a noun or is inappropriate, respond with 'invalid'"
|
"max_new_tokens": 512,
|
||||||
|
"stop_sequences": "<|end_of_text|>,<|eot_id|>",
|
||||||
|
"prompt_template": "<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>\n\n{system_prompt}<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>\n\n{prompt}<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>\n\n",
|
||||||
|
"presence_penalty": 0,
|
||||||
|
"log_performance_metrics": False
|
||||||
},
|
},
|
||||||
{
|
):
|
||||||
"role": "user",
|
response += str(event)
|
||||||
"content": noun
|
|
||||||
}
|
|
||||||
]
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
return completion.choices[0].message
|
return response
|
||||||
|
|
||||||
|
def describe_noun_llama_3_8b(noun: str) -> str:
|
||||||
def filter_nouns(noun_list: str) -> str:
|
response = ""
|
||||||
completion = client.chat.completions.create(
|
# The meta/meta-llama-3-8b model can stream output as it's running.
|
||||||
model="gpt-4o-mini",
|
for event in replicate.stream(
|
||||||
messages=[
|
"meta/meta-llama-3-8b-instruct",
|
||||||
{
|
input={
|
||||||
"role": "system",
|
"top_k": 0,
|
||||||
"content": "You will be given a list of nouns. "
|
"top_p": 0.95,
|
||||||
"Your job is to remove nouns that are can't be made into an image or are inappropriate. "
|
"prompt": f"You will describe an art piece based on this noun {noun}.\nThe description should be suitable for creating a cartoon-like, emoji-style, or minimalist SVG design that functions effectively as an icon.\nSince the icon will be small, focus on bold, simple details that make the image visually distinctive and easy to recognize.\nEmphasize strong shapes, clear contrasts, and vibrant colors to ensure the design is memorable and stands out at a small scale.\nYour response will feed directly into a text-to-image model like DALL·E 3, so provide precise and concrete visual descriptions.\nAvoid unnecessary complexity or fine details that may be lost when scaled down.\nIf the word provided is not a noun or is inappropriate, respond with 'invalid'.\nYour only output should be a description or 'invalid'. DO NOT ADD ANYTHING EXTRA.",
|
||||||
"Your output must be a list of nouns delimited by newlines."
|
"max_tokens": 512,
|
||||||
|
"temperature": 0.7,
|
||||||
|
"system_prompt": "You are a helpful assistant",
|
||||||
|
"length_penalty": 1,
|
||||||
|
"max_new_tokens": 512,
|
||||||
|
"stop_sequences": "<|end_of_text|>,<|eot_id|>",
|
||||||
|
"prompt_template": "<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>\n\n{system_prompt}<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>\n\n{prompt}<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>\n\n",
|
||||||
|
"presence_penalty": 0,
|
||||||
|
"log_performance_metrics": False
|
||||||
},
|
},
|
||||||
{
|
):
|
||||||
"role": "user",
|
response += str(event)
|
||||||
"content": noun_list
|
|
||||||
}
|
|
||||||
]
|
|
||||||
)
|
|
||||||
return completion.choices[0].message
|
|
||||||
|
|
||||||
def add_nouns(noun_list: str) -> str:
|
|
||||||
completion = client.chat.completions.create(
|
|
||||||
model="gpt-4o-mini",
|
|
||||||
messages=[
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"role": "system",
|
|
||||||
"content": "You will be given a list of nouns. "
|
|
||||||
"Your job is to add as many new nouns as possible. "
|
|
||||||
"The nouns must been objects that can be made into images. "
|
|
||||||
"Nouns must also be appropriate for all ages so nothing graphic or violent. "
|
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"The nouns you add must be new nouns. No duplicates. "
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"Your output must be a list of nouns delimited by newlines with no additional context. "
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"Your output should only be the new nouns you can think of so your response should not contain any of the input nouns. "
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"If you can't think of any new nouns reply with 'DONE'. "
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},
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{
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"role": "user",
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"content": noun_list
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}
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]
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)
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return completion.choices[0].message
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||||||
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||||||
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return response
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||||||
def deduplicate(nouns_list: list[str]) -> list[str]:
|
def deduplicate(nouns_list: list[str]) -> list[str]:
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||||||
return list(set([noun.strip() for noun in nouns_list]))
|
return list(set([noun.strip() for noun in nouns_list]))
|
||||||
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43
src/random_colors.py
Normal file
43
src/random_colors.py
Normal file
@@ -0,0 +1,43 @@
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import random
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import tkinter as tk
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def generate_random_color():
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color_int = random.randint(0, 0xFFFFFF)
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return f"#{color_int:06x}"
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def generate_color_palette(n=5):
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return [generate_random_color() for _ in range(n)]
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def show_palette():
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# Clear the frame
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for widget in frame.winfo_children():
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widget.destroy()
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palette = generate_color_palette(5)
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for color in palette:
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swatch = tk.Frame(frame, bg=color, width=100, height=50)
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swatch.pack(side=tk.LEFT, padx=5)
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# Update the label to show the hex codes
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color_label.config(text=" ".join(palette))
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app = tk.Tk()
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app.title("Random Color Palette Generator")
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frame = tk.Frame(app)
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frame.pack(pady=20)
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color_label = tk.Label(app, text="", font=("Helvetica", 12))
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color_label.pack(pady=10)
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generate_button = tk.Button(app, text="Generate Palette", command=show_palette)
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||||||
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generate_button.pack(pady=10)
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# Show an initial palette on start
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show_palette()
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app.mainloop()
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80
src/recraftai.py
Normal file
80
src/recraftai.py
Normal file
@@ -0,0 +1,80 @@
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import colorsys
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import os
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import random
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from pathlib import Path
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import requests
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from openai import OpenAI
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from tqdm import tqdm
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client = OpenAI(
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base_url='https://external.api.recraft.ai/v1',
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api_key=os.getenv("RECRAFT_API_KEY"),
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)
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def generate_random_rgb_color() -> list[int]:
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r = random.randint(0, 255)
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||||||
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g = random.randint(0, 255)
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||||||
|
b = random.randint(0, 255)
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||||||
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return [r, g, b]
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||||||
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def generate_color_palette(n=5):
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return [generate_random_rgb_color() for _ in range(n)]
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def create_icons(prompt: str) -> str:
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colors = [{"rgb": colors} for colors in generate_color_palette(5)]
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print(colors)
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response = client.images.generate(
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|
prompt=prompt,
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model='recraft20b',
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extra_body={
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||||||
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'style': 'icon',
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||||||
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# 'substyle': 'broken_line',
|
||||||
|
'substyle': 'offset_fill',
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||||||
|
'controls': {
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||||||
|
'colors': colors
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||||||
|
},
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||||||
|
}
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||||||
|
)
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||||||
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||||||
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return response.data[0].url
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||||||
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def download_svg(url, output_file):
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try:
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response = requests.get(url)
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response.raise_for_status() # Raise an error for bad HTTP responses
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if 'image/svg+xml' in response.headers.get('Content-Type', ''):
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with open(output_file, 'wb') as file:
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file.write(response.content)
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||||||
|
print(f"SVG file saved as {output_file}")
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|
else:
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print("The URL does not point to an SVG file.")
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except requests.exceptions.RequestException as e:
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|
print(f"An error occurred: {e}")
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def create_and_save_icon(prompt: str, output_path: Path):
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output_path.mkdir(exist_ok=True)
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url = create_icons(prompt)
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||||||
|
print(url)
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|
prompt = prompt.replace(" ", "_")
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||||||
|
download_svg(url, output_path / f"{prompt}.svg")
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||||||
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if __name__ == "__main__":
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output_path = Path(f"../output/recraft_v0/")
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|
with open("../data/adjective_noun_pairs.txt", 'r') as fp:
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pairs = fp.read().split("\n")
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svg_files = []
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if output_path.exists():
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|
svg_files = os.listdir(output_path)
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||||||
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||||||
|
svg_files = {file[:-4].replace("_", " ") for file in svg_files if file.endswith(".svg")}
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||||||
|
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||||||
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for pair in tqdm(pairs[:440]):
|
||||||
|
if pair in svg_files:
|
||||||
|
print(f"skipping {pair}")
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||||||
|
continue
|
||||||
|
create_and_save_icon(pair, output_path)
|
||||||
@@ -4,7 +4,6 @@ import requests
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|||||||
import zipfile
|
import zipfile
|
||||||
from io import BytesIO
|
from io import BytesIO
|
||||||
from pathlib import Path
|
from pathlib import Path
|
||||||
import nltk
|
|
||||||
from nltk.corpus import wordnet
|
from nltk.corpus import wordnet
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
@@ -22,7 +21,7 @@ def get_noun_list(output_dir: Path = Path("../data")) -> list[str]:
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|||||||
response = requests.get(url, stream=True)
|
response = requests.get(url, stream=True)
|
||||||
|
|
||||||
if response.status_code == 200:
|
if response.status_code == 200:
|
||||||
print("Download complete. Extracting files...")
|
print("Download complete. Extracting svg_files...")
|
||||||
with zipfile.ZipFile(BytesIO(response.content)) as zip_ref:
|
with zipfile.ZipFile(BytesIO(response.content)) as zip_ref:
|
||||||
zip_ref.extractall(output_dir)
|
zip_ref.extractall(output_dir)
|
||||||
print(f"Files extracted to {output_dir}")
|
print(f"Files extracted to {output_dir}")
|
||||||
@@ -96,15 +95,16 @@ def is_imageable(noun):
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||||||
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if __name__ == "__main__":
|
if __name__ == "__main__":
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nounlist = get_noun_list(Path("../data"))
|
#nounlist = get_noun_list(Path("../data"))
|
||||||
banned_words = get_banned_wordlist(Path("../data"))
|
#banned_words = get_banned_wordlist(Path("../data"))
|
||||||
print(len(nounlist))
|
#print(len(nounlist))
|
||||||
print(len( banned_words))
|
#print(len( banned_words))
|
||||||
filtered_words = filter_banned_words_list(noun_list=nounlist, banned_words=banned_words)
|
#filtered_words = filter_banned_words_list(noun_list=nounlist, banned_words=banned_words)
|
||||||
print(len(filtered_words))
|
#print(len(filtered_words))
|
||||||
|
|
||||||
imageable = filter_nonimageable_words(filtered_words)
|
#imageable = filter_nonimageable_words(filtered_words)
|
||||||
print(len(imageable))
|
#print(len(imageable))
|
||||||
print(f"imageable: {len(filtered_words) - len(imageable)}")
|
#print(f"imageable: {len(filtered_words) - len(imageable)}")
|
||||||
with open("../data/imageable.txt", "w") as fp:
|
#with open("../data/imageable.txt", "w") as fp:
|
||||||
fp.write("\n".join(imageable))
|
# fp.write("\n".join(imageable))
|
||||||
|
print(is_imageable("destiny"))
|
||||||
Reference in New Issue
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