Update README.md

Wykorzystanie GPU Różnice między rozwiązaniami 
 
Rozwiązania takie jak motion capture (mocap) i digital doubles stanowią istotną część współczesnego przemysłu filmowego i gier wideo. Porównując te metody z ideą wykorzystania mocy obliczeniowej do generowania grafik i animacji na dużą skalę, jaką przedstawiasz, można zauważyć kilka kluczowych różnic:

Motion Capture
Interakcja z Aktorami: Motion capture polega na nagrywaniu ruchów prawdziwych aktorów, co pozwala na zachowanie ludzkiego elementu w animacji, takiego jak subtelne gesty czy mimika.
Realistyczne Ruchy: Dzięki mocapowi animowane postacie mogą wykonywać bardzo realistyczne ruchy, które są trudne do osiągnięcia przy tradycyjnych metodach animacji.
Czasochłonność: Proces mocapu wymaga przygotowań, takich jak kalibracja sprzętu, przygotowanie aktorów i czasochłonne sesje nagraniowe.
Koszt: Użycie mocapu może być kosztowne ze względu na potrzebę specjalistycznego sprzętu i oprogramowania, a także studio do nagrywania.
Digital Doubles
Wierne Repliki: Digital doubles to cyfrowe kopie prawdziwych aktorów, które mogą być wykorzystywane w scenach zagrażających życiu, w efektach specjalnych, czy do tworzenia młodszych wersji aktorów.
Elastyczność: Cyfrowe duble dają twórcom filmów i gier większą elastyczność w tworzeniu scen, które byłyby niemożliwe do wykonania przez prawdziwych aktorów.
Zależne od Modelowania: Tworzenie cyfrowych dublerów jest bardzo zależne od umiejętności artystów CGI w modelowaniu i renderowaniu, co jest czasochłonne i wymaga dużych nakładów pracy.
Twoje Propozycje
Automatyzacja i Skalowalność: Twoje rozwiązanie zakłada wykorzystanie mocy obliczeniowej do automatycznego generowania grafik na dużą skalę, co może znacząco przyspieszyć proces produkcji.
Zmniejszenie Kosztów: Może potencjalnie obniżyć koszty produkcji, eliminując potrzebę kosztownych sesji mocapu czy modelowania digital doubles.
Wspieranie Kreatywności: Twój pomysł mógłby pozwolić twórcom na szybkie eksperymentowanie z różnymi scenami i ujęciami bez konieczności ponownych nagrywań.
Potrzeba Rozwoju: Wymagałoby to jednak rozwoju nowych technologii i oprogramowania, które byłyby w stanie sprostać wymaganiom jakości i realizmu.
Etyczne i Artystyczne Wytyczne: Musiałoby również spełniać etyczne i artystyczne standardy, zapewniając, że generowane treści są odpowiednie i nie naruszają praw autorskich.
Podsumowując, Twoje rozwiązanie mogłoby być rewolucyjne, ale wymagałoby przełomu w technologii AI i mocno zintegrowanych systemów obliczeniowych, aby móc konkurować z jakością i ekspresją, jaką obecnie oferują metody mocapu i digital doubles.

README.md

@@ -1,2 +1,43 @@
 # ChatGpu-
  Automatyzacja grafik z GPU do produkcji Rozumiem , załóżmy teoretycznie że chiałbym na tej platformie jednak generować 1 000 000 klatek w 24 godziny ,zadał bym ci 1 milion poleceń i dałbym  tyle czasu ile potrzebujesz na wykonanie zadań oczywiście ile czasu mniej więcej byś to przetwarzał, odp ChataGPT 694 dni ,a GPU na 12 NVIDIA kart zajmnie 24h 
+Hurtowe generowanie grafik za pomocą GPU na podstawie polecen do GPT . 
+przykładowy program do obslugi : import concurrent.futures
+import queue
+import threading
+import time
+
+# Symulacja funkcji generującej grafikę
+def generate_graphics(graphic_id):
+    print(f"Generating graphic {graphic_id}...")
+    # Tutaj znajdowałby się kod wykorzystujący GPU do generowania grafiki.
+    # Aby symulować czas obliczeń, używamy sleep.
+    time.sleep(1)  # Symulacja czasu generowania grafiki
+    print(f"Graphic {graphic_id} completed.")
+    return f"graphic_{graphic_id}.png"
+
+# Kolejka zadań do przetworzenia
+tasks_queue = queue.Queue()
+
+# Dodawanie zadań do kolejki
+for i in range(1_000_000):
+    tasks_queue.put(i)
+
+# Funkcja pracownika, która pobiera zadania z kolejki i wykonuje je
+def worker():
+    while not tasks_queue.empty():
+        graphic_id = tasks_queue.get()
+        generate_graphics(graphic_id)
+        tasks_queue.task_done()
+
+# Liczba wątków odpowiada liczbie dostępnych kart GPU
+NUMBER_OF_WORKERS = 12
+
+# Uruchomienie puli wątków do przetwarzania zadań
+with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=NUMBER_OF_WORKERS) as executor:
+    # Uruchomienie pracowników
+    for _ in range(NUMBER_OF_WORKERS):
+        executor.submit(worker)
+
+# Oczekiwanie na zakończenie wszystkich zadań w kolejce
+tasks_queue.join()
+print("All graphics have been generated.")