AI Telegram Media Assistant

طورت نظامًا متكاملًا يعتمد على الذكاء الاصطناعي لإنشاء الصور والفيديوهات من الأوامر النصية مباشرة عبر Telegram. يقوم المستخدم بإرسال وصف نصي، ليقوم النظام بتحليل الطلب وإنشاء صورة باستخدام Pollinations AI، ثم تحويلها إلى فيديو باستخدام نموذج FramePack الذي يعمل محليًا (Local AI Inference) على الجهاز، قبل إرسال النتيجة النهائية للمستخدم بشكل تلقائي.

تم تصميم النظام باستخدام n8n لإدارة سير العمل والأتمتة، مع تطوير Flask REST API للتواصل بين مكونات النظام وإدارة الطلبات بشكل غير متزامن (Asynchronous Processing). كما تم بناء نظام Queue لمعالجة الطلبات واحدًا تلو الآخر، مما يضمن استقرار تشغيل النموذج وتقليل استهلاك موارد الجهاز.

تم تشغيل FramePack محليًا باستخدام PyTorch مع الاستفادة من NVIDIA CUDA لتسريع عمليات الاستدلال على وحدة معالجة الرسومات (GPU)، بالإضافة إلى تحسين استهلاك الذاكرة (RAM/VRAM) لتشغيل النموذج على بطاقة RTX 3050 8GB.

لضمان سهولة النشر وإدارة الخدمات، تم استخدام Docker لتشغيل بيئة n8n، كما تم استخدام ngrok لإنشاء Webhooks وربط بوت Telegram بالخدمات المحلية أثناء التطوير والاختبار.

Key Features

🤖 AI-powered Telegram chatbot.

📝 Text-to-Image generation using Pollinations AI.

🎥 Image-to-Video generation using FramePack (Local Inference).

🔄 End-to-end workflow automation using n8n.

⚙️ Custom Flask REST API for integration and job management.

📥 Asynchronous processing with a background job queue.

📊 Job status tracking (Queued, Running, Finished, Failed).

🚀 Automatic delivery of generated images and videos through Telegram.

💾 GPU memory optimization for efficient local inference.

🐳 Docker-based deployment and service management.

🌐 Webhook tunneling using ngrok during development.

Technologies Used

Python

Flask

n8n

Docker

ngrok

Telegram Bot API

Pollinations AI

FramePack

Gradio API

PyTorch

NVIDIA CUDA

Pillow

REST APIs

Queue-Based Asynchronous Processing