Diablo Huma — LoRA para FLUX.2 [klein] 9B
Adaptador LoRA (Low-Rank Adaptation) entrenado para generar imágenes del traje emblemático del Diablo Huma de Pujilí (patrimonio cultural inmaterial del Ecuador), como parte de un trabajo de titulación sobre preservación digital del patrimonio con IA.
Ejemplos
| Careta (estudio) | Zamarro (póster) | Danza / confeti |
|---|---|---|
 |
 |
 |
| Zamarro (playa) | Careta azul | Careta roja |
 |
 |
 |
Demo (Google Colab, GPU gratis)
En este repositorio se incluye un cuaderno listo para generar imágenes con el adaptador:
demo_diablohuma_colab.ipynb.
Cómo usarlo: descárgalo y súbelo a Google Colab (Archivo → Subir cuaderno), activa GPU (Entorno de ejecución → Cambiar tipo de entorno → T4) y ejecuta las celdas. Como alternativa confiable, el modelo también se puede usar en ComfyUI.
Uso
- Palabra de activación (trigger):
d14bl0huma - Peso recomendado: 0.85 (subir a 1.0–1.2 para forzar el traje completo, p. ej. el zamarro).
- Checkpoint final: paso 1500 (
diablohuma_klein9b_lora.safetensors).
Ejemplo de prompt:
d14bl0huma, full body of the masked dancer in a cobblestone plaza of Pujili, colonial church behind, festival, daylight
Compatible con ComfyUI, AI-Toolkit (Ostris) y diffusers (load_lora_weights).
Entrenamiento
- Modelo base: FLUX.2 [klein] 9B (variante base).
- Herramienta: Ostris AI-Toolkit en RunPod (GPU NVIDIA A40 48 GB).
- Rango (rank) 32, cuantización qfloat8, 2000 pasos, guardado cada 100.
- Dataset v2.0: 33 imágenes recopiladas / 31 usadas, etiquetadas en lenguaje natural.
Licencia y uso
El modelo deriva de un dataset con imágenes bajo licencias Creative Commons individuales (varias ShareAlike y algunas NonCommercial). Se publica solo con fines académicos y de investigación (CC BY-NC-SA 4.0). Respeta la atribución del dataset.
Enlaces
- Dataset: https://github.com/ErickColumba/diablo-huma-dataset
- Herramientas: https://github.com/ErickColumba/UtitiesPython