fork del proyecto original

app.py

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 import streamlit as st
 from utils import carga_modelo, genera
-import os
 
 ## Página principal
-st.title('Generador de Mariposas')
-st.write('Este es un modelo light GAN entrenado para generación de mariposas')
-
-## Barra Lateral
-st.sidebar.subheader('Esta mariposa no existe, ¿Puedes creerlo?')
-logo_path = 'assets/logo.png'
-
-if os.path.exists(logo_path):
-    st.sidebar.image(logo_path, width=200)
-else:
-    st.sidebar.write("⚠️ Logo not found.")
-
-st.sidebar.caption('Demo creado en vivo')
-
-# Define the repo_id for the model on Hugging Face (this is the identifier for the model repository)
-repo_id = 'ceyda/butterfly_cropped_uniq1K_512'
+st.title("Butterfly GAN (GAN de mariposas)")
+st.write(
+    "Modelo Light-GAN entrenado con 1000 imágenes de mariposas tomadas de la colección del Museo Smithsonian."
+)
 
-# Access the Hugging Face token and API key from environment variables set in Hugging Face Spaces
-hf_token = os.getenv("HF_AUTH_TOKEN")
-api_key = os.getenv("API_KEY")
+## Barra lateral
+st.sidebar.subheader("¡Esta mariposa no existe! Ni en América Latina 🤯.")
+st.sidebar.image("assets/logo.png", width=200)
+st.sidebar.caption(
+    f"[Modelo](https://huggingface.co/ceyda/butterfly_cropped_uniq1K_512) y [Dataset](https://huggingface.co/datasets/huggan/smithsonian_butterflies_subset) usados."
+)
+st.sidebar.caption(f"*Disclaimers:*")
+st.sidebar.caption(
+    "* Este demo es una versión simplificada del creado por [Ceyda Cinarel](https://github.com/cceyda) y [Jonathan Whitaker](https://datasciencecastnet.home.blog/) ([link](https://huggingface.co/spaces/huggan/butterfly-gan)) durante el hackathon [HugGan](https://github.com/huggingface/community-events). Cualquier error se atribuye a [Omar Espejel](https://twitter.com/espejelomar)."
+)
+st.sidebar.caption(
+    "* Modelo basado en el [paper](https://openreview.net/forum?id=1Fqg133qRaI) *Towards Faster and Stabilized GAN Training for High-fidelity Few-shot Image Synthesis*."
+)
 
-# Load the model using the repo_id and Hugging Face token for authentication
-modelo_gan = carga_modelo(repo_id, hf_token)
+## Cargamos modelo
+repo_id = "ceyda/butterfly_cropped_uniq1K_512"
+version_modelo = "57d36a15546909557d9f967f47713236c8288838"
+modelo_gan = carga_modelo(repo_id, version_modelo)
 
-# Number of butterflies to generate
+## Generamos 4 mariposas
 n_mariposas = 4
 
-## Core de la app
+## Función que genera mariposas y lo guarda como un estado de la sesión
 def corre():
-    with st.spinner('Generando espera un poco....'):
+    with st.spinner("Generando, espera un poco..."):
         ims = genera(modelo_gan, n_mariposas)
-        st.session_state['ims'] = ims  # Corrected line
+        st.session_state["ims"] = ims
+
 
-if 'ims' not in st.session_state:
-    st.session_state['ims'] = None
+## Si no hay una imagen generada entonces generala
+if "ims" not in st.session_state:
+    st.session_state["ims"] = None
     corre()
 
-ims = st.session_state['ims']
+## ims contiene las imágenes generadas
+ims = st.session_state["ims"]
 
+## Si la usuaria da click en el botón entonces corremos la función genera()
 corre_boton = st.button(
-    'Genera mariposa por favor',
-    on_click=corre, 
-    help='Estamos en vuelo, abrocha tu cinturón'
+    "Genera mariposas, porfa.",
+    on_click=corre,
+    help="Estamos en pleno vuelo, puede tardar.",
 )
 
-if ims is not None: 
+if ims is not None:
     cols = st.columns(n_mariposas)
     for j, im in enumerate(ims):
         i = j % n_mariposas
-        cols[i].image(im, use_column_width=True)
+        cols[i].image(im, use_column_width=True)

utils.py

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-from transformers import AutoFeatureExtractor
+import numpy as np
+import torch
+from huggan.pytorch.lightweight_gan.lightweight_gan import LightweightGAN
 
-def carga_modelo(repo_id, token):
-    try:
-        # Try loading the model as a feature extractor
-        model = AutoFeatureExtractor.from_pretrained(repo_id, use_auth_token=token)
-        return model
-    except Exception as e:
-        raise ValueError(f"Error loading model: {str(e)}")
 
+## Cargamos el modelo desde el Hub de Hugging Face
+def carga_modelo(model_name="ceyda/butterfly_cropped_uniq1K_512", model_version=None):
+    gan = LightweightGAN.from_pretrained(model_name, version=model_version)
+    gan.eval()
+    return gan
 
-def genera(modelo_gan, n_mariposas):
-    # Your generation logic here (for example, generating images)
-    # This is just a placeholder
-    return ["image1.png", "image2.png", "image3.png", "image4.png"]  # Example generated images
+
+## Usamos el modelo GAN para generar imágenes
+def genera(gan, batch_size=1):
+    with torch.no_grad():
+        ims = gan.G(torch.randn(batch_size, gan.latent_dim)).clamp_(0.0, 1.0) * 255
+        ims = ims.permute(0, 2, 3, 1).detach().cpu().numpy().astype(np.uint8)
+    return ims