import streamlit as st from utils import carga_modelo, genera ## Página principal 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." ) ## 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*." ) ## Cargamos modelo repo_id = "ceyda/butterfly_cropped_uniq1K_512" version_modelo = "57d36a15546909557d9f967f47713236c8288838" modelo_gan = carga_modelo(repo_id, version_modelo) ## Generamos 4 mariposas n_mariposas = 4 ## Función que genera mariposas y lo guarda como un estado de la sesión def corre(): with st.spinner("Generando, espera un poco..."): ims = genera(modelo_gan, n_mariposas) st.session_state["ims"] = ims ## Si no hay una imagen generada entonces generala if "ims" not in st.session_state: st.session_state["ims"] = None corre() ## 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( "Generar mariposas!.", on_click=corre, help="Estamos en pleno vuelo, puede tardar.", ) 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)