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import streamlit as st
from utils import carga_modelo, genera
# P谩gina principal
st.title("Butterfly GAN (GAN de mariposas)")
st.write(
"Modelo Light-GAN entrenado con 1000 im谩genes de mariposas tomadas de la colecci贸n del Museo Smithsonian."
)
# Barra lateral
st.sidebar.subheader("隆Estas mariposas no existen! 馃く.")
st.sidebar.image("assets/logo.png", width=200)
st.sidebar.caption(
f"[Modelo](https://huggingface.co/ceyda/butterfly_cropped_uniq1K_512) y [Dataset]("
f"https://huggingface.co/datasets/huggan/smithsonian_butterflies_subset) usados."
)
st.sidebar.caption(f"*Disclaimers:*")
st.sidebar.caption(
"* Este demo creada a partir del curso de Platzi: Curso de Experimentaci贸n en Machine Learning con Hugging Face."
)
# 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
# Funci贸n que genera mariposas y lo guarda como un estado de la sesi贸n
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 im谩genes generadas
ims = st.session_state["ims"]
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)
# Si la usuaria da click en el bot贸n entonces corremos la funci贸n genera()
corre_boton = st.button(
"Crea nuevas mariposas :D",
on_click=corre,
help="Estamos en pleno vuelo, puede tardar.",
)
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