Subiendo

app.py

@@ -0,0 +1,42 @@
+import streamlit as st
+
+from utils import carga_modelo, genera
+
+##Página principal
+st.title('Generador de mariposas')
+st.write('Este es un generador de mariposas creado con Huggan y Streamlit')
+
+##Barra lateral
+st.sidebar.subheader('¡Esta mariposa no existe! ¿Puedes creerlo?')
+st.sidebar.image('assets/logo.png', width = 200)
+st.sidebar.caption('Demo creado en vivo')
+
+##Carga del modelo
+
+repo_id = 'ceyda/butterfly_cropped_uniq1K_512'
+modelo_gan = carga_modelo(repo_id)
+
+##Generación de imágenes de mariposas
+n_mariposas = 4
+
+def corre():
+    with st.spinner('Cargando modelo...'):
+        ims = genera(modelo_gan, n_mariposas):
+        st,session_state['ims'] = ims
+
+if 'ims' not in st.session_state:
+    st.session_state['ims'] = None
+    corre()
+
+ims = st.session_state['ims']
+
+corre_boton = st.button('Generar mariposas',
+                        on_click = corre,
+                        help = 'Estamos en vuelo, abrocha tu cinturón'
+    )
+
+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)

utils.py

@@ -0,0 +1,15 @@
+import numpy as np
+import torch
+import huggan.pytorch.lightweight_gan import LightweightGan
+
+def carga_modelo(model_name = 'ceyda/butterfly_cropped_uniq1K_512', model_version = None)
+    gan = LightweightGan(model_name, version = model_version)
+    gan.eval()
+    return gan
+
+def genera(gan, batch_size = 1)
+    with torch.no_grad() #no queremos entrenar el modelo
+        ims = gan.G(torch.randn(batch_size, gan.latent_dim)).clamp(0.0,1.0) * 255 #generamos imágenes y las aplastamos entre 0 y 1 
+        ims = ims.permute(0,2,3,1).detach().cpu().numpy().astype(np.uint8) #las pasamos a numpy
+    return ims
+