Implementacion de gan para generar mariposas

app.py

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 import streamlit as st
+from utils import carga_modelo, genera
 
-st.title("Este es mi demo")
-st.markdown("Esta es mi descripcion")
-x = st.slider("Selecciona un valor")
-st.write(x, "el cuadrado es ",x*x)
+##Pagina principal
+st.title("Generador de mariposas")
+st.write("Este es un modelo Light GAN entrenado y utilizado con platzi")
+
+##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.")
+
+##Cargamos el modelo
+repo_id = "ceyda/butterfly_cropped_uniq1K_512"
+modelo = carga_modelo(repo_id)
+
+#Generamos 4 mariposas
+n_mariposas = 4
+
+def corre():
+    with st.spinner("Generando, espero un poco..."):
+        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(
+    "Genera mariposas",
+    on_click=corre,
+    help = "Estamos en vuelo, abrocha tu cinturon."
+)           
+
+if ims is not None:
+    cols = st.colums(n_mariposas)
+    for j, im in enumerate(ims):
+        i= j % n_mariposas
+        cols[i].image(im,use_colums_width=True)
+        
+        

utils.py

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+import numpy as np
+import torch
+from huggan.pytorch.lightweight_gan.lightweight_gan import LightweightGAN
+
+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(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).deatch().cpu().numpy().astype(np.uint8)
+    return ims