diablo-huma-lora / README.md
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metadata
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tags:
  - lora
  - flux
  - text-to-image
  - cultural-heritage
  - diablo-huma
license: cc-by-nc-sa-4.0
pipeline_tag: text-to-image
instance_prompt: d14bl0huma
widget:
  - text: >-
      d14bl0huma, close-up studio portrait of the ornate mask (careta) with twin
      horns, high detail, even lighting
    output:
      url: samples/01_careta_estudio.jpg
  - text: >-
      d14bl0huma, full body of the masked dancer with furry sheepskin chaps
      (zamarro), poster style
    output:
      url: samples/02_poster_zamarro.jpg
  - text: d14bl0huma, masked dancer dancing with confetti, festival, dynamic
    output:
      url: samples/03_danza_confeti.jpg

Diablo Huma — LoRA para FLUX.2 [klein] 9B

Adaptador LoRA (Low-Rank Adaptation) entrenado para generar imágenes del traje emblemático del Diablo Huma de Pujilí (patrimonio cultural inmaterial del Ecuador), como parte de un trabajo de titulación sobre preservación digital del patrimonio con IA.

Ejemplos

Careta (estudio) Zamarro (póster) Danza / confeti
Zamarro (playa) Careta azul Careta roja

Demo (Google Colab, GPU gratis)

En este repositorio se incluye un cuaderno listo para generar imágenes con el adaptador: demo_diablohuma_colab.ipynb.

Cómo usarlo: descárgalo y súbelo a Google Colab (Archivo → Subir cuaderno), activa GPU (Entorno de ejecución → Cambiar tipo de entorno → T4) y ejecuta las celdas. Como alternativa confiable, el modelo también se puede usar en ComfyUI.

Uso

  • Palabra de activación (trigger): d14bl0huma
  • Peso recomendado: 0.85 (subir a 1.0–1.2 para forzar el traje completo, p. ej. el zamarro).
  • Checkpoint final: paso 1500 (diablohuma_klein9b_lora.safetensors).

Ejemplo de prompt:

d14bl0huma, full body of the masked dancer in a cobblestone plaza of Pujili, colonial church behind, festival, daylight

Compatible con ComfyUI, AI-Toolkit (Ostris) y diffusers (load_lora_weights).

Entrenamiento

  • Modelo base: FLUX.2 [klein] 9B (variante base).
  • Herramienta: Ostris AI-Toolkit en RunPod (GPU NVIDIA A40 48 GB).
  • Rango (rank) 32, cuantización qfloat8, 2000 pasos, guardado cada 100.
  • Dataset v2.0: 33 imágenes recopiladas / 31 usadas, etiquetadas en lenguaje natural.

Licencia y uso

El modelo deriva de un dataset con imágenes bajo licencias Creative Commons individuales (varias ShareAlike y algunas NonCommercial). Se publica solo con fines académicos y de investigación (CC BY-NC-SA 4.0). Respeta la atribución del dataset.

Enlaces