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| base_model: black-forest-labs/FLUX.2-klein |
| 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 |
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| # Diablo Huma — LoRA para FLUX.2 [klein] 9B |
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| 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. |
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| ## Ejemplos |
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| | Careta (estudio) | Zamarro (póster) | Danza / confeti | |
| |---|---|---| |
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| | **Zamarro (playa)** | **Careta azul** | **Careta roja** | |
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| ## Demo (Google Colab, GPU gratis) |
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| En este repositorio se incluye un cuaderno listo para generar imágenes con el adaptador: |
| **[`demo_diablohuma_colab.ipynb`](demo_diablohuma_colab.ipynb)**. |
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| Cómo usarlo: descárgalo y súbelo a [Google Colab](https://colab.research.google.com/) |
| (*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**. |
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| ## 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`). |
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| Ejemplo de prompt: |
| ``` |
| d14bl0huma, full body of the masked dancer in a cobblestone plaza of Pujili, colonial church behind, festival, daylight |
| ``` |
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| Compatible con **ComfyUI**, **AI-Toolkit (Ostris)** y **diffusers** (`load_lora_weights`). |
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| ## 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. |
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| ## 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. |
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| ## Enlaces |
| - Dataset: https://github.com/ErickColumba/diablo-huma-dataset |
| - Herramientas: https://github.com/ErickColumba/UtitiesPython |
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