Spaces:
Running on Zero
Running on Zero
| title: Hyper Reality SAM2 GPU | |
| emoji: 🏠 | |
| colorFrom: blue | |
| colorTo: indigo | |
| sdk: gradio | |
| sdk_version: 6.13.0 | |
| app_file: app.py | |
| pinned: false | |
| license: mit | |
| # Hyper Reality — SAM2 Segmentation GPU | |
| # Demo de Gradio con SAM | |
| Este proyecto es una app de Gradio que usa SAM para segmentar automáticamente una imagen subida. | |
| ## Qué hace | |
| - Permite subir una imagen | |
| - Ejecuta la segmentación automática con SAM | |
| - Permite buscar uno o varios objetos por palabra clave (separados por comas) y solo segmentar las máscaras encontradas | |
| - Muestra la imagen con las máscaras superpuestas | |
| ## Ejecutar localmente | |
| 1. Crear un entorno virtual: | |
| ```powershell | |
| python -m venv .venv | |
| ``` | |
| 2. Activar el entorno: | |
| ```powershell | |
| .venv\Scripts\activate | |
| ``` | |
| 3. Instalar dependencias: | |
| ```powershell | |
| pip install -r requirements.txt | |
| ``` | |
| Si ya habías instalado antes y recibiste el error de `torchvision`, ejecuta: | |
| ```powershell | |
| pip install torchvision | |
| ``` | |
| 4. Ejecutar la app: | |
| ```powershell | |
| python app.py | |
| ``` | |
| 5. Abrir el enlace local que muestra Gradio, por ejemplo `http://127.0.0.1:7860`. | |
| ## Notas | |
| - La primera vez que corras la app, descargará el checkpoint del modelo SAM desde Hugging Face. | |
| - Si quieres usar otro modelo de SAM, cambia `MODEL_REPO` y `CHECKPOINT_FILENAME` en `app.py`. | |
| ## Subir a Hugging Face Spaces | |
| 1. Crea una nueva Space en Hugging Face. | |
| 2. Selecciona el tipo `Gradio`. | |
| 3. Sube este repositorio completo o copia `app.py` y `requirements.txt`. | |
| 4. La Space descargará el checkpoint y ejecutará la app. | |