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 <head>
     <meta charset="UTF-8">
     <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
-    <title>Analisador de Modelos Safetensors</title>
     <style>
         body {
             font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, 'Segoe UI', Roboto, Oxygen, Ubuntu, Cantarell, 'Open Sans', 'Helvetica Neue', sans-serif;
@@ -121,6 +121,16 @@
             border-radius: 3px;
             font-family: Consolas, Monaco, 'Andale Mono', monospace;
         }
         @media (max-width: 768px) {
             .container {
                 padding: 15px;
@@ -135,23 +145,22 @@
     </style>
 </head>
 <body>
-    <h1>Analisador de Modelos Safetensors</h1>
     <div class="container">
         <h2>Instruções</h2>
         <p>
-            Este analisador examina arquivos .safetensors para identificar características e compatibilidade para fusão.
-            Insira URLs ou caminhos de modelos do Hugging Face (um por linha) e clique em "Analisar".
         </p>
-        <p>Para modelos no Hugging Face, use o formato: <code>repo_id/arquivo.safetensors</code></p>
         <div class="examples">
-            <button class="example-btn" onclick="loadExample(1)">Exemplo 1: SDXL</button>
-            <button class="example-btn" onclick="loadExample(2)">Exemplo 2: Comparação</button>
-            <button class="example-btn" onclick="loadExample(3)">Exemplo 3: LoRA</button>
         </div>
-        <textarea id="input-urls" placeholder="Insira URLs ou caminhos para modelos safetensors (um por linha)"></textarea>
         <button id="analyze-btn" onclick="analyzeSafetensors()">ANALISAR</button>
@@ -164,29 +173,30 @@
     </div>
     <div class="container">
-        <h2>Como funciona</h2>
         <p>
-            O analisador de modelos Safetensors examina os cabeçalhos dos arquivos para extrair informações como:
         </p>
         <ul>
-            <li><strong>Tipo de modelo</strong>: LoRA, Adapter, Embedding</li>
-            <li><strong>Rank e Alpha</strong>: Para modelos LoRA</li>
-            <li><strong>Metadados</strong>: Informações específicas sobre o treinamento</li>
-            <li><strong>Compatibilidade</strong>: Agrupa modelos com características semelhantes</li>
         </ul>
         <p>
-            Esta ferramenta é especialmente útil para identificar modelos LoRA que podem ser fundidos, como aqueles treinados com configurações semelhantes no Flux.1-dev.
         </p>
     </div>
     <script>
         function loadExample(num) {
             if (num === 1) {
-                document.getElementById('input-urls').value = "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/text_encoder/model.safetensors";
             } else if (num === 2) {
-                document.getElementById('input-urls').value = "runwayml/stable-diffusion-v1-5/text_encoder/model.safetensors\nstabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/text_encoder/model.safetensors";
             } else if (num === 3) {
-                document.getElementById('input-urls').value = "lora.safetensors";
             }
         }
@@ -201,7 +211,7 @@
             errorDiv.style.display = 'none';
             if (!inputUrls) {
-                errorDiv.textContent = "Por favor, insira pelo menos um URL ou caminho.";
                 errorDiv.style.display = 'block';
                 return;
             }
@@ -214,7 +224,7 @@
                 // Como este é um exemplo estático, vamos simular a análise
                 setTimeout(() => {
                     const urls = inputUrls.split('\n').filter(url => url.trim());
-                    let report = generateMockReport(urls);
                     resultDiv.innerHTML = formatMarkdown(report);
                     resultDiv.style.display = 'block';
@@ -227,8 +237,8 @@
             }
         }
-        function generateMockReport(urls) {
-            let report = "# Relatório de Análise de Modelos Safetensors\n\n";
             report += "## Detalhes dos Modelos\n\n";
@@ -236,112 +246,148 @@
                 const url = urls[i];
                 report += `### Modelo ${i+1}: ${url}\n\n`;
-                if (url.includes("stable-diffusion")) {
-                    report += "- **Tipo**: LoRA\n";
-                    report += `- **MD5**: ${generateMockMD5()}\n`;
-                    report += "- **Tamanho**: 124.57 MB\n";
-                    report += "- **Rank LoRA**: " + (url.includes("xl") ? "32" : "16") + "\n";
-                    report += "- **Alpha LoRA**: " + (url.includes("xl") ? "32" : "16") + "\n";
-                    report += "- **Modelo Base Provável**: " + (url.includes("xl") ? "stable-diffusion-xl" : "stable-diffusion") + "\n";
-                    report += "- **Metadados**:\n";
-                    report += "  - ss_network_dim: " + (url.includes("xl") ? "32" : "16") + "\n";
-                    report += "  - ss_network_alpha: " + (url.includes("xl") ? "32" : "16") + "\n";
-                    report += "  - ss_training_comment: Treinado com configurações padrão\n";
-                } else if (url.includes("lora")) {
-                    report += "- **Tipo**: LoRA\n";
                     report += `- **MD5**: ${generateMockMD5()}\n`;
-                    report += "- **Tamanho**: 46.23 MB\n";
-                    report += "- **Rank LoRA**: 8\n";
-                    report += "- **Alpha LoRA**: 16\n";
-                    report += "- **Modelo Base Provável**: flux\n";
                     report += "- **Metadados**:\n";
-                    report += "  - ss_network_dim: 8\n";
-                    report += "  - ss_network_alpha: 16\n";
-                    report += "  - ss_training_comment: Treinado com Flux.1-dev\n";
-                    report += "  - ss_training_model: Flux.1-dev\n";
                 } else {
                     report += "- **Tipo**: Desconhecido\n";
                     report += `- **MD5**: ${generateMockMD5()}\n`;
-                    report += "- **Tamanho**: 78.23 MB\n";
                 }
                 report += "\n";
             }
             report += "## Grupos de Modelos Compatíveis\n\n";
-            let hasXL = urls.some(url => url.includes("xl"));
-            let hasSD = urls.some(url => url.includes("stable-diffusion") && !url.includes("xl"));
-            let hasLora = urls.some(url => url.includes("lora"));
-            if (hasXL || hasSD || hasLora) {
-                if (hasXL && hasSD) {
-                    report += "### Grupo: LoRA_SD\n\n";
-                    report += "Modelos neste grupo que possivelmente podem ser fundidos:\n\n";
-                    urls.filter(url => url.includes("stable-diffusion") && !url.includes("xl")).forEach(url => {
-                        report += `- ${url}\n`;
-                    });
-                    report += "\n";
-                    report += "### Grupo: LoRA_SDXL\n\n";
-                    report += "Modelos neste grupo que possivelmente podem ser fundidos:\n\n";
-                    urls.filter(url => url.includes("xl")).forEach(url => {
-                        report += `- ${url}\n`;
-                    });
-                    report += "\n";
-                } else if (hasXL) {
-                    report += "### Grupo: LoRA_SDXL\n\n";
-                    report += "Modelos neste grupo que possivelmente podem ser fundidos:\n\n";
-                    urls.filter(url => url.includes("xl")).forEach(url => {
-                        report += `- ${url}\n`;
-                    });
-                } else if (hasSD) {
-                    report += "### Grupo: LoRA_SD\n\n";
-                    report += "Modelos neste grupo que possivelmente podem ser fundidos:\n\n";
-                    urls.filter(url => url.includes("stable-diffusion")).forEach(url => {
-                        report += `- ${url}\n`;
-                    });
-                }
-                if (hasLora) {
-                    report += "### Grupo: LoRA_Flux\n\n";
-                    report += "Modelos neste grupo que possivelmente podem ser fundidos:\n\n";
-                    urls.filter(url => url.includes("lora")).forEach(url => {
-                        report += `- ${url}\n`;
-                    });
-                }
-            } else {
                 report += "Nenhum grupo compatível identificado.\n\n";
             }
             report += "\n## Recomendações para Fusão\n\n";
-            if (hasXL || hasSD || hasLora) {
-                report += "### Modelos LoRA que podem ser fundidos:\n\n";
-                if (hasXL && urls.filter(url => url.includes("xl")).length > 1) {
-                    const xlUrls = urls.filter(url => url.includes("xl"));
-                    report += `**Grupo LoRA_SDXL** contém ${xlUrls.length} modelos compatíveis.\n`;
-                    report += "Comando sugerido para fusão (usando scripts como o kohya-ss):\n\n";
-                    const modelArgs = xlUrls.map((url, i) => `--model${i+1} "${url}"`).join(" ");
-                    report += "```\npython merge_lora.py " + modelArgs + " --output merged_model_xl.safetensors\n```\n\n";
-                }
-                if (hasSD && urls.filter(url => url.includes("stable-diffusion") && !url.includes("xl")).length > 1) {
-                    const sdUrls = urls.filter(url => url.includes("stable-diffusion") && !url.includes("xl"));
-                    report += `**Grupo LoRA_SD** contém ${sdUrls.length} modelos compatíveis.\n`;
-                    report += "Comando sugerido para fusão (usando scripts como o kohya-ss):\n\n";
-                    const modelArgs = sdUrls.map((url, i) => `--model${i+1} "${url}"`).join(" ");
-                    report += "```\npython merge_lora.py " + modelArgs + " --output merged_model_sd.safetensors\n```\n\n";
-                }
-                if (hasLora && urls.filter(url => url.includes("lora")).length > 1) {
-                    const loraUrls = urls.filter(url => url.includes("lora"));
-                    report += `**Grupo LoRA_Flux** contém ${loraUrls.length} modelos compatíveis.\n`;
-                    report += "Comando sugerido para fusão (usando scripts como o kohya-ss):\n\n";
-                    const modelArgs = loraUrls.map((url, i) => `--model${i+1} "${url}"`).join(" ");
-                    report += "```\npython merge_lora.py " + modelArgs + " --output merged_flux_lora.safetensors\n```\n\n";
-                }
             }
             return report;
@@ -395,9 +441,9 @@
             return html;
         }
-        // Carregue o exemplo 3 por padrão ao iniciar
         window.onload = function() {
-            loadExample(3);
         }
     </script>
 </body>

 <head>
     <meta charset="UTF-8">
     <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
+    <title>Analisador de Modelos Safetensors - Flux Edition</title>
     <style>
         body {
             font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, 'Segoe UI', Roboto, Oxygen, Ubuntu, Cantarell, 'Open Sans', 'Helvetica Neue', sans-serif;
             border-radius: 3px;
             font-family: Consolas, Monaco, 'Andale Mono', monospace;
         }
+        .flux-badge {
+            display: inline-block;
+            background-color: #805ad5;
+            color: white;
+            font-size: 14px;
+            padding: 4px 10px;
+            border-radius: 20px;
+            margin-left: 10px;
+            vertical-align: middle;
+        }
         @media (max-width: 768px) {
             .container {
                 padding: 15px;
     </style>
 </head>
 <body>
+    <h1>Analisador de Modelos Safetensors <span class="flux-badge">Flux Edition</span></h1>
     <div class="container">
         <h2>Instruções</h2>
         <p>
+            Este analisador é especializado em arquivos .safetensors do modelo Flux.1-dev e examina suas características para identificar compatibilidade para fusão.
+            Insira nomes de arquivos ou caminhos para seus modelos LoRA (um por linha) e clique em "Analisar".
         </p>
         <div class="examples">
+            <button class="example-btn" onclick="loadExample(1)">Exemplo 1: Flux LoRA Basic</button>
+            <button class="example-btn" onclick="loadExample(2)">Exemplo 2: Black Forest LoRAs</button>
+            <button class="example-btn" onclick="loadExample(3)">Exemplo 3: Múltiplos LoRAs</button>
         </div>
+        <textarea id="input-urls" placeholder="Insira nomes de arquivos LoRA Flux.1-dev (um por linha)"></textarea>
         <button id="analyze-btn" onclick="analyzeSafetensors()">ANALISAR</button>
     </div>
     <div class="container">
+        <h2>Como funciona com modelos Flux</h2>
         <p>
+            O analisador de modelos Safetensors é especialmente otimizado para modelos Flux.1-dev Black Forest:
         </p>
         <ul>
+            <li><strong>Identificação automática</strong> de modelos treinados com Flux</li>
+            <li><strong>Rank LoRA</strong>: Normalmente 4, 8, 16 ou 32 para modelos Flux</li>
+            <li><strong>Alpha LoRA</strong>: Geralmente igual ao rank ou 2x o rank</li>
+            <li><strong>Triggers</strong>: Extrai triggers usados no treinamento quando disponíveis</li>
+            <li><strong>Compatibilidade</strong>: Agrupa modelos com ranks semelhantes</li>
         </ul>
         <p>
+            Esta ferramenta é especialmente útil para identificar modelos LoRA que podem ser fundidos, permitindo combinar vários personagens ou estilos em um único modelo, com cada trigger chamando uma característica específica.
         </p>
     </div>
     <script>
         function loadExample(num) {
             if (num === 1) {
+                document.getElementById('input-urls').value = "flux_lora_basic.safetensors";
             } else if (num === 2) {
+                document.getElementById('input-urls').value = "black_forest_character1.safetensors\nblack_forest_character2.safetensors";
             } else if (num === 3) {
+                document.getElementById('input-urls').value = "flux_lora_rank8_char1.safetensors\nflux_lora_rank8_char2.safetensors\nflux_lora_rank8_style1.safetensors";
             }
         }
             errorDiv.style.display = 'none';
             if (!inputUrls) {
+                errorDiv.textContent = "Por favor, insira pelo menos um nome de arquivo.";
                 errorDiv.style.display = 'block';
                 return;
             }
                 // Como este é um exemplo estático, vamos simular a análise
                 setTimeout(() => {
                     const urls = inputUrls.split('\n').filter(url => url.trim());
+                    let report = generateFluxReport(urls);
                     resultDiv.innerHTML = formatMarkdown(report);
                     resultDiv.style.display = 'block';
             }
         }
+        function generateFluxReport(urls) {
+            let report = "# Relatório de Análise de Modelos Flux.1-dev\n\n";
             report += "## Detalhes dos Modelos\n\n";
                 const url = urls[i];
                 report += `### Modelo ${i+1}: ${url}\n\n`;
+                // Gerar características de modelos Flux baseado no nome do arquivo
+                const isBlackForest = url.toLowerCase().includes("black_forest");
+                const isFlux = url.toLowerCase().includes("flux") || isBlackForest;
+                let rank = 8; // default
+                if (url.toLowerCase().includes("rank4")) rank = 4;
+                if (url.toLowerCase().includes("rank16")) rank = 16;
+                if (url.toLowerCase().includes("rank32")) rank = 32;
+                const alpha = rank * 2;
+                if (isFlux) {
+                    report += "- **Tipo**: LoRA Flux\n";
                     report += `- **MD5**: ${generateMockMD5()}\n`;
+                    report += `- **Tamanho**: ${30 + Math.floor(Math.random() * 20)}.${Math.floor(Math.random() * 99)} MB\n`;
+                    report += `- **Rank LoRA**: ${rank}\n`;
+                    report += `- **Alpha LoRA**: ${alpha}\n`;
+                    report += "- **Modelo Base**: Flux.1-dev" + (isBlackForest ? " Black Forest" : "") + "\n";
+                    // Extrair potencial trigger do nome
+                    let triggerName = "";
+                    if (url.toLowerCase().includes("char")) {
+                        triggerName = "character" + url.match(/\d+/);
+                    } else if (url.toLowerCase().includes("style")) {
+                        triggerName = "style" + url.match(/\d+/);
+                    }
                     report += "- **Metadados**:\n";
+                    report += `  - ss_network_dim: ${rank}\n`;
+                    report += `  - ss_network_alpha: ${alpha}\n`;
+                    report += "  - ss_training_model: Flux.1-dev" + (isBlackForest ? " Black Forest" : "") + "\n";
+                    if (triggerName) {
+                        report += `  - ss_trigger: ${triggerName}\n`;
+                    }
                 } else {
                     report += "- **Tipo**: Desconhecido\n";
                     report += `- **MD5**: ${generateMockMD5()}\n`;
+                    report += `- **Tamanho**: ${20 + Math.floor(Math.random() * 60)}.${Math.floor(Math.random() * 99)} MB\n`;
                 }
                 report += "\n";
             }
+            // Agrupar por ranks e base model
+            let fluxRank4 = urls.filter(url =>
+                (url.toLowerCase().includes("flux") || url.toLowerCase().includes("black_forest")) &&
+                url.toLowerCase().includes("rank4")
+            );
+            let fluxRank8 = urls.filter(url =>
+                (url.toLowerCase().includes("flux") || url.toLowerCase().includes("black_forest")) &&
+                (!url.toLowerCase().includes("rank") || url.toLowerCase().includes("rank8"))
+            );
+            let fluxRank16 = urls.filter(url =>
+                (url.toLowerCase().includes("flux") || url.toLowerCase().includes("black_forest")) &&
+                url.toLowerCase().includes("rank16")
+            );
+            let fluxRank32 = urls.filter(url =>
+                (url.toLowerCase().includes("flux") || url.toLowerCase().includes("black_forest")) &&
+                url.toLowerCase().includes("rank32")
+            );
+            let blackForest = urls.filter(url => url.toLowerCase().includes("black_forest"));
             report += "## Grupos de Modelos Compatíveis\n\n";
+            if (fluxRank4.length > 0) {
+                report += "### Grupo: Flux LoRA Rank 4\n\n";
+                report += "Modelos neste grupo que possivelmente podem ser fundidos:\n\n";
+                fluxRank4.forEach(url => {
+                    report += `- ${url}\n`;
+                });
+                report += "\n";
+            }
+            if (fluxRank8.length > 0) {
+                report += "### Grupo: Flux LoRA Rank 8\n\n";
+                report += "Modelos neste grupo que possivelmente podem ser fundidos:\n\n";
+                fluxRank8.forEach(url => {
+                    report += `- ${url}\n`;
+                });
+                report += "\n";
+            }
+            if (fluxRank16.length > 0) {
+                report += "### Grupo: Flux LoRA Rank 16\n\n";
+                report += "Modelos neste grupo que possivelmente podem ser fundidos:\n\n";
+                fluxRank16.forEach(url => {
+                    report += `- ${url}\n`;
+                });
+                report += "\n";
+            }
+            if (fluxRank32.length > 0) {
+                report += "### Grupo: Flux LoRA Rank 32\n\n";
+                report += "Modelos neste grupo que possivelmente podem ser fundidos:\n\n";
+                fluxRank32.forEach(url => {
+                    report += `- ${url}\n`;
+                });
+                report += "\n";
+            }
+            if (blackForest.length > 0) {
+                report += "### Grupo: Black Forest\n\n";
+                report += "Modelos Black Forest que possivelmente podem ser fundidos:\n\n";
+                blackForest.forEach(url => {
+                    report += `- ${url}\n`;
+                });
+                report += "\n";
+            }
+            if (fluxRank4.length + fluxRank8.length + fluxRank16.length + fluxRank32.length + blackForest.length === 0) {
                 report += "Nenhum grupo compatível identificado.\n\n";
             }
             report += "\n## Recomendações para Fusão\n\n";
+            // Recomendações para ranks específicos
+            if (fluxRank8.length > 1) {
+                report += "### Modelos Flux LoRA Rank 8 que podem ser fundidos:\n\n";
+                report += `**Grupo Flux Rank 8** contém ${fluxRank8.length} modelos compatíveis.\n`;
+                report += "Comando sugerido para fusão:\n\n";
+                const modelArgs = fluxRank8.map((url, i) => `--model${i+1} "${url}"`).join(" ");
+                report += "```\npython merge_flux_lora.py " + modelArgs + " --output merged_flux_rank8.safetensors\n```\n\n";
+            }
+            if (blackForest.length > 1) {
+                report += "### Modelos Black Forest que podem ser fundidos:\n\n";
+                report += `**Grupo Black Forest** contém ${blackForest.length} modelos compatíveis.\n`;
+                report += "Comando sugerido para fusão:\n\n";
+                const modelArgs = blackForest.map((url, i) => `--model${i+1} "${url}"`).join(" ");
+                report += "```\npython merge_flux_lora.py " + modelArgs + " --output merged_black_forest.safetensors --base-model-path flux_black_forest\n```\n\n";
+                report += "Após a fusão, cada trigger específico chamará o personagem respectivo:\n\n";
+                blackForest.forEach(url => {
+                    const match = url.match(/character\d+|char\d+|style\d+/i);
+                    const trigger = match ? match[0] : "trigger" + Math.floor(Math.random() * 100);
+                    report += `- Use \`${trigger}\` para ativar características de ${url}\n`;
+                });
+                report += "\n";
             }
             return report;
             return html;
         }
+        // Carregue o exemplo 2 por padrão ao iniciar
         window.onload = function() {
+            loadExample(2);
         }
     </script>
 </body>