Update app.py

app.py

@@ -26,10 +26,6 @@ supabase: Client = create_client(url, key)
 # Obtém token da Hugging Face
 hf_token = os.getenv("HF_TOKEN")
 
-# Configura as chaves de API da OpenAI e Google AI
-OPENAI_API_KEY = os.getenv("Openai", "")
-GOOGLE_AI_KEY = os.getenv("GoogleAi", "")
-
 # Inicializa o modelo base FLUX.1-dev
 base_model = "black-forest-labs/FLUX.1-dev"
 pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(
@@ -41,12 +37,12 @@ pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(
 # Move o modelo para GPU
 pipe.to("cuda")
 
-# Definição dos LoRA e Trigger Words - Melhoradas para caracterização mais forte
+# Definição dos LoRA e Trigger Words - Mais eficazes para gerar os personagens corretamente
 lora_models = {
     "Paula": {
         "repo": "vcollos/Paula2",
         "weights": "Paula P.safetensors",
-        "trigger_word": "woman with long blonde hair named Paula", 
+        "trigger_word": "woman with long blonde hair named Paula",
         "negative_word": "men, male, man, masculine features, dark hair",
         "character_desc": "a beautiful woman with long blonde hair, feminine features, soft facial features"
     },
@@ -55,7 +51,7 @@ lora_models = {
         "weights": "Vivi.safetensors",
         "trigger_word": "man with dark hair named Vivi",
         "negative_word": "women, female, woman, feminine features, blonde hair",
-        "character_desc": "a handsome man with dark hair, masculine features, defined jawline" 
+        "character_desc": "a handsome man with dark hair, masculine features, defined jawline"
     }
 }
 
@@ -89,188 +85,153 @@ def upload_image_to_supabase(image, filename):
         logger.error(f"❌ Erro no upload da imagem: {e}")
         return None
 
-def optimize_with_openai(text, character_option):
-    """
-    Otimiza o prompt usando a API da OpenAI.
-    """
-    try:
-        # Determina o prompt de sistema com base na seleção de personagem
-        if character_option == "Paula":
-            system_prompt = f"""Você é um especialista em criar prompts para o modelo de imagem FLUX.1-dev. 
-            Traduza e otimize este prompt em português para um prompt em inglês que irá gerar
-            uma imagem de uma mulher loira chamada Paula. 
-            
-            Descrição de Paula: {lora_models['Paula']['character_desc']}
-            
-            Seu prompt deve ser detalhado, claro e enfatizar características de uma mulher loira.
-            Inclua aspectos como: cabelo loiro, características femininas, expressão facial.
-            
-            Responda APENAS com o prompt otimizado em inglês, sem explicações ou introduções."""
-        elif character_option == "Vivi":
-            system_prompt = f"""Você é um especialista em criar prompts para o modelo de imagem FLUX.1-dev.
-            Traduza e otimize este prompt em português para um prompt em inglês que irá gerar
-            uma imagem de um homem de cabelo escuro chamado Vivi.
-            
-            Descrição de Vivi: {lora_models['Vivi']['character_desc']}
-            
-            Seu prompt deve ser detalhado, claro e enfatizar características masculinas e cabelo escuro.
-            Inclua aspectos como: cabelo escuro, características masculinas, expressão facial.
-            
-            Responda APENAS com o prompt otimizado em inglês, sem explicações ou introduções."""
-        else:  # both
-            system_prompt = f"""Você é um especialista em criar prompts para o modelo de imagem FLUX.1-dev.
-            Traduza e otimize este prompt em português para um prompt em inglês que irá gerar
-            uma imagem de duas pessoas juntas: uma mulher loira chamada Paula e um homem de cabelo escuro chamado Vivi.
-            
-            Descrição de Paula: {lora_models['Paula']['character_desc']}
-            Descrição de Vivi: {lora_models['Vivi']['character_desc']}
-            
-            Seu prompt deve ser detalhado, claro e deve enfatizar a presença dos DOIS personagens na mesma cena.
-            IMPORTANTE: Mencione AMBOS os personagens de forma clara e distinta, enfatizando suas diferenças (homem/mulher, cabelo escuro/loiro).
-            
-            Responda APENAS com o prompt otimizado em inglês, sem explicações ou introduções."""
-        
-        # Configuração do cabeçalho e corpo da requisição
-        headers = {
-            "Content-Type": "application/json",
-            "Authorization": f"Bearer {OPENAI_API_KEY}"
-        }
-        
-        data = {
-            "model": "gpt-4",
-            "messages": [
-                {"role": "system", "content": system_prompt},
-                {"role": "user", "content": text}
-            ],
-            "temperature": 0.7,
-            "max_tokens": 300
-        }
-        
-        # Faz a requisição para a API da OpenAI
-        response = requests.post(
-            "https://api.openai.com/v1/chat/completions",
-            headers=headers, 
-            json=data
-        )
-        
-        response.raise_for_status()
-        
-        # Extrai e retorna o prompt otimizado
-        optimized_prompt = response.json()["choices"][0]["message"]["content"].strip()
-        logger.info(f"✅ Prompt otimizado via OpenAI: {optimized_prompt}")
-        
-        return optimized_prompt
-    
-    except Exception as e:
-        logger.error(f"❌ Erro ao otimizar prompt com OpenAI: {e}")
-        return text
+# Dicionário simples de tradução português-inglês para palavras comuns
+translations = {
+    "homem": "man",
+    "mulher": "woman",
+    "juntos": "together",
+    "e": "and",
+    "com": "with",
+    "dois": "two",
+    "duas": "two",
+    "pessoas": "people",
+    "pessoa": "person",
+    "sentado": "sitting",
+    "sentada": "sitting",
+    "em pé": "standing",
+    "conversa": "conversation",
+    "conversando": "talking",
+    "falando": "talking",
+    "praia": "beach",
+    "jardim": "garden",
+    "casa": "house",
+    "cidade": "city",
+    "parque": "park",
+    "floresta": "forest",
+    "montanha": "mountain",
+    "rio": "river",
+    "lago": "lake",
+    "mar": "sea",
+    "oceano": "ocean",
+    "céu": "sky",
+    "nuvem": "cloud",
+    "sol": "sun",
+    "lua": "moon",
+    "estrela": "star",
+    "dia": "day",
+    "noite": "night",
+    "manhã": "morning",
+    "tarde": "afternoon",
+    "amigo": "friend",
+    "amiga": "friend",
+    "casal": "couple",
+    "família": "family",
+    "irmão": "brother",
+    "irmã": "sister",
+    "pai": "father",
+    "mãe": "mother",
+    "filho": "son",
+    "filha": "daughter",
+    "avô": "grandfather",
+    "avó": "grandmother",
+    "tio": "uncle",
+    "tia": "aunt",
+    "primo": "cousin",
+    "prima": "cousin",
+    "namorado": "boyfriend",
+    "namorada": "girlfriend",
+    "marido": "husband",
+    "esposa": "wife",
+    "amor": "love",
+    "feliz": "happy",
+    "triste": "sad",
+    "bravo": "angry",
+    "assustado": "scared",
+    "surpreso": "surprised",
+    "cansado": "tired",
+    "entediado": "bored",
+    "excitado": "excited",
+    "confuso": "confused",
+    # Adiciona mais termos de ambientes/ações/situações
+    "café": "coffee shop",
+    "restaurante": "restaurant",
+    "cinema": "movie theater",
+    "shopping": "mall",
+    "biblioteca": "library",
+    "escritório": "office",
+    "hotel": "hotel",
+    "aeroporto": "airport",
+    "estação": "station",
+    "hospital": "hospital",
+    "escola": "school",
+    "universidade": "university",
+    "igreja": "church",
+    "teatro": "theater",
+    "museu": "museum",
+    "bar": "bar",
+    "festa": "party",
+    "casamento": "wedding",
+    "aniversário": "birthday",
+    "caminhando": "walking",
+    "correndo": "running",
+    "dançando": "dancing",
+    "cantando": "singing",
+    "tocando": "playing",
+    "dirigindo": "driving",
+    "nadando": "swimming",
+    "assistindo": "watching",
+    "lendo": "reading",
+    "escrevendo": "writing",
+    "cozinhando": "cooking",
+    "comendo": "eating",
+    "bebendo": "drinking",
+    "dormindo": "sleeping",
+    "trabalhando": "working",
+    "estudando": "studying",
+    "fotografando": "photographing",
+    "pintando": "painting",
+    "desenhando": "drawing"
+}
 
-def optimize_with_google_ai(text, character_option):
+def simple_translate(text):
     """
-    Otimiza o prompt usando o Google AI API diretamente.
+    Função simples para traduzir texto para inglês usando o dicionário de traduções.
     """
-    try:
-        # Determina o prompt com base na seleção de personagem
-        if character_option == "Paula":
-            instruction = f"""Você é um especialista em criar prompts para modelos de imagem AI. 
-            Traduza e otimize este prompt em português para um prompt em inglês que irá gerar
-            uma imagem de uma mulher loira chamada Paula.
-            
-            Descrição de Paula: {lora_models['Paula']['character_desc']}
-            
-            Seu prompt deve ser detalhado, claro e enfatizar características de uma mulher loira.
-            Inclua aspectos como: cabelo loiro, características femininas, expressão facial.
-            
-            Responda APENAS com o prompt otimizado em inglês, sem explicações ou introduções."""
-        elif character_option == "Vivi":
-            instruction = f"""Você é um especialista em criar prompts para modelos de imagem AI.
-            Traduza e otimize este prompt em português para um prompt em inglês que irá gerar
-            uma imagem de um homem de cabelo escuro chamado Vivi.
-            
-            Descrição de Vivi: {lora_models['Vivi']['character_desc']}
-            
-            Seu prompt deve ser detalhado, claro e enfatizar características masculinas e cabelo escuro.
-            Inclua aspectos como: cabelo escuro, características masculinas, expressão facial.
-            
-            Responda APENAS com o prompt otimizado em inglês, sem explicações ou introduções."""
-        else:  # both
-            instruction = f"""Você é um especialista em criar prompts para modelos de imagem AI.
-            Traduza e otimize este prompt em português para um prompt em inglês que irá gerar
-            uma imagem de duas pessoas juntas: uma mulher loira chamada Paula e um homem de cabelo escuro chamado Vivi.
-            
-            Descrição de Paula: {lora_models['Paula']['character_desc']}
-            Descrição de Vivi: {lora_models['Vivi']['character_desc']}
-            
-            Seu prompt deve ser detalhado, claro e deve enfatizar a presença dos DOIS personagens na mesma cena.
-            IMPORTANTE: Mencione AMBOS os personagens de forma clara e distinta, enfatizando suas diferenças (homem/mulher, cabelo escuro/loiro).
-            
-            Responda APENAS com o prompt otimizado em inglês, sem explicações ou introduções."""
-        
-        # Prepara a requisição para a API do Google Gemini
-        headers = {
-            "Content-Type": "application/json"
-        }
-        
-        url = f"https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-pro:generateContent?key={GOOGLE_AI_KEY}"
-        
-        data = {
-            "contents": [
-                {
-                    "parts": [
-                        {
-                            "text": f"{instruction}\n\nPrompt original: {text}"
-                        }
-                    ]
-                }
-            ],
-            "generationConfig": {
-                "temperature": 0.7,
-                "topK": 32,
-                "topP": 1,
-                "maxOutputTokens": 300
-            }
-        }
-        
-        # Faz a requisição para o Google AI
-        response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
-        response.raise_for_status()
+    translated_text = text.lower()
+    
+    for pt, en in translations.items():
+        # Use word boundary to avoid partial matches
+        translated_text = translated_text.replace(f" {pt} ", f" {en} ")
+        translated_text = translated_text.replace(f" {pt},", f" {en},")
+        translated_text = translated_text.replace(f" {pt}.", f" {en}.")
         
-        # Extrai a resposta
-        text_response = response.json()["candidates"][0]["content"]["parts"][0]["text"]
-        logger.info(f"✅ Prompt otimizado via Google AI: {text_response}")
+        # Check for word at beginning of string
+        if translated_text.startswith(f"{pt} "):
+            translated_text = f"{en} " + translated_text[len(pt)+1:]
         
-        return text_response.strip()
+        # Check for word at end of string
+        if translated_text.endswith(f" {pt}"):
+            translated_text = translated_text[:-len(pt)-1] + f" {en}"
     
-    except Exception as e:
-        logger.error(f"❌ Erro ao otimizar prompt com Google AI: {e}")
-        # Tenta o OpenAI como fallback
-        logger.info("🔄 Tentando OpenAI como fallback...")
-        return optimize_with_openai(text, character_option)
+    logger.info(f"Texto traduzido: {translated_text}")
+    return translated_text
 
 @spaces.GPU(duration=80)
-def run_lora(prompt, cfg_scale, steps, randomize_seed, seed, width, height, lora_option, lora_scale_1, lora_scale_2, lora_balance, ai_option, use_negative_prompt, progress=gr.Progress(track_tqdm=True)):
+def run_lora(
+    prompt, cfg_scale, steps, randomize_seed, seed, width, height, 
+    lora_option, lora_scale_1, lora_scale_2, lora_balance, 
+    translate_prompt, use_negative_prompt, quality_preset,
+    progress=gr.Progress(track_tqdm=True)
+):
     if randomize_seed:
         seed = random.randint(0, MAX_SEED)
     generator = torch.Generator(device="cuda").manual_seed(seed)
 
     original_prompt = prompt  # Guarda o prompt original para metadados
     
-    # Determina qual personagem está sendo usado para a otimização
-    character_option = "Paula" if lora_option == "Paula" else "Vivi" if lora_option == "Vivi" else "both"
-    
-    # Processa o prompt de acordo com a opção selecionada
-    processed_prompt = prompt  # Valor padrão
-    
-    if ai_option == "OpenAI":
-        processed_prompt = optimize_with_openai(prompt, character_option)
-    elif ai_option == "Google AI":
-        processed_prompt = optimize_with_google_ai(prompt, character_option)
-    elif ai_option == "Nenhum":
-        # Mantém o prompt original, sem processamento
-        processed_prompt = prompt
-    
-    # Atualiza o prompt com o texto processado
-    prompt = processed_prompt
+    # Traduz o prompt se a opção estiver ativada
+    if translate_prompt:
+        prompt = simple_translate(prompt)
     
     # Trunca o prompt para 77 tokens para evitar erro do CLIP
     prompt_tokens = prompt.split()[:77]
@@ -281,12 +242,22 @@ def run_lora(prompt, cfg_scale, steps, randomize_seed, seed, width, height, lora
     adapter_weights = []
     negative_prompt = ""
     
+    # Aplica preset de qualidade
+    if quality_preset == "Alta Qualidade":
+        quality_terms = ", professional photography, detailed, high quality, 8k, masterpiece, best quality"
+    elif quality_preset == "Artístico":
+        quality_terms = ", artistic, cinematic lighting, dramatic, professional, detailed"
+    elif quality_preset == "Realista":
+        quality_terms = ", photorealistic, detailed skin, detailed face, high detail, realistic"
+    else:  # Nenhum
+        quality_terms = ""
+    
     # Modificado para melhorar a caracterização de personagens
     if lora_option == "Paula":
         selected_loras.append("Paula")
         adapter_weights.append(lora_scale_1)
         # Adiciona mais ênfase no personagem e suas características
-        prompt = f"{lora_models['Paula']['trigger_word']}, {lora_models['Paula']['character_desc']}, {prompt}"
+        prompt = f"{lora_models['Paula']['trigger_word']}, {lora_models['Paula']['character_desc']}, {prompt}{quality_terms}"
         if use_negative_prompt:
             negative_prompt = lora_models['Paula']['negative_word']
         
@@ -294,7 +265,7 @@ def run_lora(prompt, cfg_scale, steps, randomize_seed, seed, width, height, lora
         selected_loras.append("Vivi")
         adapter_weights.append(lora_scale_2)
         # Adiciona mais ênfase no personagem e suas características
-        prompt = f"{lora_models['Vivi']['trigger_word']}, {lora_models['Vivi']['character_desc']}, {prompt}"
+        prompt = f"{lora_models['Vivi']['trigger_word']}, {lora_models['Vivi']['character_desc']}, {prompt}{quality_terms}"
         if use_negative_prompt:
             negative_prompt = lora_models['Vivi']['negative_word']
         
@@ -307,7 +278,7 @@ def run_lora(prompt, cfg_scale, steps, randomize_seed, seed, width, height, lora
         adapter_weights = [p_weight, v_weight]
         
         # Quando usando ambos, adiciona descrições mais explícitas para cada personagem
-        prompt = f"{lora_models['Paula']['trigger_word']} and {lora_models['Vivi']['trigger_word']} together, side by side, a blonde woman and a dark-haired man, {prompt}"
+        prompt = f"{lora_models['Paula']['trigger_word']} and {lora_models['Vivi']['trigger_word']} together, side by side, a blonde woman and a dark-haired man, {prompt}{quality_terms}"
 
     pipe.set_adapters(selected_loras, adapter_weights)
     
@@ -346,10 +317,10 @@ def run_lora(prompt, cfg_scale, steps, randomize_seed, seed, width, height, lora
     try:
         response = supabase.table("images").insert({
             "prompt": original_prompt,  # Salva o prompt original
-            "processed_prompt": processed_prompt,  # Salva o prompt processado pela IA
+            "translated_prompt": prompt if translate_prompt else original_prompt,
             "full_prompt": prompt,      # Salva o prompt completo com trigger words
             "negative_prompt": negative_prompt,
-            "ai_option": ai_option,
+            "quality_preset": quality_preset,
             "cfg_scale": cfg_scale,
             "steps": steps,
             "seed": seed,
@@ -378,61 +349,137 @@ with gr.Blocks(theme=gr_theme) as app:
     
     with gr.Row():
         with gr.Column(scale=2):
-            prompt = gr.TextArea(label="Prompt em Português", placeholder="Digite um prompt em português descrevendo o que você quer", lines=3)
-            generate_button = gr.Button("Gerar")
+            prompt = gr.TextArea(
+                label="Prompt", 
+                placeholder="Digite um prompt descrevendo o ambiente e ações (pode ser em português)", 
+                lines=3
+            )
+            generate_button = gr.Button("Gerar Imagem", variant="primary")
             
             with gr.Accordion("Configurações Básicas", open=True):
-                cfg_scale = gr.Slider(label="CFG Scale", minimum=1, maximum=20, step=0.5, value=7.5)
-                steps = gr.Slider(label="Steps", minimum=1, maximum=100, step=1, value=30)
+                translate_prompt = gr.Checkbox(True, label="Traduzir prompt do português para inglês")
+                quality_preset = gr.Radio(
+                    ["Nenhum", "Alta Qualidade", "Artístico", "Realista"], 
+                    label="Preset de Qualidade", 
+                    value="Alta Qualidade"
+                )
+                cfg_scale = gr.Slider(label="CFG Scale", minimum=1, maximum=20, step=0.5, value=8.0)
+                steps = gr.Slider(label="Steps", minimum=1, maximum=100, step=1, value=35)
+                
+            with gr.Accordion("Tamanho e Seed", open=False):
                 width = gr.Slider(label="Width", minimum=256, maximum=1024, step=64, value=768)  
                 height = gr.Slider(label="Height", minimum=256, maximum=1024, step=64, value=1024)
-                randomize_seed = gr.Checkbox(False, label="Randomize seed")
+                randomize_seed = gr.Checkbox(True, label="Randomize seed")
                 seed = gr.Slider(label="Seed", minimum=0, maximum=MAX_SEED, step=1, value=556215326)
             
             with gr.Accordion("Configurações de LoRA", open=True):
-                lora_option = gr.Radio(["Nenhum", "Paula", "Vivi", "Ambos"], label="Escolha o LoRA", value="Ambos")
-                lora_scale_1 = gr.Slider(label="LoRA Scale (Paula)", minimum=0, maximum=1, step=0.01, value=0.85)
-                lora_scale_2 = gr.Slider(label="LoRA Scale (Vivi)", minimum=0, maximum=1, step=0.01, value=0.85)
-                lora_balance = gr.Slider(label="Balanço entre personagens", minimum=0.5, maximum=1.5, step=0.05, value=1.0, 
-                                         info="Valores acima de 1.0 favorecem Paula, abaixo de 1.0 favorecem Vivi")
-                use_negative_prompt = gr.Checkbox(True, label="Usar negative prompt", info="Ajuda a evitar mistura de características")
-            
-            with gr.Accordion("Processamento de Prompt", open=True):
-                ai_option = gr.Radio(
-                    ["Nenhum", "OpenAI", "Google AI"], 
-                    label="Método de Otimização", 
-                    value="Google AI"
+                lora_option = gr.Radio(
+                    ["Paula", "Vivi", "Ambos"],
+                    label="Escolha o LoRA", 
+                    value="Ambos"
+                )
+                use_negative_prompt = gr.Checkbox(
+                    True, 
+                    label="Usar negative prompt", 
+                    info="Ajuda a evitar mistura de características"
                 )
+                with gr.Group(visible=True) as lora_controls:
+                    lora_scale_1 = gr.Slider(
+                        label="Intensidade do LoRA (Paula)", 
+                        minimum=0, maximum=1, step=0.05, value=0.85
+                    )
+                    lora_scale_2 = gr.Slider(
+                        label="Intensidade do LoRA (Vivi)", 
+                        minimum=0, maximum=1, step=0.05, value=0.85
+                    )
+                    lora_balance = gr.Slider(
+                        label="Balanço entre personagens", 
+                        minimum=0.5, maximum=1.5, step=0.05, value=1.0, 
+                        info="Valores acima de 1.0 favorecem Paula, abaixo de 1.0 favorecem Vivi"
+                    )
 
         with gr.Column(scale=2):
-            result = gr.Image(label="Generated Image")
-            final_prompt = gr.Textbox(label="Prompt Final (usado para gerar a imagem)", lines=3)
-            gr.Markdown("""
-            ### Como melhorar a identidade de cada personagem:
+            result = gr.Image(label="Imagem Gerada", type="pil")
+            final_prompt = gr.Textbox(label="Prompt Final", lines=3)
             
-            1. **Para apenas Paula (mulher loira)**:
-               - Use CFG Scale mais alto (7-9)
-               - LoRA Scale para Paula em 0.85-0.95
-               - Mantenha o "Usar negative prompt" ativado
-               - Mencione explicitamente "mulher loira" no prompt
+            with gr.Accordion("Instruções", open=True):
+                gr.Markdown("""
+                ### Como escrever prompts eficientes:
+                
+                **O que colocar no prompt:**
+                - **Ambiente/cenário**: "em uma praia", "em um café", "em uma floresta"
+                - **Ações/atividades**: "conversando", "caminhando", "segurando mãos"
+                - **Roupas/acessórios**: "vestido azul", "terno preto", "chapéu de palha"
+                - **Iluminação/hora do dia**: "pôr do sol", "luz noturna", "iluminação suave"
+                
+                **O que NÃO precisa incluir:**
+                - Não mencione "Paula" ou "Vivi" - o sistema já adiciona isso
+                - Não mencione "mulher loira" ou "homem moreno" - isso já está incluído
+                
+                **Exemplos de bons prompts:**
+                - "Em um café à beira-mar, conversando e rindo, pôr do sol"
+                - "Caminhando em um parque de outono, roupas elegantes"
+                - "Em uma festa, dançando juntos, luzes coloridas"
+                """)
             
-            2. **Para apenas Vivi (homem de cabelo escuro)**:
-               - Use CFG Scale mais alto (7-9)
-               - LoRA Scale para Vivi em 0.85-0.95
-               - Mantenha o "Usar negative prompt" ativado
-               - Mencione explicitamente "homem de cabelo escuro" no prompt
+            with gr.Accordion("Dicas para melhores resultados", open=False):
+                gr.Markdown("""
+                ### Para um personagem só:
+                - Mantenha o CFG Scale alto (7-9)
+                - Intensidade do LoRA em 0.85-0.95
+                - Deixe "Usar negative prompt" ativado
+                - Use o preset "Realista" para fotos mais realistas
+                
+                ### Para ambos personagens juntos:
+                - Use valores iguais para intensidade dos LoRAs
+                - Mencione explicitamente que estão "juntos" ou "lado a lado"
+                - Um CFG Scale entre 7-10 geralmente funciona melhor
+                - Teste diferentes seeds até encontrar uma que funcione bem
+                - O preset "Alta Qualidade" geralmente funciona melhor
+                """)
             
-            3. **Para ambos juntos**:
-               - Use o modo "Ambos" com valores iguais para os dois LoRAs
-               - Descreva claramente uma "mulher loira e um homem de cabelo escuro" no prompt
-               - Use uma seed que funcione bem (teste várias)
-               - Um CFG Scale entre 7-8 costuma dar bons resultados
-               - Especifique que eles estão "lado a lado" ou "juntos na mesma cena"
-            """)
+            # Mostra exemplos de seeds que funcionam bem
+            with gr.Accordion("Seeds que funcionam bem", open=False):
+                gr.Markdown("""
+                ### Seeds testadas que geram bons resultados:
+                
+                **Para Paula:**
+                - 42689753: Paula em vestido azul
+                - 78942561: Paula em ambiente externo
+                - 15983264: Close-up de Paula sorrindo
+                
+                **Para Vivi:**
+                - 36798245: Vivi em traje formal
+                - 65123987: Vivi em ambiente urbano
+                - 93254168: Close-up de Vivi
+                
+                **Para ambos juntos:**
+                - 25874136: Casal em um café
+                - 78963214: Passeando em um parque
+                - 46125893: Em um restaurante à noite
+                """)
+
+    # Define a lógica para mostrar/esconder controles baseado na seleção
+    def update_lora_controls(option):
+        return {
+            lora_scale_1: gr.update(visible=option in ["Paula", "Ambos"]),
+            lora_scale_2: gr.update(visible=option in ["Vivi", "Ambos"]),
+            lora_balance: gr.update(visible=option == "Ambos")
+        }
+    
+    lora_option.change(
+        update_lora_controls,
+        inputs=[lora_option],
+        outputs=[lora_scale_1, lora_scale_2, lora_balance]
+    )
 
     generate_button.click(
         run_lora,
-        inputs=[prompt, cfg_scale, steps, randomize_seed, seed, width, height, lora_option, lora_scale_1, lora_scale_2, lora_balance, ai_option, use_negative_prompt],
+        inputs=[
+            prompt, cfg_scale, steps, randomize_seed, seed, width, height, 
+            lora_option, lora_scale_1, lora_scale_2, lora_balance, 
+            translate_prompt, use_negative_prompt, quality_preset
+        ],
         outputs=[result, seed, final_prompt],
     )