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@@ -43,8 +43,119 @@ models = """
             - [FLUX.1-dev](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev) for image generation (API).
 
             **Estimated times:**
+			
             - Realistic: 400s - 500s
             - Pixel art: 200s - 250s
             - Imaginative: 300s - 400s
             - Cartoon: 300s - 400s
+"""
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+doccumentation = """
+
+# Documentación del Proyecto: Generación de Avatares Personalizados de Palomas
+
+## Descripción del Proyecto
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+Este proyecto combina dos modelos de inteligencia artificial disponibles en Hugging Face para generar **avatares personalizados de palomas**. El sistema toma como entrada una imagen de una paloma, genera una descripción textual de la misma, y a partir de esta descripción crea un avatar estilizado basado en la preferencia del usuario.
+
+## ¿Por qué he decidido realizar este proyecto?
+Actualmente estoy trabajando en una aplicación para palomos de competición de la asociación de colombicultura de guadalcacín, 
+he pensado que poder generar avatares para los palomos más destacados (o los palomos que el usuario quiera) con inteligencia artificial, 
+podría ser una gran implementación. La idea es que el usuario pueda hacer una foto de su palomo y que la IA genere una foto para el avatar
+de dicho palomo.
+
+
+### Problema a Resolver
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+La generación automática de avatares personalizados a partir de imágenes específicas es un desafío que combina la **comprensión visual** y la **generación de imágenes**. Este sistema facilita la creación de avatares únicos basados en fotografías, ofreciendo múltiples estilos gráficos, lo que es útil para:
+
+- Redes sociales personalizadas.
+- Juegos con avatares estilizados.
+- Identidades gráficas en comunidades digitales.
+
+### Solución Propuesta
+
+La solución se implementa en dos fases:
+1. **Descripción de la Imagen**: Analizar la imagen de una paloma y generar una descripción textual.
+2. **Generación del Avatar**: Usar la descripción textual para generar un avatar estilizado en el estilo seleccionado por el usuario.
+
+### Flujo del Sistema
+
+1. El usuario sube una imagen de una paloma.
+2. El modelo de descripción genera un texto basado en la imagen.
+3. El usuario selecciona un estilo gráfico para el avatar.
+4. Un modelo de generación de imágenes produce avatares basados en la descripción y el estilo.
+
+## Entrada y Salida
+
+### Input
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+1. **Imagen**: Imagen de una paloma, cargada por el usuario.
+2. **Estilo del avatar** (opcional): Selección del usuario entre opciones como:
+   - Realista
+   - Arte Pixelado
+   - Imaginativo
+   - Dibujo Animado
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+### Output
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+Una galería de **tres avatares estilizados** generados a partir de la descripción de la imagen y el estilo seleccionado.
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+## Modelos Utilizados
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+### 1. **Modelo de Descripción de Imágenes**
+   - **Nombre**: [vikhyatk/moondream2](https://huggingface.co/vikhyatk/moondream2)
+   - **Clasificación**: Modelo de Lenguaje Generativo con Capacidades de Visión.
+   - **Descripción**: Este modelo genera descripciones textuales detalladas basadas en el análisis de imágenes.
+   - **Posibles Limitaciones**:
+     - La descripción puede ser genérica si la imagen tiene elementos ambiguos.
+     - Limitada a dominios visuales preentrenados (puede no reconocer especies raras de palomas).
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+### 2. **Modelo de Generación de Imágenes**
+   - **Nombre**: [black-forest-labs/FLUX.1-dev](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev)
+   - **Clasificación**: Modelo de Difusión Estilizado.
+   - **Descripción**: Genera imágenes estilizadas basadas en prompts textuales. Permite control mediante parámetros como semillas para resultados reproducibles.
+   - **Posibles Limitaciones**:
+     - La calidad del avatar depende de la coherencia del prompt generado.
+     - El rendimiento puede ser inferior en dispositivos sin GPU.
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+### 3. **Modelo de Generación de Imágenes**
+   Si bien ha sido reemplazado por Flux.1-dev, e un inicio se iba a utilizar [stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5](https://huggingface.co/stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5)
+   este cambio lo he realizado porque buscaba una mejor experiencia de usuario, ya que, con Flux.1-dev, el cual cuenta con unos 12b de parámetros,
+   consigo unos resultados gracias a su API no solo en menos tiempo, sino que con mejor calidad. Si bien la implementación de stable-diffusion-v1 
+   me ha servido para implementar un modelo de texto a imagen con diffuser y practicarlo, no daba los resultados que realmente esperaba para la demo y además,
+   en el espacio de la plataforma hugging face tardaba demasiado en generar la imagen.
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+## Implementación Técnica
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+La solución utiliza la biblioteca **Gradio** para ofrecer una interfaz de usuario interactiva y accesible:
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+- **Cargar Imagen**: El usuario sube la imagen de la paloma.
+- **Seleccionar Estilo**: El usuario selecciona un estilo de avatar.
+- **Generar Avatares**: Se genera una galería con tres avatares estilizados.
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+El sistema soporta múltiples dispositivos (CPU, GPU y Apple Silicon).
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+## Potenciales Usos y Expansión
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+1. **Avatares personalizados en redes sociales.**
+2. **Identidad visual para juegos.**
+3. **Expansión a otros dominios** (e.g., avatares para perros, gatos, etc.).
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+## Limitaciones y Consideraciones
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+- **Calidad de Entrada**: Las imágenes de baja resolución o con obstrucciones pueden afectar la precisión de la descripción.
+- **Estilos Limitados**: Ampliar los estilos disponibles requiere ajustar los prompts o integrar nuevos modelos.
+- **Dependencia de Recursos**: La generación de imágenes estilizadas puede ser lenta en dispositivos sin GPU.
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+Este proyecto demuestra cómo la combinación de modelos generativos puede resolver problemas complejos de personalización visual, ofreciendo una solución creativa y flexible para múltiples dominios.
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