SarcasmDiffusion

SarcasmDiffusion es un modelo de generación de imágenes basado en Stable Diffusion XL, entrenado con LoRA para capturar la esencia visual del sarcasmo y la ironía en los memes.

Utiliza un dataset curado a partir de Hateful Memes Dataset de Facebook AI para generar imágenes limpias y expresivas, listas para que añadir caption.

Notebook	Modelo en HF
Notebook de proceso de entrenamiento	Modelo en Hugging Face

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Arquitectura y Técnicas Utilizadas

Componente	Descripción
Modelo base	Stable Diffusion XL (Base 1.0)
Fine-tuning	LoRA sobre el UNet (fp16)
Framework	Hugging Face Diffusers + PEFT + Accelerate
Dataset	Hateful Memes Dataset - 10k
App	Streamlit UI para inferencia con overlay estilo meme
Preprocesamiento	NLP con GoEmotions + RoBERTa-Irony para etiquetado semántico
Formato final	Modelo fusionado (sdxl_fused_full) + LoRA weights

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Hiperparámetros del entrenamiento

Parámetro	Valor
Resolución	1024 px
Batch Size	1 (Grad Accum = 4)
Learning Rate	0.0001
Max Steps	9,000
LoRA r / α / dropout	8 / 16 / 0.05
Optimizer	AdamW8bit
Scheduler	Cosine + Warmup

Entrenamiento realizado con fp16 mixed precision en CUDA 12.4 (PyTorch 2.6).

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Flujo de trabajo

1. Fase A — Preprocesamiento
   Limpieza del dataset, enriquecimiento con emociones e ironía, y balanceo de tonos.

2. Fase B — Generación de prompts
   Creación automática de descripciones de entrenamiento (humor, irony, neutral).

3. Fase C — Entrenamiento SDXL con LoRA
   Fine-tuning del UNet del modelo con parámetros congelados para preservar calidad base.

4. Fase D — Inferencia & Overlay
   Generación con SDXL + superposición de texto estilo meme.

5. Fase E — Inferencia y UI
   Implementación de una app en Streamlit (app.py).

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Ejemplos de prompts

Prompt	Caption arriba	Caption abajo
"sarcastic meme about running on too much coffee"	ONE CUP OF COFFEE	AWAY FROM A MELTDOWN
"sarcastic meme about saying 'just five more minutes' of sleep and waking up late"	WHEN YOU SAY '5 MORE MINUTES	AND WAKE UP AT NOON
"meme sarcástico sobre intentar comer saludable pero viendo pizza"	CUANDO PROMETES COMER SANO	PERO LA PIZZA TE HABLA

Generación

App

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Resultado

✅ Entrenamiento de un modelo de difusión capaz de aprender el estilo visual de memes sarcásticos.
✅ Dataset enriquecido y balanceado automáticamente.
✅ Generación controlada con negative prompts (sin texto ni ruido).
✅ App de inferencia funcional en Streamlit.
✅ Overlay automático estilo meme con ajuste dinámico del texto.

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Estructura del repositorio

SarcasmDiffusion/
├── app.py                              # Interfaz Streamlit para inferencia
├── SarcasmDiffusion.ipynb              # Notebook principal del proyecto
├── data/
│   ├── img/                            # Imágenes originales del dataset
│   ├── processed/
│   │   ├── metadata_v3.csv             # Dataset enriquecido y balanceado
│   │   ├── train_lora_prompts.csv      # Prompts generados por tono
│   │   └── infer_samples/              # Resultados de inferencia
├── models/
│   └── lora_only/                      # Pesos LoRA del UNet
└── img/                                # Carpeta de imágenes para readme

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Licencia

Este proyecto se distribuye bajo licencia MIT.
Dataset original: Hateful Memes (Facebook AI)

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Autor

Ricardo Urdaneta
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