lf-GenImg

SD 1.5 es un modelo de generación de imágenes por IA que trabaja con difusión inversa: parte de ruido aleatorio y lo va refinando paso a paso guiado por tu prompt de texto, hasta construir una imagen coherente.

El texto pasa por un encoder CLIP que lo convierte en vectores. Un modelo UNet aplica esos vectores durante el proceso de denoising. Por eso los tokens al inicio del prompt tienen más peso que los del final.

Todo ocurre en un espacio comprimido (latente), lo que hace al modelo eficiente en VRAM.

v1-5-pruned-emaonly — Base oficial SD 1.5. El más liviano y compatible. Ideal para probar prompts y como fallback universal.

DreamShaper 8 — Uno de los mejores modelos SD 1.5 de la comunidad. Excelente balance entre fotorrealismo e ilustración. Muy recomendado para ads y landing heroes. CFG: 7.5, Steps: 25.

DreamShaper Pixel Art v1.0 — Variante fine-tuneada específicamente para pixel art. Genera sprites, tiles e ilustraciones retro con alta coherencia. Combinarlo con el preset pixel_art_future. CFG: 8, Steps: 25.

Realistic Vision v5.1 HyperVAE — Especializado en fotorrealismo. Excelente para mockups con fondo real y fotografía de comida ultra-realista. HyperVAE mejora colores y contraste. CFG: 7, Steps: 20.

Estructura recomendada:
[sujeto], [estilo/mood], [iluminación], [ángulo/cámara], [calidad]

Ejemplo: hamburguesa gourmet con cheddar, fotografía comercial, iluminación de estudio cálida, primer plano, sharp focus, 8k

Palabras que mejoran calidad: high quality, sharp focus, detailed, professional photography, studio lighting, commercial photography, 8k

Los presets ya agregan el contexto visual base — no hace falta repetirlo. Tu prompt va a sumarse al estilo del preset automáticamente.

CFG controla qué tanto el modelo sigue tu prompt vs su creatividad propia.

· 1–4: Muy creativo, se aleja del prompt. Resultados abstractos.
· 7–7.5: Balance ideal. Sigue el prompt con libertad artística.
· 10–12: Muy literal. Puede saturar colores y distorsionar.
· 15: Extremo. Generalmente peores resultados.

Para tu GPU AMD: quedá en 7.0–7.5

· 10–15: Rápido, para explorar prompts. Calidad básica.
· 20–25: El punto dulce. Buena calidad en tiempo razonable.
· 30–50: Mejora marginal, tarda el doble. Raramente vale la pena.

Con AMD/DirectML cada step tarda más que con NVIDIA. Steps 20 es el default recomendado.

Cada preset inyecta contexto visual automáticamente antes de tu prompt. Incluye:

· Estilo base: ej. "professional food photography, studio lighting"
· Negative prompt: restricciones visuales específicas para ese uso
· Parámetros: steps, CFG, resolución optimizados para ese tipo
· Enriquecimiento: reglas adicionales ej. food_ad agrega "close-up shot, warm lighting, shallow depth of field"

Podés sobreescribir cualquier parámetro desde la pestaña Avanzado.

Los negative prompts le dicen al modelo qué evitar en la imagen.

Los presets ya tienen negative prompts base. Podés agregar más:
· Usando las chips de "Agregar colección" en el panel izquierdo
· Escribiendo manualmente en el campo "Negative prompt adicional"

Combinar varias colecciones es válido — se suman todos. Cuidado de no agregar demasiado o el modelo puede ignorarlos.

La GPU solo puede procesar una imagen a la vez. La cola garantiza que los pedidos se procesen en orden sin colapsar el sistema.

Al generar, tu request se agrega a la cola y recibís un job_id inmediatamente. La UI hace polling automático y muestra el resultado cuando termina.

Podés ver todos los jobs en la pestaña Cola. Los jobs terminados se acumulan como historial. Usá "Limpiar terminados" para vaciarlos.

La primera generación carga el modelo en VRAM, compila los shaders DirectML y calienta la GPU. Puede tardar 60–120 segundos.

Las siguientes son más rápidas (40–70s) porque el modelo ya está en memoria.

Para pre-calentar sin generar: usá el botón Cargar en la pestaña Modelos. Envía un warmup de 1 step en 256×256 para forzar la carga.

La API corre en http://127.0.0.1:8000. Todos los endpoints de generación ahora devuelven un job_id.

POST /generate/food-ad → {"job_id": "abc123", "status": "pending"}
GET /queue/job/abc123 → estado + resultado cuando done
GET /queue/jobs → lista todos los jobs
GET /models/local → modelos disponibles
POST /models/load → cargar modelo en VRAM
GET /neg-prompts → colecciones de negative prompts

Docs interactivos: http://127.0.0.1:8000/docs