README.md

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title: Time Stream 
emoji: 🪐
colorFrom: pink
colorTo: blue
sdk: gradio
sdk_version: 5.35.0
app_file: app.py
pinned: false
license: mit
short_description: input text, a video from the past to the future 
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Looking at this code, it's a Gradio-based application that generates interpolated images between two concepts using CLIP-guided diffusion with the FLUX model. Let me explain the key components and functionality:

## English Explanation

### Overview
This application creates a "Time Stream" effect by generating a series of images that smoothly transition between two different states or concepts. For example, it can show the progression from a "fresh" tomato to a "rotten" one, creating a time-lapse-like visualization.

### Key Features

1. **CLIP-Guided Image Generation**
   - Uses FLUX.1-schnell model with CLIP guidance
   - Finds latent directions between two concepts using CLIP embeddings
   - Generates intermediate images along this direction

2. **Main Components**
   - **Prompt**: The base description of what to generate
   - **1st/2nd Direction**: Two states to interpolate between (e.g., "Fresh" → "Rotten")
   - **Strength**: Controls how extreme the transformation is
   - **Output**: Creates both an image strip and a looping video

3. **Advanced Options**
   - Number of intermediate images (3-65)
   - CLIP direction iterations (0-400)
   - Inference steps (1-4)
   - Guidance scale (0.1-10.0)
   - Seed control for reproducibility

4. **Output Formats**
   - Individual generated images
   - Image strip showing all transitions
   - Looping video of the transformation
   - Interactive slider to view specific frames

### Technical Implementation
- Uses `spaces.GPU` decorator for GPU acceleration
- Implements AutoencoderTiny for faster processing
- Handles Korean text detection (though warns it's used directly without translation)
- Saves images with unique UUID filenames

### Example Use Cases
- Showing decay/aging processes
- Seasonal changes
- Weather transitions
- Urban development/deterioration
- Any temporal transformation

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## 한글 설명

### 개요
이 애플리케이션은 두 가지 다른 상태나 개념 사이를 부드럽게 전환하는 일련의 이미지를 생성하여 "시간의 흐름(Time Stream)" 효과를 만듭니다. 예를 들어, "신선한" 토마토에서 "썩은" 토마토로의 변화 과정을 보여주는 시간 경과 시각화를 생성할 수 있습니다.

### 주요 기능

1. **CLIP 가이드 이미지 생성**
   - CLIP 가이던스와 함께 FLUX.1-schnell 모델 사용
   - CLIP 임베딩을 사용하여 두 개념 사이의 잠재 방향 찾기
   - 이 방향을 따라 중간 이미지들을 생성

2. **주요 구성 요소**
   - **프롬프트**: 생성할 대상의 기본 설명
   - **1차/2차 방향**: 보간할 두 가지 상태 (예: "신선한" → "썩은")
   - **강도**: 변환의 극단성을 제어
   - **출력**: 이미지 스트립과 루핑 비디오 모두 생성

3. **고급 옵션**
   - 중간 이미지 수 (3-65개)
   - CLIP 방향 반복 횟수 (0-400회)
   - 추론 단계 (1-4단계)
   - 가이던스 스케일 (0.1-10.0)
   - 재현성을 위한 시드 제어

4. **출력 형식**
   - 개별 생성 이미지
   - 모든 전환을 보여주는 이미지 스트립
   - 변환 과정의 루핑 비디오
   - 특정 프레임을 볼 수 있는 인터랙티브 슬라이더

### 기술적 구현
- GPU 가속을 위한 `spaces.GPU` 데코레이터 사용
- 빠른 처리를 위한 AutoencoderTiny 구현
- 한글 텍스트 감지 처리 (번역 없이 직접 사용된다는 경고 표시)
- 고유한 UUID 파일명으로 이미지 저장

### 사용 예시
- 부패/노화 과정 표현
- 계절 변화
- 날씨 전환
- 도시 개발/쇠퇴
- 모든 시간적 변환

### 참고사항
- 한글 입력은 지원되지만 모델이 영어에 최적화되어 있어 결과가 제한적일 수 있음
- 강도(Strength) 값이 2.5 이상일 경우 불안정할 수 있음
- 중간 이미지 수가 많을수록 더 부드러운 전환 효과를 얻을 수 있음