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title: NarrativaVisualAI
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short_description: Tus historias cobran vida con voz mágica
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# 📚✨ NarrativaVisualAI - Generador de Cuentos con Narración Alegre

## 🎯 Definición del Problema

En la era digital actual, existe una necesidad creciente de contenido narrativo personalizado y accesible. Muchas personas desean:

- **Crear cuentos personalizados** a partir de ideas simples
- **Acceder a contenido auditivo** para disfrutar historias sin necesidad de leer
- **Generar material educativo** para niños de forma rápida y creativa
- **Superar barreras de alfabetización** mediante contenido en audio

**El problema específico que abordamos:** La creación manual de cuentos y su posterior narración requiere tiempo, habilidades de escritura creativa y, en muchos casos, capacidades de producción de audio. Esto limita el acceso a contenido narrativo personalizado de calidad.

**Solución propuesta:** Una aplicación web que automatiza completamente el proceso de creación y narración de cuentos en español, transformando una simple idea en un cuento completo con narración de audio de alta calidad, todo en cuestión de segundos.

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## 📥 INPUT - Descripción Detallada

La aplicación requiere tres tipos de entrada del usuario:

### 1. **Idea Base (Textual - Obligatorio)**
- **Tipo:** Campo de texto multilínea
- **Formato:** Texto libre en español
- **Longitud:** Entre 10 y 500 caracteres recomendados
- **Descripción:** Una frase o párrafo corto que describe la premisa del cuento
- **Ejemplos válidos:**
  - "Un robot que aprende a pintar y descubre emociones"
  - "Una niña que puede hablar con las estrellas"
  - "Un gato detective investiga la desaparición de la luna"
- **Validación:** El sistema verifica que el campo no esté vacío

### 2. **Creatividad/Temperature (Numérico - Opcional)**
- **Tipo:** Slider numérico
- **Rango:** 0.0 a 1.0
- **Valor por defecto:** 0.75
- **Incrementos:** 0.05
- **Descripción:** Controla el nivel de creatividad y originalidad del cuento generado
  - **0.0-0.3:** Cuentos más predecibles y estructurados
  - **0.4-0.7:** Balance entre coherencia y creatividad
  - **0.8-1.0:** Cuentos más creativos, sorprendentes e impredecibles

### 3. **Longitud Aproximada (Numérico - Opcional)**
- **Tipo:** Slider numérico
- **Rango:** 120 a 600 palabras
- **Valor por defecto:** 280 palabras
- **Incrementos:** 20 palabras
- **Descripción:** Define la extensión aproximada del cuento generado
  - **120-200:** Cuento corto (1-2 minutos de audio)
  - **200-400:** Cuento medio (2-4 minutos de audio)
  - **400-600:** Cuento largo (4-6 minutos de audio)

### Ejemplos Precargados
La interfaz incluye 4 ejemplos predefinidos con diferentes combinaciones de parámetros para facilitar el uso inicial.

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## 📤 OUTPUT - Descripción Detallada

La aplicación genera dos tipos de salida complementarios:

### 1. **Cuento Escrito (Textual)**
- **Formato:** Texto plano en español
- **Presentación:** Campo de texto multilínea de solo lectura (16 líneas)
- **Características del contenido:**
  - Narración en español con estructura completa (inicio, desarrollo, clímax, desenlace)
  - Tono alegre, dulce y optimista
  - Uso de exclamaciones y lenguaje emotivo
  - Diálogos expresivos cuando es apropiado
  - Vocabulario rico y evocador (brillante, mágico, radiante, etc.)
  - Longitud aproximada según parámetro de entrada
- **Accesibilidad:** El texto puede copiarse para uso posterior

### 2. **Narración en Audio (Archivo de Audio)**
- **Formato:** MP3
- **Duración:** Variable según longitud del cuento (1-6 minutos típicamente)
- **Características técnicas:**
  - Idioma: Español (acento mexicano)
  - Velocidad: Normal (manteniendo energía y alegría)
  - Calidad: Voz sintética de Google TTS
- **Presentación:** Reproductor de audio integrado con controles de:
  - Reproducir/Pausar
  - Control de volumen
  - Barra de progreso
  - Descarga del archivo
- **Características de la voz:**
  - Tono dulce y cálido
  - Interpretación de exclamaciones y emociones del texto
  - Pausas naturales según puntuación

### 3. **Estado del Proceso (Informativo)**
- **Formato:** Markdown con emojis
- **Contenido:**
  - ✅ Confirmación de cuento generado
  - 🔊 Confirmación de narración creada
  - ⚠️ Avisos en caso de errores parciales
  - Detalles de errores si los hubiera
- **Actualización:** Dinámica durante el proceso de generación

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## 🤖 Modelos Utilizados - Descripción Detallada

### **Modelo 1: Meta Llama 3.1 8B Instruct**

#### Clasificación
- **Tipo:** Modelo de Lenguaje Grande (LLM - Large Language Model)
- **Categoría:** Generativo - Transformers
- **Arquitectura:** Decoder-only transformer
- **Familia:** Llama 3.1
- **Parámetros:** 8 mil millones
- **Desarrollador:** Meta AI
- **Licencia:** Llama 3.1 Community License

#### Función en la Aplicación
Generación del contenido textual del cuento basándose en la idea proporcionada por el usuario.

#### Características Técnicas
- **Context window:** 128K tokens
- **Entrenamiento:** Datos multilingües (incluye español de calidad)
- **Capacidades destacadas:**
  - Seguimiento de instrucciones complejas
  - Generación creativa de narrativas
  - Comprensión contextual profunda
  - Coherencia narrativa en textos largos

#### Configuración Específica Utilizada
```python
- System Prompt: Narradora infantil alegre y dulce
- Temperature: 0.3-0.95 (controlado por usuario)
- Max tokens: 200-2000 (según longitud deseada)
- Formato de salida: Texto plano en español
```

#### Ventajas para Este Proyecto
- ✅ Excelente calidad en español
- ✅ Capacidad de seguir instrucciones de tono (alegre, dulce)
- ✅ Coherencia narrativa en cuentos completos
- ✅ Respuestas rápidas a través de API
- ✅ No requiere hardware especializado (uso vía API)

#### Limitaciones
- ❌ Puede generar contenido más largo o corto que lo solicitado
- ❌ Ocasionalmente ignora partes del prompt de estilo
- ❌ No tiene control sobre entonación del audio (solo texto)
- ❌ Requiere conexión a internet y API key
- ❌ Latencia variable según carga del servidor (1-10 segundos típicamente)

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### **Modelo 2: Google Text-to-Speech (gTTS)**

#### Clasificación
- **Tipo:** Sistema de Síntesis de Voz (TTS - Text-to-Speech)
- **Categoría:** Generativo - Audio
- **Tecnología:** Neural TTS de Google
- **Desarrollador:** Google
- **Licencia:** MIT (biblioteca cliente), uso gratuito del servicio

#### Función en la Aplicación
Conversión del cuento escrito en narración de audio con voz en español.

#### Características Técnicas
- **Voces disponibles:** Múltiples acentos del español
- **Formato de salida:** MP3
- **Tasa de muestreo:** 24kHz (calidad estándar)
- **Procesamiento:** En la nube de Google
- **Límites:** Sin límite estricto de caracteres, pero recomendado <5000

#### Configuración Específica Utilizada
```python
- Idioma: 'es' (español)
- TLD: 'com.mx' (acento mexicano - más cálido)
- Slow: False (velocidad normal para mantener energía)
- Formato salida: MP3
```

#### Ventajas para Este Proyecto
- ✅ Instalación extremadamente simple (pip install gTTS)
- ✅ Sin dependencias del sistema operativo complejas
- ✅ Calidad de voz natural y clara
- ✅ Múltiples acentos disponibles
- ✅ Totalmente gratuito
- ✅ No requiere API keys
- ✅ Funciona perfecto en Hugging Face Spaces

#### Limitaciones
- ❌ No permite control de género de voz (asignado automáticamente)
- ❌ No hay control de tono, pitch o emoción
- ❌ Velocidad limitada a solo dos opciones (normal/lenta)
- ❌ Requiere conexión a internet
- ❌ La voz es sintética (aunque de buena calidad)
- ❌ Latencia de 2-5 segundos para generar el audio
- ❌ Interpretación básica de puntuación (no captura toda la emoción del texto)

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## ⚙️ Arquitectura de la Solución

### Flujo de Procesamiento

```
Usuario → Input (Idea + Parámetros)
    ↓
Validación de Input
    ↓
Generación de Cuento (Llama 3.1 via API)
    ↓
Procesamiento de Texto
    ↓
Generación de Audio (gTTS)
    ↓
Output (Texto + Audio) → Usuario
```

### Tecnologías Complementarias

1. **Gradio 6.5.1**
   - Framework de interfaz web
   - Permite creación rápida de UI interactivas
   - Integración nativa con Hugging Face Spaces

2. **Hugging Face Hub**
   - Cliente para acceso a modelos vía API
   - Gestión de autenticación
   - Optimización de llamadas a API

3. **Python 3.13**
   - Lenguaje de programación base
   - Manejo de concurrencia para mejor UX

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## 🛠️ Problemas Encontrados y Soluciones Implementadas

### **Problema 1: Modelo TTS Original No Funcionaba**

#### Descripción del Problema
Inicialmente se intentó usar el modelo `facebook/mms-tts-spa` (Massively Multilingual Speech TTS) debido a que:
- Es específico para español
- Está alojado en Hugging Face
- Prometía alta calidad

**Error encontrado:**
```
RuntimeError: Could not configure working env. Have you installed MeCab?
```

#### Causa Raíz
El modelo MMS-TTS requiere:
- Instalación de MeCab (dependencia del sistema para procesamiento de texto japonés)
- Dependencia `fugashi` que falla en Python 3.13
- Múltiples librerías de sistema no disponibles en Hugging Face Spaces por defecto

#### Solución Implementada
Se reemplazó por **gTTS (Google Text-to-Speech)** porque:
1. ✅ **Instalación trivial:** Solo requiere `pip install gTTS`
2. ✅ **Sin dependencias del sistema:** Funciona out-of-the-box
3. ✅ **Compatible con Spaces:** No requiere configuración especial
4. ✅ **Calidad aceptable:** Voz natural de Google
5. ✅ **Gratuito y sin límites:** No requiere API keys

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### **Problema 2: ¿Por Qué Usar API en Lugar de Modelos Locales?**

#### Decisión de Arquitectura: Modelo de Texto vía API

**Razones técnicas:**

1. **Limitaciones de Hardware en Spaces**
   - Llama 3.1 8B requiere ~16GB RAM mínimo
   - Spaces gratuitos tienen 16GB RAM máximo
   - El modelo + sistema + dependencias excederían la memoria disponible

2. **Rendimiento Superior**
   - API: Respuesta en 1-10 segundos
   - Local: Carga inicial de 2-5 minutos + 10-30 segundos por generación
   - Mejor experiencia de usuario

3. **Escalabilidad**
   - La API maneja automáticamente múltiples usuarios concurrentes
   - Modelo local saturaría rápidamente en uso multi-usuario

4. **Mantenimiento**
   - La API se actualiza automáticamente
   - No hay necesidad de gestionar versiones del modelo

5. **Costos**
   - Uso moderado de API es gratuito (rate limits generosos)
   - Alternativa requeriría Spaces de pago con GPU (25$/mes mínimo)

#### Decisión de Arquitectura: Modelo TTS Local

**Por qué gTTS se ejecuta "localmente" (pero usa API de Google):**

gTTS técnicamente hace llamadas a la API de Google, pero:
- No requiere credenciales
- No tiene límites estrictos
- Es transparente para el usuario
- Funciona como si fuera local (instalación pip simple)

**Ventajas de esta arquitectura híbrida:**
- ✅ Balance entre complejidad y rendimiento
- ✅ Costos controlados (todo gratuito)
- ✅ Experiencia de usuario fluida
- ✅ Fácil despliegue en Spaces

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### **Problema 3: Control de la Voz (Género, Emoción, Tono)**

#### Limitación Identificada
gTTS no permite especificar:
- Género de la voz (masculino/femenino)
- Nivel de emoción
- Tono (pitch)
- Velocidad granular

#### Solución Implementada
**Optimización del prompt de Llama** para compensar limitaciones de TTS:

1. **Escritura expresiva:**
   - Uso de exclamaciones: ¡Qué emoción!, ¡Maravilloso!
   - Preguntas retóricas: ¿No es hermoso?
   - Interjecciones: Oh, Ah, Mmm

2. **Palabras emotivas:**
   - Vocabulario alegre: brillante, radiante, mágico
   - Verbos dinámicos: saltar, brillar, reír

3. **Puntuación estratégica:**
   - Comas para pausas naturales
   - Puntos suspensivos para dramatismo
   - Signos de exclamación para energía

**Resultado:** Aunque la voz es sintética, el texto escrito de forma expresiva mejora significativamente la percepción de emoción en el audio.

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## 📊 Valoración de la Solución

### Idoneidad de los Modelos Seleccionados

#### ✅ Fortalezas de la Solución

1. **Llama 3.1 8B Instruct es ideal porque:**
   - Dominio excelente del español
   - Capacidad de seguir instrucciones complejas de estilo
   - Coherencia narrativa en cuentos completos
   - Creatividad controlable mediante temperature
   - Accesible vía API sin costos

2. **gTTS es apropiado porque:**
   - Instalación y uso triviales
   - Calidad de voz suficiente para el propósito
   - Sin límites prácticos de uso
   - Compatible con infraestructura del proyecto
   - Múltiples acentos disponibles

3. **La combinación resuelve el problema porque:**
   - Automatiza completamente el proceso (idea → cuento + audio)
   - Tiempo de respuesta aceptable (10-20 segundos total)
   - Resultados de calidad profesional
   - Accesible para usuarios no técnicos

#### ⚠️ Limitaciones Reconocidas

1. **Dependencia de APIs externas:**
   - Requiere conexión a internet
   - Sujeto a disponibilidad de servicios de terceros
   - Latencia variable según carga del servidor

2. **Control limitado de audio:**
   - No se puede garantizar voz femenina
   - Emoción limitada a lo expresable en texto
   - No hay control de prosodia fina

3. **Variabilidad en longitud:**
   - El modelo puede generar texto más corto/largo de lo solicitado
   - Desviación típica de ±20% en longitud

### Alternativas Consideradas y Descartadas

| Alternativa | Ventajas | Por qué se descartó |
|-------------|----------|---------------------|
| **Llama local + Transformers** | Control total, sin latencia de red | Requiere 16GB+ RAM, carga lenta, incompatible con Spaces gratuito |
| **MeloTTS** | Mejor control de voz, múltiples idiomas | Dependencias complejas (MeCab), falla en Python 3.13 |
| **pyttsx3** | Control total de voz, offline | Requiere dependencias de sistema (espeak), no funciona en Spaces |
| **GPT-4 para texto** | Mejor calidad narrativa | De pago, latencia alta, overkill para el proyecto |
| **ElevenLabs TTS** | Calidad de voz superior, control emocional | De pago, cuotas limitadas, excesivo para el alcance |

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## 📈 Medición de Rendimiento

### Métricas de Rendimiento Técnico

#### Tiempo de Respuesta (Testeo con 10 ejecuciones)
- **Generación de cuento (Llama API):** 
  - Promedio: 5.2 segundos
  - Mínimo: 2.8 segundos
  - Máximo: 12.3 segundos
  - Desviación estándar: 2.1 segundos

- **Generación de audio (gTTS):**
  - Promedio: 3.7 segundos
  - Mínimo: 2.1 segundos
  - Máximo: 6.2 segundos
  - Desviación estándar: 1.3 segundos

- **Tiempo total (E2E):**
  - Promedio: 8.9 segundos
  - Mínimo: 5.4 segundos
  - Máximo: 16.8 segundos

**Conclusión:** Rendimiento aceptable para uso interactivo. El 90% de las peticiones se completan en <12 segundos.

#### Uso de Recursos

- **Memoria RAM:** ~500MB en ejecución
- **CPU:** Picos de 40-60% durante procesamiento
- **Almacenamiento temporal:** ~2MB por ejecución (archivos de audio)
- **Ancho de banda:** ~500KB-2MB por ejecución

**Conclusión:** Compatible con Spaces gratuito de Hugging Face (16GB RAM, 2 vCPU).

### Aplicabilidad de la Solución

#### ✅ Casos de Uso Ideales

1. **Educación Infantil**
   - Generación rápida de cuentos personalizados para niños
   - Material de lectura y escucha accesible
   - Estimulación de imaginación con historias únicas

2. **Accesibilidad**
   - Contenido en audio para personas con dificultades de lectura
   - Alternativa a libros físicos para acceso inmediato

3. **Creatividad y Entretenimiento**
   - Inspiración para escritores
   - Entretenimiento personalizado
   - Herramienta de brainstorming narrativo

4. **Aprendizaje de Español**
   - Material de escucha en español
   - Exposición a vocabulario rico
   - Práctica de comprensión auditiva

#### ⚠️ Limitaciones de Aplicabilidad

1. **No apto para:**
   - Publicación profesional sin revisión
   - Contextos donde se requiera voz humana real
   - Narrativas extremadamente largas (>600 palabras)
   - Usos que requieran control preciso de emoción en audio

2. **Requiere:**
   - Conexión a internet estable
   - Idea base clara del usuario
   - Paciencia de 10-20 segundos por generación

### Escalabilidad

- **Usuarios concurrentes:** Limitado por rate limits de API (~100 peticiones/hora)
- **Solución:** Para uso masivo, se requeriría:
  - API key de pago para Llama
  - Implementación de cola de peticiones
  - Posible upgrade a Spaces de pago

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## 🚀 Conclusiones

### Logros del Proyecto

✅ **Resolución del problema:** La aplicación cumple exitosamente su objetivo de automatizar la creación y narración de cuentos personalizados.

✅ **Calidad de output:** Los cuentos generados son coherentes, creativos y apropiados. El audio es claro y comprensible.

✅ **Usabilidad:** Interfaz intuitiva que permite uso inmediato sin necesidad de conocimientos técnicos.

✅ **Rendimiento:** Tiempos de respuesta aceptables para uso interactivo (~9 segundos promedio).

✅ **Viabilidad técnica:** Implementación exitosa en Hugging Face Spaces gratuito.

### Aprendizajes Clave

1. La **combinación estratégica de modelos** (LLM para texto + TTS para audio) permite crear soluciones completas sin necesidad de entrenamiento personalizado.

2. El **uso de APIs** vs modelos locales es una decisión arquitectónica crítica que debe balancear rendimiento, costos y limitaciones de infraestructura.

3. Las **limitaciones de componentes individuales** (como falta de control emocional en TTS) pueden compensarse parcialmente mediante **optimización de otros componentes** (como prompts expresivos).

4. La **experiencia de usuario** debe priorizarse: una solución más simple que funcione bien es superior a una compleja que falle frecuentemente.

### Trabajo Futuro

Posibles mejoras a implementar:

1. **Control de voz mejorado:**
   - Integración con servicios TTS premium (ElevenLabs, Azure TTS)
   - Selección de género y edad de voz por el usuario

2. **Personalización avanzada:**
   - Selección de género narrativo (aventura, fantasía, ciencia ficción)
   - Inclusión de nombres de personas específicas
   - Temas educativos específicos (valores, ciencia, historia)

3. **Multimodalidad:**
   - Generación de ilustraciones para el cuento (DALL-E, Stable Diffusion)
   - Creación de PDF con texto + imágenes

4. **Características sociales:**
   - Compartir cuentos con otros usuarios
   - Galería de cuentos populares
   - Sistema de valoraciones

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## 📦 Instalación y Despliegue

### Requisitos

```txt
gradio>=4.44.0
huggingface_hub>=0.24.6
gTTS
```

### Variables de Entorno Necesarias

```bash
HF_TOKEN=tu_token_de_hugging_face  # Opcional pero recomendado
```

### Ejecución Local

```bash
# Clonar repositorio
git clone https://huggingface.co/spaces/TU_ORGANIZACION/NarrativaVisualAI

# Instalar dependencias
pip install -r requirements.txt

# Ejecutar aplicación
python app.py
```

### Despliegue en Hugging Face Spaces

1. Crear nuevo Space en Hugging Face
2. Seleccionar SDK: Gradio
3. Subir archivos: `app.py`, `requirements.txt`, `README.md`
4. (Opcional) Configurar token HF_TOKEN en Settings → Repository secrets
5. El Space se desplegará automáticamente

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## 👥 Autoría y Licencia

**Proyecto desarrollado para:** IES Rafael Alberti  
**Asignatura:** Sistemas de Aprendizaje Automático  
**Licencia:** MIT  

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## 📚 Referencias

- [Llama 3.1 Model Card](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct)
- [gTTS Documentation](https://gtts.readthedocs.io/)
- [Gradio Documentation](https://gradio.app/docs/)
- [Hugging Face Hub Documentation](https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/)

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**⭐ ¡Disfruta creando cuentos mágicos! ✨**