import streamlit as st
from streamlit_extras.switch_page_button import switch_page


translations = {
'en': {'title': 'Painter',
    'original_tweet': 
       """
       [Original tweet](https://twitter.com/mervenoyann/status/1771542172946354643) (March 23, 2024)
       """,
    'tweet_1':
        """
        I read the Painter [paper](https://t.co/r3aHp29mjf) by [BAAIBeijing](https://x.com/BAAIBeijing) to convert the weights to 🤗 Transformers, and I absolutely loved the approach they took so I wanted to take time to unfold it here!
        """,
    'tweet_2':
        """
        So essentially this model takes inspiration from in-context learning, as in, in LLMs you give an example input output and give the actual input that you want model to complete (one-shot learning) they adapted this to images, thus the name "images speak in images".  
        <br>
        This model doesn't have any multimodal parts, it just has an image encoder and a decoder head (linear layer, conv layer, another linear layer) so it's a single modality.  
        <br>
        The magic sauce is the data: they input the task in the form of image and associated transformation and another image they want the transformation to take place and take smooth L2 loss over the predictions and ground truth this is like T5 of image models 😀 
        """,
    'tweet_3':
        """
        What is so cool about it is that it can actually adapt to out of domain tasks, meaning, in below chart, it was trained on the tasks above the dashed line, and the authors found out it generalized to the tasks below the line, image tasks are well generalized 🤯 
        """,
    'ressources':
        """
        Ressources:  
        [Images Speak in Images: A Generalist Painter for In-Context Visual Learning](https://arxiv.org/abs/2212.02499) 
        by Xinlong Wang, Wen Wang, Yue Cao, Chunhua Shen, Tiejun Huang (2022)  
        [GitHub](https://github.com/baaivision/Painter)
        """
      },
'fr': {
    'title': 'Painter',
    'original_tweet': 
       """
       [Tweet de base](https://twitter.com/mervenoyann/status/1771542172946354643) (en anglais) (23 mars 2024)
       """,
    'tweet_1':
        """
        Pour pouvoir convertir les poids du Painter de [BAAIBeijing](https://x.com/BAAIBeijing) dans 🤗 Transformers, j'ai lu le [papier](https://t.co/r3aHp29mjf) et ai absolument adoré l'approche qu'ils ont adoptée. Donc j'ai voulu prendre le temps de l'exposer ici !
        """,
    'tweet_2':
        """
        Ce modèle s'inspire donc essentiellement de l'apprentissage en contexte, c'est-à-dire que dans les LLM, vous donnez un exemple d'entrée et de sortie et vous donnez l'entrée réelle que vous voulez que le modèle complète (apprentissage 1-shot). Ils ont adapté cette méthode aux images, d'où le nom "images speak in images" (les images parlent en images).          
        <br>
        Ce modèle ne comporte aucune partie multimodale, mais seulement un encodeur d'images et une tête de décodage (couche linéaire, couche de convolution et autre couche linéaire), de sorte qu'il s'agit d'une modalité unique.  
        <br>
        La sauce magique, ce sont les données : ils introduisent la tâche sous la forme d'une image et d'une transformation associée, ainsi qu'une autre image qu'ils veulent transformer, et prennent une perte L2 lisse sur les prédictions et la vérité de terrain. C'est le T5 des modèles d'image 😀.                
        """,
    'tweet_3':
        """
        Ce qui est particulièrement intéressant, c'est qu'il peut s'adapter à des tâches hors domaine, c'est-à-dire que dans le graphique ci-dessous, il a été entraîné sur les tâches situées au-dessus de la ligne pointillée, et les auteurs ont découvert qu'il s'adaptait aux tâches situées en dessous de la ligne. Les tâches liées à l'image sont bien généralisées 🤯         """,
    'ressources':
        """
        Ressources :  
        [Images Speak in Images: A Generalist Painter for In-Context Visual Learning](https://arxiv.org/abs/2212.02499) 
        de Xinlong Wang, Wen Wang, Yue Cao, Chunhua Shen, Tiejun Huang (2022)  
        [GitHub](https://github.com/baaivision/Painter)
        """
    }
}    


def language_selector():
    languages = {'EN': '🇬🇧', 'FR': '🇫🇷'}
    selected_lang = st.selectbox('', options=list(languages.keys()), format_func=lambda x: languages[x], key='lang_selector')
    return 'en' if selected_lang == 'EN' else 'fr'

left_column, right_column = st.columns([5, 1])

# Add a selector to the right column
with right_column:
    lang = language_selector()

# Add a title to the left column
with left_column:
    st.title(translations[lang]["title"])
    
st.success(translations[lang]["original_tweet"], icon="ℹ️")
st.markdown(""" """)

st.markdown(translations[lang]["tweet_1"], unsafe_allow_html=True)
st.markdown(""" """)

st.image("pages/Painter/image_1.jpeg", use_container_width=True)
st.markdown(""" """)

st.markdown(translations[lang]["tweet_2"], unsafe_allow_html=True)
st.markdown(""" """)

st.image("pages/Painter/image_2.jpeg", use_container_width=True)
st.markdown(""" """)

st.markdown(translations[lang]["tweet_3"], unsafe_allow_html=True)
st.markdown(""" """)

st.image("pages/Painter/image_3.jpeg", use_container_width=True)
st.markdown(""" """)

st.info(translations[lang]["ressources"], icon="📚")  

st.markdown(""" """)
st.markdown(""" """)
st.markdown(""" """)
col1, col2, col3= st.columns(3)
with col1:
    if lang == "en":
        if st.button('Previous paper', use_container_width=True):
            switch_page("LLaVA-NeXT")
    else:
        if st.button('Papier précédent', use_container_width=True):
            switch_page("LLaVA-NeXT")
with col2:
    if lang == "en":
        if st.button("Home", use_container_width=True):
            switch_page("Home")
    else:
        if st.button("Accueil", use_container_width=True):
            switch_page("Home")
with col3:
    if lang == "en":
        if st.button("Next paper", use_container_width=True):
            switch_page("SegGPT")
    else:
        if st.button("Papier suivant", use_container_width=True):
            switch_page("SegGPT")