app.py

import gradio as gr
from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch

# 1️⃣ Carga el modelo de Hugging Face con optimización          
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
    "runwayml/stable-diffusion-v1-5",              
    torch_dtype=torch.float16 if device=="cuda" else torch.float32
)
pipe = pipe.to(device)

# 2️⃣ Función para generar imagen rápida
def generar(prompt):
    with torch.autocast(device):
        image = pipe(prompt, num_inference_steps=25).images[0]  # Reducimos pasos a 25 para velocidad
    return image

# 3️⃣ Interfaz Gradio
iface = gr.Interface(
    fn=generar,
    inputs=gr.Textbox(label="Escribe tu descripción", placeholder="Lo mejor de Blax / The Best of Blax"),
    outputs="image",
    title="Lo mejor de Blax / The Best of Blax",
    description="Genera imágenes con IA (Stable Diffusion v1.5) en ~30 segundos"
)

# 4️⃣ Lanzar app
iface.launch()