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-import gradio as grudge
-from basicsr.archs.rrdbnet_arch import RRDBNet
-from realesrgan import RealESRGANer
+import gradio as gr
+from PIL import Image
+import torch
+from diffusers import StableDiffusionUpscalePipeline
 
-# 1. Cargar el modelo de Super-Resolución
-model = RRDBNet(num_in_ch=3, num_out_ch=3, num_feat=64, num_block=23, num_grow_ch=32, scale=4)
-upsampler = RealESRGANer(scale=4, model_path='RealESRGAN_x4plus.pth', model=model)
-
-def upscale_image(input_img):
-    # 2. El proceso de mejora de calidad
-    output, _ = upsampler.enhance(input_img, outscale=4)
-    return output
-
-# 3. Interfaz de usuario
-demo = gr.Interface(fn=upscale_image, inputs="image", outputs="image")
-demo.launch()
+# Cargamos el modelo (esto se hace una sola vez al arrancar)
+model_id = "ai-forever/Real-ESRGAN" 
+# Nota: Si prefieres usar una implementación más directa de Real-ESRGAN 
+# puedes usar librerías como 'basicsr' o 'realesrgan'