Update generation.py

generation.py

@@ -4,31 +4,29 @@ from datetime import datetime
 from typing import Optional
 from huggingface_hub import InferenceClient
 
-# Directorio donde se guardan las imágenes generadas
 OUTPUT_DIR = "generated_images"
 os.makedirs(OUTPUT_DIR, exist_ok=True)
 
-# Cliente de inferencia
-# Si tienes un Token de HF en tus Secrets, lo detectará automáticamente
+# Usaremos un modelo de la comunidad que suele ser gratuito
 client = InferenceClient()
 
 def generate_image_from_prompt(
     prompt: str,
-    negative_prompt: str = "",
-    model_name: str = "black-forest-labs/FLUX.1-schnell", # CAMBIADO A VERSIÓN GRATUITA
+    negative_prompt: str = "blurry, bad quality, distorted, ugly",
+    model_name: str = "SG161222/RealVisXL_V4.0_Lightning", # Modelo experto en realismo GRATIS
     seed: Optional[int] = None,
 ) -> tuple[Optional[str], str]:
     try:
         if seed is None:
             seed = random.randint(0, 2_147_483_647)
         
-        # Parámetros optimizados para el modelo gratuito FLUX Schnell
+        # Este modelo funciona de maravilla con InferenceClient
         image = client.text_to_image(
             prompt=prompt,
             model=model_name,
-            seed=seed,
-            num_inference_steps=4, # Schnell solo necesita 4 pasos (es muy rápido)
-            # guidance_scale se omite en Schnell para evitar errores de API gratuita
+            negative_prompt=negative_prompt,
+            num_inference_steps=8, # SDXL Lightning es muy rápido
+            guidance_scale=1.5,
         )
 
         timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
@@ -37,9 +35,9 @@ def generate_image_from_prompt(
         
         image.save(file_path)
         
-        status = f"✅ ¡Sofía está lista!\nModelo: {model_name}\nSeed: {seed}"
+        status = f"✅ ¡Sofía generada con éxito!\nModelo: RealVisXL (Gratis)\nSeed: {seed}"
         return file_path, status
 
     except Exception as e:
-        error_msg = f"❌ Error al generar imagen: {str(e)}"
+        error_msg = f"❌ Error: {str(e)}"
         return None, error_msg