Update app.py

app.py

@@ -1,5 +1,5 @@
 import streamlit as st
-from transformers import pipeline
+from diffusers import StableDiffusionPipeline
 from dotenv import load_dotenv
 import openai
 import os
@@ -13,7 +13,7 @@ from streamlit_webrtc import webrtc_streamer, WebRtcMode, AudioProcessorBase
 # Configuración de la clave API
 load_dotenv()
 openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
-os.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"] ="botidinamix-g.json"
+os.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"] = "botidinamix-g.json"
 
 # Configuración de Streamlit
 st.set_page_config(page_title="Asistente Teológico", page_icon="📖")
@@ -77,7 +77,7 @@ page = st.sidebar.selectbox("Selecciona una página", ["Chat Asistente", "Gesti
 # Cargar el modelo de Hugging Face
 @st.cache(allow_output_mutation=True)
 def cargar_modelo():
-    return pipeline('text-to-image', model='flax-community/dalle-mini')
+    return StableDiffusionPipeline.from_pretrained("CompVis/stable-diffusion-v1-4")
 
 modelo_generacion_imagenes = cargar_modelo()
 
@@ -152,8 +152,7 @@ elif page == "Generador de Frases Bíblicas":
     # Función para generar una imagen alusiva usando Hugging Face
     def generar_imagen(frase):
         try:
-            images = modelo_generacion_imagenes(frase, num_return_sequences=1)
-            image = images[0]["generated_image"]
+            image = modelo_generacion_imagenes(frase).images[0]
             return image
         except Exception as e:
             st.error(f"Error al generar la imagen: {e}")