Update app.py

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@@ -24,8 +24,8 @@ def optimize_image(image, png_optimize, jpeg_quality, jpeg_resolution, webp_qual
     else:
         img = Image.open(image)
 
-    # Convertir la imagen a RGB si está en RGBA
-    if img.mode == 'RGBA':
+    # Convertir la imagen a RGB si está en RGBA o en un modo no soportado por JPEG
+    if img.mode not in ['RGB', 'L']:
         img = img.convert('RGB')
     
     original_size = os.path.getsize(image.name) / 1024  # tamaño en KB
@@ -64,7 +64,21 @@ def optimize_image(image, png_optimize, jpeg_quality, jpeg_resolution, webp_qual
         webp_lossy_size = os.path.getsize(webp_lossy_output_path) / 1024
         results.append(("WebP", webp_lossy_output_path, webp_lossy_size, original_size))
     
-    return results
+    # Si alguna de las optimizaciones no se ejecutó, devolver valores por defecto para completar los 12 elementos
+    while len(results) < 4:
+        results.append(("", "", 0, original_size))
+    
+    # Preparar las salidas esperadas
+    outputs = []
+    for format_name, path, size, original_size in results:
+        if format_name and path:
+            img = Image.open(path)
+            percent_reduction = 100 * (original_size - size) / original_size
+            outputs.extend([img, f"{format_name}: {size:.2f} KB\n(diferencia: {-percent_reduction:.2f} KB)", path])
+        else:
+            outputs.extend([None, "", None])
+    
+    return outputs
 
 # Función para aplicar un modelo seleccionado desde Hugging Face
 def apply_model(image, model_name):
@@ -73,7 +87,6 @@ def apply_model(image, model_name):
 
 with gr.Blocks() as demo:
     with gr.Tab("Optimización Tradicional"):
-        # Aceptar imágenes y archivos .heic
         image_input = gr.File(label="Sube tu imagen", file_types=['image', '.heic'])
         optimize_button = gr.Button("Optimizar")
 
@@ -131,4 +144,3 @@ with gr.Blocks() as demo:
         )
 
 demo.launch()
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