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from transformers import pipeline
from diffusers import DiffusionPipeline
import torch
import time
from tqdm import trange
# Detectar hardware
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
torch_dtype = torch.float16 if device == "cuda" else torch.float32
# Modelo de imagen (SSD-1B)
image_pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(
"segmind/SSD-1B",
torch_dtype=torch_dtype
).to(device)
# Modelo de texto más liviano y en español
text_pipe = pipeline(
"text-generation",
model="PlanTL-GOB-ES/gpt2-base-bne",
device=0 if device == "cuda" else -1
)
# Función principal con progreso progresivo
def crear_microcuento(tema, progress=gr.Progress(track_tqdm=True)):
prompt_img = f"Ilustración digital detallada sobre: {tema}, arte suave, poético, luces tenues"
for _ in trange(50, desc="Generando imagen..."):
time.sleep(0.05)
imagen = image_pipe(prompt_img).images[0]
for _ in trange(50, desc="Generando microcuento..."):
time.sleep(0.03)
prompt_txt = f"Escribe un microcuento narrativo, creativo y poético en español sobre: '{tema}'. El cuento debe tener inicio, desarrollo y final en no más de 4 líneas."
cuento = text_pipe(prompt_txt, max_new_tokens=100, do_sample=True, temperature=0.9)[0]["generated_text"]
return imagen, cuento.replace(prompt_txt, "").strip()
# Interfaz Gradio
gr.Interface(
fn=crear_microcuento,
inputs=gr.Textbox(lines=2, placeholder="Ej: La lluvia que susurra secretos", label="Tema del microcuento"),
outputs=[
gr.Image(label="Imagen generada"),
gr.Textbox(label="Microcuento")
],
title="✨ Microcuentos Ilustrados por IA",
description="Ingresa un tema y esta IA creará una imagen artística y un microcuento narrativo inspirado en él.",
).launch()
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