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 import torch
+import spaces  # <--- IMPORTANTE
 from diffusers import FluxPipeline
 import gradio as gr
 
-# 1. Configuración inicial
-# Usamos schnell porque es mucho más ligero que 'dev' y perfecto para Spaces
+# Carga fuera de la función (esto ya lo tenías bien)
 model_id = "black-forest-labs/FLUX.1-schnell"
-device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
-
-print("Cargando el pipeline base...")
-# Usamos bfloat16 para ahorrar VRAM y mantener calidad
-pipe = FluxPipeline.from_pretrained(
-    model_id, 
-    torch_dtype=torch.bfloat16
-).to(device)
-
-# 2. Cargar el LoRA
-print("Cargando LoRA...")
+pipe = FluxPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.bfloat16).to("cuda")
 pipe.load_lora_weights("joyfox/Kontext-Cosplay-Lora", weight_name="kontext_cosplay_lora_20000.safetensors")
 
+# ESTA ES LA CLAVE: Decora la función con @spaces.GPU
+@spaces.GPU
 def generate_image(prompt):
-    # 'r2cos' es el trigger obligatorio del modelo
     full_prompt = f"{prompt}, r2cos"
-    
-    # Schnell requiere menos pasos (4) que dev (20-50)
-    image = pipe(
-        full_prompt, 
-        num_inference_steps=4, 
-        guidance_scale=0.0
-    ).images[0]
+    image = pipe(full_prompt, num_inference_steps=4, guidance_scale=0.0).images[0]
     return image
 
-# 3. Interfaz de usuario
-demo = gr.Interface(
-    fn=generate_image, 
-    inputs=gr.Textbox(label="Describe a tu personaje"), 
-    outputs=gr.Image(label="Resultado Cosplay"),
-    title="Generador de Cosplay con Kontext-LoRA"
-)
-
-if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
+# Interfaz
+demo = gr.Interface(fn=generate_image, inputs="text", outputs="image")
+demo.launch()