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-import os
-from huggingface_hub import InferenceClient
+import gradio as gr
+import torch
+from PIL import Image
+from diffusers import QwenImageEditPipeline
+import spaces
 
-client = InferenceClient(
-    provider="fal-ai",
-    api_key=os.environ["HF_TOKEN"],
+# 1. Cargar el modelo base y el adaptador (LoRA)
+# Esto ocurre cuando el Space arranca, preparándolo en memoria
+pipe = QwenImageEditPipeline.from_pretrained(
+    "Qwen/Qwen-Image-Edit-2511", 
+    torch_dtype=torch.bfloat16
 )
+pipe.load_lora_weights("WarmBloodAban/AnyoneCosplay")
+pipe.to("cuda")
 
-with open("cat.png", "rb") as image_file:
-   input_image = image_file.read()
+# 2. La función generadora con Zero-GPU
+# @spaces.GPU le dice a Hugging Face: "préstame una GPU potente solo para estos segundos"
+@spaces.GPU
+def generate_cosplay(human_img, anime_img):
+    # El modelo espera una sola imagen unida. 
+    # Pegamos la foto humana (Figura 1) y el anime (Figura 2) lado a lado.
+    w1, h1 = human_img.size
+    w2, h2 = anime_img.size
+    
+    # Ajustamos la altura de la imagen anime para que coincida con la humana
+    new_w2 = int((h1 / h2) * w2)
+    anime_img_resized = anime_img.resize((new_w2, h1))
+    
+    combined_img = Image.new('RGB', (w1 + new_w2, h1))
+    combined_img.paste(human_img, (0, 0))
+    combined_img.paste(anime_img_resized, (w1, 0))
+    
+    # Palabra clave de activación requerida por el autor del modelo
+    prompt = "Let the person in Figure 1 cosplay the role in Figure 2"
+    
+    with torch.inference_mode():
+        # Ejecutamos la inferencia con los parámetros recomendados para Qwen
+        output = pipe(
+            image=combined_img,
+            prompt=prompt,
+            num_inference_steps=50,
+            true_cfg_scale=4.0
+        ).images[0]
+        
+    return output
 
-# output is a PIL.Image object
-image = client.image_to_image(
-    input_image,
-    prompt="Turn the cat into a tiger.",
-    model="ScottzillaSystems/qwen-image-edit-plus-nsfw-lora",
-)
+# 3. Interfaz gráfica simple y ligera
+with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo:
+    gr.Markdown("# 🎭 Virtual Cosplay (Zero-GPU)")
+    gr.Markdown("Sube tu foto y la del personaje de anime. El modelo transferirá la ropa manteniendo tu rostro.")
+    
+    with gr.Row():
+        human_in = gr.Image(type="pil", label="Tu foto (Figura 1)")
+        anime_in = gr.Image(type="pil", label="Personaje Anime (Figura 2)")
+        
+    btn = gr.Button("✨ Generar Cosplay", variant="primary")
+    output_image = gr.Image(label="Resultado final")
+    
+    btn.click(fn=generate_cosplay, inputs=[human_in, anime_in], outputs=output_image)
+
+# Iniciar la aplicación
+demo.launch()