Fix: Certified Gradio 5 setup for ZeroGPU compatibility

app.py

@@ -1,42 +1,27 @@
 import sys
 import os
 
-# --- PARCHE DE EMERGENCIA DE NIVEL 3 (INYECCIÓN DE MEMORIA) ---
-import gradio_client.utils as client_utils
-
-# Guardamos la función original por si acaso
-original_get_type = client_utils.get_type
-
-def patched_get_type(schema):
-    # Si el esquema es un booleano (el error detectado), devolvemos "Any" y evitamos el colapso
-    if isinstance(schema, bool):
-        return "Any"
-    return original_get_type(schema)
-
-# Inyectamos nuestro parche directamente en la librería cargada
-client_utils.get_type = patched_get_type
-
-# También parcheamos la función recursiva para mayor seguridad
-original_json_to_python = client_utils.json_schema_to_python_type
-def patched_json_to_python(schema, defs=None):
-    if isinstance(schema, bool):
-        return "Any"
-    try:
-        return original_json_to_python(schema, defs)
-    except:
-        return "Any"
-
-client_utils.json_schema_to_python_type = patched_json_to_python
-client_utils._json_schema_to_python_type = patched_json_to_python
-
-import gradio as gr
-# Anulamos la generación de API en el objeto Blocks
-def fake_get_api_info(self):
-    return {"components": {}, "endpoints": {}}
-gr.Blocks.get_api_info = fake_get_api_info
-# -----------------------------------------------------------
+# --- PARCHE DE COMPATIBILIDAD INVESTIGADO (CRÍTICO) ---
+# Este parche corrige el bug de 'bool' en gradio_client que afecta a Gradio 5
+try:
+    import gradio_client.utils as client_utils
+    old_get_type = client_utils.get_type
+    def new_get_type(schema):
+        if isinstance(schema, bool): return "Any"
+        return old_get_type(schema)
+    client_utils.get_type = new_get_type
+    
+    old_json_to_python = client_utils._json_schema_to_python_type
+    def new_json_to_python(schema, defs=None):
+        if isinstance(schema, bool): return "Any"
+        return old_json_to_python(schema, defs)
+    client_utils._json_schema_to_python_type = new_json_to_python
+except Exception as e:
+    print(f"Aviso: No se pudo aplicar el parche de gradio_client: {e}")
+# ------------------------------------------------------
 
 import spaces
+import gradio as gr
 import torch
 import numpy as np
 from PIL import Image
@@ -118,5 +103,5 @@ with gr.Blocks(title="Image Utility v2.1") as demo:
                 v_out = gr.Video(label="Sequence Output")
             v_btn.click(generate_video, [v_p, v_img, v_ls], v_out)
 
-# Lanzamiento forzado para evitar el error de localhost
-demo.queue().launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860, show_api=False, share=False)
+# Al usar SDK nativo, no definimos server_name ni port. HuggingFace lo inyecta solo.
+demo.launch(show_api=False)