Create app.py

app.py

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+import gradio as gr
+from diffusers import StableDiffusionPipeline
+import torch
+
+# Cargar el modelo
+model_id = "tu-nombre-de-usuario/tu-modelo"  # Reemplazar con el ID de tu modelo en Hugging Face
+pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16)
+pipe = pipe.to("cuda")  # Asegúrate de tener una GPU disponible o cambia esto a "cpu"
+
+def inferencia(prompt):
+    # Realizar la inferencia
+    imagen = pipe(prompt).images[0]
+    
+    # Convertir la imagen a un formato que Gradio pueda utilizar, si es necesario
+    # Esto podría incluir convertir un tensor de PyTorch a una imagen PIL y luego a una matriz NumPy, por ejemplo
+    
+    return imagen
+
+# Definir la interfaz Gradio
+iface = gr.Interface(fn=inferencia, inputs="text", outputs="image")
+
+if __name__ == "__main__":
+    # Lanzar la interfaz en Hugging Face Spaces
+    iface.launch()