.

.gitignore

@@ -1,3 +1,5 @@
 huggingvenv/
 
-.venv
+.venv
+
+.env

app3.py

@@ -3,23 +3,24 @@ from diffusers import StableDiffusionPipeline
 from PIL import Image
 import torch
 
-# Cargar un modelo ligero de ejemplo
+
+#Modelo que genera imágenes, está poco probado ya que tarda muchísimo en generarlas
 model_id = "OFA-Sys/small-stable-diffusion-v0"
 pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id)
-pipe = pipe.to("cpu")  # usar "cuda" si hay GPU
+pipe = pipe.to("cpu") 
 
 # Función que Gradio llamará
 def generar_imagen(prompt):
     if not prompt:
         return None
     image = pipe(prompt).images[0]
-    return image  # No hacemos image.save(), Gradio lo mostrará y permitirá descargarlo
+    return image 
 
 # Interfaz Gradio
 demo = gr.Interface(
     fn=generar_imagen,
     inputs=gr.Textbox(label="Prompt"),
-    outputs=gr.Image(type="pil"),  # type="pil" permite descargar la imagen
+    outputs=gr.Image(type="pil"),
     title="Generador de imágenes ligero",
     description="Introduce un prompt y el modelo generará la imagen. Podrás descargarla con el botón de Gradio."
 )

app4.py

@@ -0,0 +1,36 @@
+import streamlit as st
+import requests
+import base64
+
+API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/espnet/kan-bayashi_ljspeech_vits"
+HF_TOKEN = "TU_TOKEN_DE_HUGGINGFACE"  # pon tu token aquí
+
+headers = {"Authorization": f"Bearer {HF_TOKEN}"}
+
+def text_to_speech(text):
+    payload = {"inputs": text}
+    response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
+    return response.content
+
+st.title("Texto a Voz Accesible")
+st.write("Aplicación para personas con discapacidades visuales o cognitivas.")
+
+texto = st.text_area("Escribe el texto que quieres convertir a audio")
+
+if st.button("Generar Audio"):
+    if texto.strip() == "":
+        st.warning("Introduce texto para convertir.")
+
+    else:
+        audio_bytes = text_to_speech(texto)
+
+        # Mostrar audio en la web
+        st.audio(audio_bytes, format="audio/wav")
+
+        # Botón de descarga
+        st.download_button(
+            label="Descargar audio",
+            data=audio_bytes,
+            file_name="voz_generada.wav",
+            mime="audio/wav",
+        )