.

README.md

@@ -5,7 +5,7 @@ colorFrom: gray
 colorTo: indigo
 sdk: gradio
 sdk_version: 6.0.2
-app_file: app3.py
+app_file: app6.py
 pinned: false
 ---
 

app6.py

@@ -0,0 +1,118 @@
+import gradio as gr
+import torch
+from diffusers import DiffusionPipeline
+from PIL import Image
+
+# --- Configuración del Modelo ---
+# Usa la GPU si está disponible, sino la CPU (SDXL será muy lento en CPU)
+device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
+dtype_config = torch.bfloat16 if device == "cuda" else torch.float32 # bfloat16 solo para GPU modernas
+
+# Modelo Stable Diffusion XL Refiner para transformaciones de alta calidad
+model_id = "stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1.0" 
+
+try:
+    # Usamos DiffusionPipeline para Image-to-Image (i2i)
+    pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(
+        model_id, 
+        torch_dtype=dtype_config, 
+        use_safetensors=True
+    ).to(device)
+    print(f"Modelo SDXL Refiner cargado en: {device.upper()}")
+except Exception as e:
+    print(f"Error al cargar el modelo SDXL: {e}")
+    pipe = None
+
+
+# --- Función de Procesamiento con Difusión (i2i) ---
+def procesar_con_sdxl(imagen_entrada, prompt_base, estilo_radial, strength_slider):
+    """
+    Aplica transformación i2i guiada por el prompt y el estilo radial seleccionado.
+    """
+    if pipe is None or imagen_entrada is None:
+        return Image.new('RGB', (512, 512), color = 'red') 
+
+    # 1. Definir el prompt según el estilo radial seleccionado
+    estilo_prompts = {
+        "Blanco y Negro (Monocromático)": ", en alto contraste, blanco y negro, monocromático, dramático",
+        "Alto Contraste y Saturación": ", colores vívidos, alto contraste, HDR, saturación extrema",
+        "Original (Poco Ruido)": ", fotografía de alta calidad, realista, colores naturales",
+    }
+    
+    # Combinar el prompt base del usuario con el estilo
+    full_prompt = prompt_base + estilo_prompts.get(estilo_radial, "")
+
+    # 2. Preprocesar la imagen (SDXL funciona bien con resoluciones más grandes)
+    # Redimensionamos a 1024x1024, que es la resolución nativa de SDXL, para mejores resultados
+    init_image = imagen_entrada.convert("RGB").resize((1024, 1024))
+    
+    try:
+        # 3. Ejecutar el pipeline de difusión i2i
+        image = pipe(
+            prompt=full_prompt, 
+            image=init_image, 
+            strength=strength_slider, # Fuerza de la modificación
+            guidance_scale=7.5    # Qué tan estricto debe ser el modelo con el prompt
+        ).images[0] 
+        
+        return image
+    except Exception as e:
+        print(f"Error durante la difusión: {e}")
+        return Image.new('RGB', (1024, 1024), color = 'red')
+
+
+# --- Interfaz Gradio con gr.Blocks() ---
+with gr.Blocks(title="SDXL Refiner con Controles Radiales") as demo:
+    gr.Markdown(
+        """
+        # 🌟 Tarea con SDXL Refiner (Image-to-Image)
+        Carga una imagen, define un **Prompt** y selecciona un **Estilo Radial** para que el modelo de difusión la transforme.
+        """
+    )
+    with gr.Row():
+        # Lado izquierdo: Inputs y Controles
+        with gr.Column(scale=1):
+            image_input = gr.Image(
+                type="pil", 
+                label="1. Cargar Imagen Inicial",
+            )
+            
+            prompt_input = gr.Textbox(
+                label="2. Prompt Base (ej. Un gato mirando por la ventana)", 
+                value="Una foto de un gato mirando por la ventana"
+            )
+
+            # --- Control Radial (Radio Buttons) ---
+            estilo_radial = gr.Radio(
+                ["Original (Poco Ruido)", "Blanco y Negro (Monocromático)", "Alto Contraste y Saturación"],
+                label="3. Selecciona el Estilo de Transformación",
+                value="Original (Poco Ruido)"
+            )
+            # -----------------------------------
+            
+            strength_slider = gr.Slider(
+                minimum=0.1, 
+                maximum=1.0, 
+                value=0.6, 
+                step=0.05, 
+                label="4. Fuerza de Difusión (Strength): 0.1=sutil, 1.0=cambio total"
+            )
+            
+            process_button = gr.Button("✨ Aplicar Difusión SDXL", variant="primary")
+            
+        # Lado derecho: Output
+        with gr.Column(scale=1):
+            image_output = gr.Image(
+                type="pil",
+                label="Imagen Transformada por SDXL",
+                height=512 # Mostramos a 512, aunque la generación sea a 1024
+            )
+    
+    # Conexión de la acción
+    process_button.click(
+        fn=procesar_con_sdxl, 
+        inputs=[image_input, prompt_input, estilo_radial, strength_slider], 
+        outputs=image_output
+    )
+
+demo.launch(inbrowser=True)