Update app.py

app.py

@@ -4,20 +4,29 @@ import gradio as gr
 
 # Modelo base
 BASE_MODEL = "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0"
-# LoRA de ejemplo (puedes cambiarlo por el tuyo)
+# LoRA de ejemplo
 LORA_MODEL = "nerijs/pixel-art-xl"
 
+# Detectar dispositivo
+device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
+print(f"Usando dispositivo: {device}")
+
+# Ajuste de dtype y memoria
+dtype = torch.float16 if device == "cuda" else torch.float32
+low_mem = True if device == "cpu" else False
+
 print("Cargando modelo base...")
 pipe = StableDiffusionXLPipeline.from_pretrained(
     BASE_MODEL,
-    torch_dtype=torch.float16,
-    variant="fp16",
-    use_safetensors=True
-).to("cuda")
+    torch_dtype=dtype,
+    variant="fp16" if device == "cuda" else None,
+    use_safetensors=True,
+    low_cpu_mem_usage=low_mem
+).to(device)
 
 print("Cargando LoRA...")
 pipe.load_lora_weights(LORA_MODEL)
-pipe.fuse_lora(lora_scale=0.8)  # Ajusta el peso del LoRA
+pipe.fuse_lora(lora_scale=0.8)
 
 def generar(prompt):
     with torch.inference_mode():
@@ -28,7 +37,7 @@ demo = gr.Interface(
     fn=generar,
     inputs=gr.Textbox(label="Prompt", placeholder="Escribe tu prompt aquí..."),
     outputs=gr.Image(label="Imagen generada"),
-    title="Generador con LoRA en T4 Gratis"
+    title="Generador con LoRA (CPU/GPU)"
 )
 
 if __name__ == "__main__":