Update app.py

app.py

@@ -6,7 +6,8 @@ import cv2
 import numpy as np
 from PIL import Image
 from diffusers import StableDiffusionPipeline, DDIMScheduler
-
+# NUEVO: Importamos la función para descargar
+from huggingface_hub import hf_hub_download 
 
 # --- FORZAR RUTA PARA QUE ENCUENTRE EL MÓDULO ---
 sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
@@ -16,12 +17,18 @@ from ip_adapter.ip_adapter_faceid import IPAdapterFaceID
 from insightface.app import FaceAnalysis
 
 # Configuración
-device = "cpu"
+device = "cpu" # Si cambias a GPU en settings, cámbialo a "cuda"
 model_id = "runwayml/stable-diffusion-v1-5"
-ip_ckpt = "ip-adapter-faceid_sd15.bin"
+
+# NUEVO: Descarga automática del modelo
+# Esto guardará el archivo en la caché de Hugging Face y devolverá la ruta local
+print("Descargando/Verificando el modelo IP-Adapter...")
+ip_ckpt = hf_hub_download(repo_id="h94/IP-Adapter-FaceID", filename="ip-adapter-faceid_sd15.bin")
+print(f"Modelo cargado desde: {ip_ckpt}")
 
 # Carga de modelos
-app = FaceAnalysis(name="buffalo_l", providers=['CUDAExecutionProvider'])
+# NOTA: Si estás en CPU, usa ['CPUExecutionProvider']
+app = FaceAnalysis(name="buffalo_l", providers=['CPUExecutionProvider'])
 app.prepare(ctx_id=0, det_size=(640, 640))
 
 pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float32).to(device)
@@ -30,7 +37,8 @@ ip_model = IPAdapterFaceID(pipe, ip_ckpt, device)
 def generate(image, prompt):
     img_cv = cv2.cvtColor(np.array(image), cv2.COLOR_RGB2BGR)
     faces = app.get(img_cv)
-    if not faces: return None
+    if not faces: 
+        return None
     
     # Generar
     results = ip_model.generate(