Update app.py

app.py

@@ -5,29 +5,24 @@ import torch
 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 
+from diffusers import StableDiffusionPipeline
+from huggingface_hub import hf_hub_download
 
 # --- FORZAR RUTA PARA QUE ENCUENTRE EL MÓDULO ---
 sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
 from ip_adapter.ip_adapter_faceid import IPAdapterFaceID
-# -----------------------------------------------
 
 from insightface.app import FaceAnalysis
 
 # Configuración
-device = "cpu" # Si cambias a GPU en settings, cámbialo a "cuda"
+device = "cpu"
 model_id = "runwayml/stable-diffusion-v1-5"
 
-# NUEVO: Descarga automática del modelo
-# Esto guardará el archivo en la caché de Hugging Face y devolverá la ruta local
+# Descarga automática del modelo
 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
-# NOTA: Si estás en CPU, usa ['CPUExecutionProvider']
 app = FaceAnalysis(name="buffalo_l", providers=['CPUExecutionProvider'])
 app.prepare(ctx_id=0, det_size=(640, 640))
 
@@ -47,5 +42,6 @@ def generate(image, prompt):
     )
     return results[0]
 
+# Lanzar con opciones optimizadas para estabilidad
 demo = gr.Interface(fn=generate, inputs=[gr.Image(type="pil"), gr.Textbox()], outputs="image")
-demo.launch()
+demo.launch(ssr_mode=False)