Update app.py

app.py

@@ -1,7 +1,7 @@
 import os
 import traceback
 import gradio as gr
-from gradio_client import Client
+from gradio_client import Client, handle_file
 
 def fusionar_cosplay_bridge(imagen_real, imagen_ref):
     hf_token = os.getenv("HF_TOKEN")
@@ -10,7 +10,7 @@ def fusionar_cosplay_bridge(imagen_real, imagen_ref):
         raise gr.Error("Falta el token HF_TOKEN en el servidor.")
 
     try:
-        print("[+] Petición recibida desde Android. Conectando al clúster...")
+        print("[+] Petición recibida desde Android. Conectando al clúster de Qwen...")
         hf_client = Client("joyfox/Qwen-Image-Edit-Cosplay", token=hf_token)
         
         # Aseguramos los prefijos Data URI limpios
@@ -19,15 +19,20 @@ def fusionar_cosplay_bridge(imagen_real, imagen_ref):
         
         prompt_texto = "把图2中动漫人物中的发型，服饰和装扮道具迁移到图1的真实人物，图1真实人物保持高度人脸一致性"
         
-        print("[+] Ejecutando la fusión forzando el índice de función principal (fn_index=0)...")
+        print("[+] Empaquetando strings Base64 con el formateador de archivos nativo de Gradio 6...")
         
-        # 🌟 SOLUCCIÓN AQUÍ: Agregamos fn_index=0 para decirle a Gradio qué endpoint 
-        # específico del modelo Qwen debe ejecutar, resolviendo el ValueError.
+        # 🌟 LA SOLUCIÓN DEFINITIVA: 
+        # Usamos handle_file para envolver el string Base64 en el objeto JSON estructurado que gr.Image 
+        # espera recibir, evitando el fallo de decodificación y mapeo del endpoint.
+        input_real = handle_file(data_uri_real)
+        input_ref = handle_file(data_uri_ref)
+
+        print("[+] Ejecutando inferencia en el pipeline (fn_index=0)...")
         resultado = hf_client.predict(
-            data_uri_real,    # Primer input
-            data_uri_ref,     # Segundo input
-            prompt_texto,     # Tercer input
-            fn_index=0        # Forzamos la función base del modelo
+            input_real,       # Imagen Real (gr.Image estructurada)
+            input_ref,        # Imagen Referencia (gr.Image estructurada)
+            prompt_texto,     # Texto Prompt (gr.Textbox)
+            fn_index=0
         )
         
         print("[+] Fusión completada con éxito.")
@@ -39,7 +44,7 @@ def fusionar_cosplay_bridge(imagen_real, imagen_ref):
         print("=====================================================\n")
         raise gr.Error(f"Crash interno en el cliente del modelo: {str(e)}")
 
-# Mapeamos la interfaz limpia para Android
+# Mapeamos la interfaz universal para Android
 demo = gr.Interface(
     fn=fusionar_cosplay_bridge,
     inputs=[gr.Textbox(label="Real"), gr.Textbox(label="Ref")],