Update app.py

app.py

@@ -10,13 +10,13 @@ from pydantic import BaseModel
 API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/joyfox/Qwen-Image-Edit-Cosplay"
 HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN")
 
-# 2. Inicializamos FastAPI
-app = fastapi.FastAPI()
+# 2. Inicializamos FastAPI de manera independiente
+io_app = fastapi.FastAPI()
 
 class CosplayPayload(BaseModel):
     data: list[str]
 
-@app.post("/api/predict")
+@io_app.post("/api/predict")
 async def fusionar_cosplay(payload: CosplayPayload):
     if not HF_TOKEN:
         print("[-] ERROR: El HF_TOKEN no está configurado en las variables (Secrets) del Space.")
@@ -32,7 +32,7 @@ async def fusionar_cosplay(payload: CosplayPayload):
         data_uri_real = payload.data[0] if payload.data[0].startswith("data:") else f"data:image/jpeg;base64,{payload.data[0]}"
         data_uri_ref = payload.data[1] if payload.data[1].startswith("data:") else f"data:image/jpeg;base64,{payload.data[1]}"
         
-        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"
+        prompt_texto = "把图2中动漫人物中的发型，服饰 and 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"
         
         # Payload JSON limpio para la API de Inferencia Serverless
         json_payload = {
@@ -52,7 +52,7 @@ async def fusionar_cosplay(payload: CosplayPayload):
         
         print("[+] Enviando petición a la API de Inferencia de Hugging Face mediante el puente de Gradio...")
         
-        # Al estar bajo el SDK de Gradio, esta petición ya NO lanzará NameResolutionError
+        # Petición HTTP POST síncrona
         respuesta = requests.post(API_URL, headers=headers, json=json_payload, timeout=110)
         print(f"[+] Respuesta recibida. Código de estado: {respuesta.status_code}")
         
@@ -76,11 +76,11 @@ async def fusionar_cosplay(payload: CosplayPayload):
         print("=====================================================\n")
         raise fastapi.HTTPException(status_code=500, detail=f"Crash interno: {str(e)}")
 
-# 3. Interfaz de Gradio Dummy (Obligatoria para que Hugging Face valide el Space)
+# 3. Interfaz de Gradio (Obligatoria para que Hugging Face mantenga vivo el contenedor)
 with gr.Blocks() as demo:
     gr.Markdown("# Cosplay API Bridge Active 🎭")
     gr.Markdown("Este Space está corriendo un servidor FastAPI en segundo plano optimizado para peticiones desde Android.")
 
-# 4. ¡MAGIA! Montamos FastAPI dentro del entorno de Gradio
-# Esto hace que FastAPI herede todas las configuraciones y accesos de red del contenedor de Gradio.
-app = gr.mount_gradio_app(app, demo, path="/")
+# 4. Montamos la aplicación de FastAPI dentro de la instancia de Gradio 'demo'
+# El objeto final resultante se debe mapear de nuevo a la aplicación nativa para que la plataforma lo detecte.
+app = gr.mount_gradio_app(io_app, demo, path="/")