app.py

import gradio as gr
from diffusers import DiffusionPipeline
import torch

# Cargar el modelo FLUX.1-schnell
modelo = DiffusionPipeline.from_pretrained("black-forest-labs/FLUX.1-schnell")
modelo.enable_model_cpu_offload()  # Para ahorrar memoria en la GPU si es necesario

# Función para generar la imagen con una semilla específica
def generar_imagen_con_semilla(prompt, seed=42):
    generador = torch.manual_seed(seed)  # Establecer la semilla
    imagen = modelo(prompt, guidance_scale=7.5, num_inference_steps=4, generator=generador).images[0]
    return imagen

# Crear la interfaz de Gradio con la nueva sintaxis
interfaz = gr.Interface(
    fn=generar_imagen_con_semilla,
    inputs=[gr.Textbox(label="Prompt"), gr.Number(value=42, label="Seed")],
    outputs="image",
    title="Generador de Imágenes FLUX.1-schnell",
    description="Genera imágenes a partir de un prompt de texto y una semilla."
)

# Lanzar la aplicación
interfaz.launch()