Arreglando generacion de imagenes - version simplificada

app.py

@@ -29,17 +29,15 @@ MODELS = {
         "Helsinki-NLP/opus-mt-en-es": "Traductor inglés-español"
     },
     "image": {
+        "CompVis/stable-diffusion-v1-4": "Stable Diffusion v1.4 (Básico)",
         "runwayml/stable-diffusion-v1-5": "Stable Diffusion v1.5",
-        "CompVis/stable-diffusion-v1-4": "Stable Diffusion v1.4",
         "stabilityai/stable-diffusion-2-1": "Stable Diffusion 2.1",
         "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0": "SDXL Base",
         "stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1.0": "SDXL Refiner",
         "prompthero/openjourney": "Midjourney style",
         "dreamlike-art/dreamlike-photoreal-2.0": "Fotorealista",
         "nitrosocke/Ghibli-Diffusion": "Estilo Studio Ghibli",
-        "nitrosocke/mo-di-diffusion": "Estilo moderno",
-        "CompVis/stable-diffusion-v1-4": "Stable Diffusion v1.4",
-        "runwayml/stable-diffusion-v1-5": "Stable Diffusion v1.5"
+        "nitrosocke/mo-di-diffusion": "Estilo moderno"
     },
     "chat": {
         "microsoft/DialoGPT-medium": "Chat conversacional",
@@ -83,21 +81,19 @@ def load_text_model(model_name):
     return model_cache[model_name]
 
 def load_image_model(model_name):
-    """Cargar modelo de imagen - optimizado para velocidad"""
+    """Cargar modelo de imagen - versión simplificada"""
     if model_name not in model_cache:
         print(f"Cargando modelo de imagen: {model_name}")
         
-        # Optimizaciones para CPU y velocidad
+        # Configuración básica sin optimizaciones complejas
         pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
             model_name,
-            torch_dtype=torch.float32,  # Usar float32 para CPU
-            safety_checker=None,  # Desactivar safety checker para velocidad
-            requires_safety_checker=False
+            torch_dtype=torch.float32,
+            safety_checker=None
         )
         
-        # Optimizaciones adicionales
-        pipe.enable_attention_slicing()  # Reducir uso de memoria
-        pipe.enable_sequential_cpu_offload()  # Optimizar para CPU
+        # Solo optimización básica de memoria
+        pipe.enable_attention_slicing()
         
         model_cache[model_name] = {
             "pipeline": pipe,
@@ -148,27 +144,27 @@ def generate_text(prompt, model_name, max_length=100):
         return f"Error generando texto: {str(e)}"
 
 def generate_image(prompt, model_name, num_inference_steps=20):
-    """Generar imagen con el modelo seleccionado - optimizado para velocidad"""
+    """Generar imagen con el modelo seleccionado - versión simplificada"""
     try:
+        print(f"Generando imagen con modelo: {model_name}")
+        print(f"Prompt: {prompt}")
+        print(f"Pasos: {num_inference_steps}")
+        
         model_data = load_image_model(model_name)
         pipeline = model_data["pipeline"]
         
-        # Optimizaciones para velocidad
-        if num_inference_steps > 20:
-            num_inference_steps = 20  # Limitar a máximo 20 pasos para velocidad
-        
-        # Generar imagen con configuración optimizada
+        # Configuración básica
         image = pipeline(
             prompt,
             num_inference_steps=num_inference_steps,
-            guidance_scale=7.0,  # Reducido de 7.5 para velocidad
-            height=512,  # Tamaño fijo para consistencia
-            width=512
+            guidance_scale=7.5
         ).images[0]
         
+        print("Imagen generada exitosamente")
         return image
     
     except Exception as e:
+        print(f"Error generando imagen: {str(e)}")
         return f"Error generando imagen: {str(e)}"
 
 def chat_with_model(message, history, model_name):
@@ -329,7 +325,7 @@ with gr.Blocks(title="Modelos Libres de IA", theme=gr.themes.Soft()) as demo:
                 with gr.Column():
                     image_model = gr.Dropdown(
                         choices=list(MODELS["image"].keys()),
-                        value="runwayml/stable-diffusion-v1-5",
+                        value="CompVis/stable-diffusion-v1-4",
                         label="Modelo de Imagen"
                     )
                     image_prompt = gr.Textbox(