Update app.py

app.py

@@ -4,14 +4,14 @@ import torch
 
 ## Cargar el modelo
 model_id = "stablediffusionapi/epicrealism-natural-sin-r"  # Reemplazar con el ID de tu modelo en Hugging Face
-pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16)
+pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16, safety_checker=None)
 #pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float32)
 pipe = pipe.to("cuda")  # Asegúrate de tener una GPU disponible o cambia esto a "cpu"
 #pipe = pipe.to("cpu")  # Asegúrate de tener una GPU disponible o cambia esto a "cpu"
 
 def inferencia(prompt):
     # Realizar la inferencia
-    imagen = pipe(prompt).images[0]
+    imagen = pipe(prompt, num_inference_steps=32, cfg_scale=8).images[0]  # Modifica num_inference_steps según sea necesario
     
     # Convertir la imagen a un formato que Gradio pueda utilizar, si es necesario
     # Esto podría incluir convertir un tensor de PyTorch a una imagen PIL y luego a una matriz NumPy, por ejemplo