Update app.py

app.py

@@ -3,57 +3,39 @@ from huggingface_hub import InferenceClient
 from PIL import Image
 import io
 
-# Cargar el token de Hugging Face de forma segura
-hf_token = st.secrets["HF_TOKEN"]
-client = InferenceClient(token=hf_token)
+# Initialize Hugging Face Inference Client
+hf_token = st.secrets["HF_TOKEN"]  # Use your Hugging Face token
+client = InferenceClient(model="enhanceaiteam/Flux-uncensored", token=hf_token)
 
-# Especifica tu modelo FLUX
-model_id = "black-forest-labs/FLUX.1-schnell"
-
-# Configura la UI en la barra lateral
-st.sidebar.title("Generación de Imágenes img2img con Flux")
+# Streamlit UI
+st.title("Generación de Imágenes img2img con Flux")
+st.sidebar.header("Opciones de generación")
 prompt = st.sidebar.text_input("Escribe tu prompt:", value="")
 
-# Slider de transformación
-strength = st.sidebar.slider("Nivel de transformación (strength):", 0.0, 1.0, 0.75)
-
-# Input de imagen opcional
-uploaded_file = st.sidebar.file_uploader("Sube una imagen base (opcional)", type=["jpg", "png"])
+uploaded_file = st.sidebar.file_uploader("Sube una imagen base", type=["jpg", "png"])
 
-# Botón para generar imagen
-if st.sidebar.button("Generar Imagen"):
+if uploaded_file is not None:
     try:
-        if uploaded_file:
-            init_image = Image.open(uploaded_file).convert("RGB")
-            buffered = io.BytesIO()
-            init_image.save(buffered, format="PNG")
-            image_bytes = buffered.getvalue()
-        else:
-            image_bytes = None
-
-        # Crear payload
-        payload = {
-            "inputs": prompt,
-            "parameters": {
-                "strength": strength,
-            },
-            "image": image_bytes,  # Enviar imagen solo si existe
-        }
-
-        # Llamada al cliente de inferencia de Hugging Face
-        response = client.post(f"https://api-inference.huggingface.co/models/{model_id}", data=payload)
-        
-        # Manejar respuesta y mostrar la imagen generada
-        image_data = io.BytesIO(response.content)
-        generated_image = Image.open(image_data)
-        st.image(generated_image, caption="Imagen Generada", use_column_width=True)
-
-        # Permitir descarga
-        st.download_button(
-            label="Descargar imagen",
-            data=image_data.getvalue(),
-            file_name="generated_image.png",
-            mime="image/png"
-        )
+        init_image = Image.open(uploaded_file).convert("RGB")
+        st.image(init_image, caption="Imagen Base", use_column_width=True)
+
+        if st.sidebar.button("Generar Imagen"):
+            with st.spinner('Generando imagen...'):
+                # Convert the uploaded image to bytes
+                img_bytes = io.BytesIO()
+                init_image.save(img_bytes, format="PNG")
+                img_bytes = img_bytes.getvalue()
+
+                # Call the API with the prompt and base image
+                image = client.img2img(prompt=prompt, image=img_bytes)  # Returns image bytes
+
+                # Display the generated image
+                st.image(image, caption="Imagen Generada")
+
+                # Option to download the generated image
+                st.download_button(label="Descargar imagen", data=image, file_name="generated_image.png", mime="image/png")
+
     except Exception as e:
-        st.error(f"Error en la generación de la imagen: {str(e)}")
+        st.error(f"Error en la generación de la imagen: {e}")
+else:
+    st.warning("Por favor, sube una imagen base para continuar.")