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-import gradio as gr
-from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
-from diffusers import DiffusionPipeline
-import torch
-import time
-from tqdm import trange
-
-# Detectar hardware
-device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
-torch_dtype = torch.float16 if device == "cuda" else torch.float32
-
-# Modelo de imagen (SSD-1B)
-image_pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(
-    "segmind/SSD-1B",
-    torch_dtype=torch_dtype
-).to(device)
-
-# Mejor modelo de texto (Falcon 7B Instruct)
-model_id = "tiiuae/falcon-7b-instruct"
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
-model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch_dtype).to(device)
-
-text_pipe = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer, device=0 if device == "cuda" else -1)
-
-# Función principal con progreso
-def crear_microcuento(tema, progress=gr.Progress(track_tqdm=True)):
-    prompt_img = f"Ilustración digital detallada sobre: {tema}, arte suave, poético, luces tenues"
-
-    for _ in trange(50, desc="Generando imagen..."):
-        time.sleep(0.05)
-    imagen = image_pipe(prompt_img).images[0]
-
-    for _ in trange(50, desc="Generando microcuento..."):
-        time.sleep(0.03)
-
-    prompt_txt = f"Escribe un microcuento narrativo, creativo y poético en español sobre: '{tema}'. El cuento debe tener inicio, desarrollo y final en no más de 4 líneas."
-    cuento = text_pipe(prompt_txt, max_new_tokens=100, do_sample=True, temperature=0.9)[0]["generated_text"]
-
-    return imagen, cuento.replace(prompt_txt, "").strip()
-
-# Interfaz
-gr.Interface(
-    fn=crear_microcuento,
-    inputs=gr.Textbox(lines=2, placeholder="Ej: La lluvia que susurra secretos", label="Tema del microcuento"),
-    outputs=[
-        gr.Image(label="Imagen generada"),
-        gr.Textbox(label="Microcuento")
-    ],
-    title="✨ Microcuentos Ilustrados por IA",
-    description="Ingresa un tema y esta IA creará una imagen artística y un microcuento narrativo inspirado en él.",
-).launch()
-
-
-
-
-
+import gradio as gr
+from transformers import pipeline
+from diffusers import DiffusionPipeline
+import torch
+import time
+from tqdm import trange
+
+# Detectar hardware
+device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
+torch_dtype = torch.float16 if device == "cuda" else torch.float32
+
+# Modelo de imagen (SSD-1B)
+image_pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(
+    "segmind/SSD-1B",
+    torch_dtype=torch_dtype
+).to(device)
+
+# Modelo de texto más liviano y en español
+text_pipe = pipeline(
+    "text-generation", 
+    model="PlanTL-GOB-ES/gpt2-base-bne", 
+    device=0 if device == "cuda" else -1
+)
+
+# Función principal con progreso progresivo
+def crear_microcuento(tema, progress=gr.Progress(track_tqdm=True)):
+    prompt_img = f"Ilustración digital detallada sobre: {tema}, arte suave, poético, luces tenues"
+
+    for _ in trange(50, desc="Generando imagen..."):
+        time.sleep(0.05)
+    imagen = image_pipe(prompt_img).images[0]
+
+    for _ in trange(50, desc="Generando microcuento..."):
+        time.sleep(0.03)
+
+    prompt_txt = f"Escribe un microcuento narrativo, creativo y poético en español sobre: '{tema}'. El cuento debe tener inicio, desarrollo y final en no más de 4 líneas."
+    cuento = text_pipe(prompt_txt, max_new_tokens=100, do_sample=True, temperature=0.9)[0]["generated_text"]
+
+    return imagen, cuento.replace(prompt_txt, "").strip()
+
+# Interfaz Gradio
+gr.Interface(
+    fn=crear_microcuento,
+    inputs=gr.Textbox(lines=2, placeholder="Ej: La lluvia que susurra secretos", label="Tema del microcuento"),
+    outputs=[
+        gr.Image(label="Imagen generada"),
+        gr.Textbox(label="Microcuento")
+    ],
+    title="✨ Microcuentos Ilustrados por IA",
+    description="Ingresa un tema y esta IA creará una imagen artística y un microcuento narrativo inspirado en él.",
+).launch()
+
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