Update app.py

app.py

@@ -3,7 +3,6 @@ import gradio as gr
 import numpy as np
 import random
 from huggingface_hub import AsyncInferenceClient, InferenceClient
-import asyncio
 from PIL import Image
 from gradio_client import Client, handle_file
 from gradio_imageslider import ImageSlider
@@ -41,8 +40,8 @@ async def gen(prompt, basemodel, width, height, scales, steps, seed, upscale_fac
     model = enable_lora(lora_model, basemodel) if process_lora else basemodel
     image, seed = await generate_image(prompt, model, "", width, height, scales, steps, seed)
     
-    if image is None:
-        return [f"Error generando imagen con el modelo {model}", None]
+    if isinstance(image, str) and image.startswith("Error"):
+        return [image, None]
     
     image_path = "temp_image.jpg"
     image.save(image_path, format="JPEG")
@@ -60,10 +59,10 @@ async def gen(prompt, basemodel, width, height, scales, steps, seed, upscale_fac
 
 def improve_prompt(prompt):
     try:
-        instruction = "Mejora mi prompt para texto a imagen en inglés con estilo, cinematografía, cámaras, atmósfera e iluminación para la mejor calidad, de máximo 200 palabras."
+        instruction = "Mejora mi prompt y desarrolla mi idea para texto a imagen en inglés con estilo para el modelo FLUX, cinematografía, cámaras, atmósfera e iluminación para la mejor calidad, de máximo 200 palabras."
         formatted_prompt = f"{instruction}: {prompt}"
         response = llm_client.text_generation(formatted_prompt, max_new_tokens=200)
-        improved_text = response.strip()
+        improved_text = response['generated_text'].strip() if 'generated_text' in response else response.strip()
 
         return improved_text
     except Exception as e:
@@ -80,15 +79,13 @@ with gr.Blocks(css=css, theme="Nymbo/Nymbo_Theme") as demo:
                 output_res = ImageSlider(label="Flux / Upscaled")
             with gr.Column(scale=2):
                 prompt = gr.Textbox(label="Descripción de imágen")
+                improved_prompt = gr.Textbox(label="Mejorada mi idea", interactive=False)
+                improve_btn = gr.Button("Mejora mi prompt")
                 basemodel_choice = gr.Dropdown(label="Modelo", choices=["black-forest-labs/FLUX.1-schnell", "black-forest-labs/FLUX.1-DEV"], value="black-forest-labs/FLUX.1-schnell")
                 lora_model_choice = gr.Dropdown(label="LORA Realismo", choices=["Shakker-Labs/FLUX.1-dev-LoRA-add-details", "XLabs-AI/flux-RealismLora"], value="XLabs-AI/flux-RealismLora")
                 process_lora = gr.Checkbox(label="Procesar LORA")
                 process_upscale = gr.Checkbox(label="Procesar Escalador")
                 upscale_factor = gr.Radio(label="Factor de Escala", choices=[2, 4, 8], value=2)
-
-                improved_prompt = gr.Textbox(label="Prompt Mejorado", interactive=False)
-
-                improve_btn = gr.Button("Mejora mi prompt")
                 improve_btn.click(fn=improve_prompt, inputs=[prompt], outputs=improved_prompt)
                 
                 with gr.Accordion(label="Opciones Avanzadas", open=False):