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 import gradio as gr
-from diffusers import DiffusionPipeline
+from transformers import AutoModelForConditionalGeneration, AutoTokenizer
+import torch
 
-# Crear una instancia del modelo de generación de imágenes basado en difusión
-pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0")
+# Cargar el modelo y el tokenizador
+model = AutoModelForConditionalGeneration.from_pretrained("goofyai/3d_render_style_xl")
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("goofyai/3d_render_style_xl")
 
-# Cargar los pesos del modelo de estilo "LoRA"
-pipeline.load_lora_weights("goofyai/3d_render_style_xl")
+def generate_image(input_text):
+    # Tokenizar el texto de entrada
+    input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids
 
-def generate_image_from_text(text):
-    # Genera una imagen a partir del texto utilizando el modelo de generación de imágenes y el modelo de estilo
-    generated_image = pipeline.generate_image(text)
+    # Generar una imagen a partir del texto
+    with torch.no_grad():
+        generated_image = model.generate(input_ids)
 
     return generated_image
 
+# Crear una interfaz Gradio
 iface = gr.Interface(
-    fn=generate_image_from_text,
-    inputs=gr.inputs.Textbox(type="textarea", label="Ingrese el texto"),
+    fn=generate_image,
+    inputs="text",
     outputs="image",
-    live=True,
+    title="Texto a Imagen",
+    description="Genera imágenes a partir de texto.",
 )
+
+# Ejecutar la interfaz
 iface.launch()