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 import gradio as gr
-from transformers import pipeline
 
-# Cargamos el modelo traductor y creamos el pipeline para traducir al ingles
-spanish_model_name = "Helsinki-NLP/opus-mt-es-en"
-translator_es_en = pipeline("translation", model=spanish_model_name)
 
-def translate(text):
-  prompt_es = text
-  english_text = translator_es_en(prompt_es)
-  prompt_en = english_text[0]['translation_text']
-  return prompt_en
-
-title="Texto a Imagen en Español con Stable Diffusion 2.0"
+title="Texto a Imagen con Stable Diffusion 2.0"
+description = '<h2 style="text-align:center">Prompt en Español!</h2>'
 article = """
 El modelo usa: 
 - Texto a Imagen [Stable Diffusion 2.0](https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-2), 
-- Para las traducciones [Helsinki-NLP](https://huggingface.co/Helsinki-NLP) 
+- Para la traduccion [Helsinki-NLP](https://huggingface.co/Helsinki-NLP) 
 \n ... y mucha magia ☺
 """
-gr.Interface(fn=translate,
-              inputs= gr.Textbox("", max_lines = 2, label = "Inserte su texto aqui"),
-              outputs = "text").load("models/stabilityai/stable-diffusion-2", title = title, article=article).launch(debug=True)
+
+text_imagen =  gr.Interface.load("models/stabilityai/stable-diffusion-2")
+text_translate = gr.Interface.load("models/Helsinki-NLP/opus-mt-es-en")
+
+gr.Series(text_translate, text_imagen, title=title, description = description, article=article).launch(debug=True)