Update app.py

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@@ -11,7 +11,7 @@ pipe = pipe.to("cuda")  # Asegúrate de tener una GPU disponible o cambia esto a
 
 def inferencia(prompt):
     # Realizar la inferencia
-    imagen = pipe(prompt, num_inference_steps=50, guidance_scale=7, height=720, width=512).images[0]  # Modifica num_inference_steps según sea necesario
+    imagen = pipe(prompt, num_inference_steps=64, guidance_scale=7, height=720, width=512).images[0]  # Modifica num_inference_steps según sea necesario
     
     # Convertir la imagen a un formato que Gradio pueda utilizar, si es necesario
     # Esto podría incluir convertir un tensor de PyTorch a una imagen PIL y luego a una matriz NumPy, por ejemplo