.

app2.py

@@ -1,6 +1,7 @@
 from transformers import pipeline
 import gradio as gr
 
+#Recomendador trabajar o estudiar transformer
 
 generator = pipeline(
     "text2text-generation",

app3.py

@@ -0,0 +1,22 @@
+from diffusers import StableDiffusionUpscalePipeline
+import torch
+from PIL import Image
+
+# Cargar el pipeline
+model_id = "stabilityai/stable-diffusion-x4-upscaler"
+pipe = StableDiffusionUpscalePipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16)
+pipe = pipe.to("cuda")  # usa "cpu" si no tenés GPU
+
+# Cargar la imagen a mejorar
+input_image = Image.open("mi_imagen.jpg").convert("RGB")
+
+# Prompt opcional: describe cómo quieres mejorar la imagen
+prompt = "A high quality, detailed, and visually clear image"
+
+# Ejecutar upscaling
+upscaled_image = pipe(prompt=prompt, image=input_image, scale=4).images[0]
+
+# Guardar resultado
+upscaled_image.save("mi_imagen_upscaled.png")
+
+print("Imagen upscalada guardada como mi_imagen_upscaled.png")

requirements.txt

@@ -1,3 +1,5 @@
 gradio
 transformers==4.49.0
-torch==2.6.0
+torch==2.6.0
+diffusers
+Pillow