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app.py

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 import gradio as gr
+import torch
+import yaml
+import os
+from tools.infer import main as run_inference
 
-def greet(name):
-    return f"Hola {name}, ¡HunyuanWorld está listo!"
+# Ruta base del modelo
+MODEL_DIR = "./model_weights"
+CONFIG_PATH = "./configs/voyager.yaml"
 
-demo = gr.Interface(fn=greet, inputs="text", outputs="text", title="HunyuanWorld Demo")
+# Carga de configuración
+if os.path.exists(CONFIG_PATH):
+    with open(CONFIG_PATH, "r") as f:
+        config = yaml.safe_load(f)
+else:
+    config = {}
+
+# Definir función de inferencia
+def generate_scene(prompt, steps=20, seed=42):
+    """
+    Genera una imagen o escena usando el modelo HunyuanWorld-Voyager.
+    """
+    os.makedirs("outputs", exist_ok=True)
+    input_args = {
+        "config": CONFIG_PATH,
+        "ckpt": os.path.join(MODEL_DIR, "pytorch_model.bin"),
+        "prompt": prompt,
+        "steps": steps,
+        "seed": seed,
+        "out_dir": "outputs/"
+    }
+
+    # Ejecutar el script de inferencia del repo original
+    try:
+        run_inference(**input_args)
+        result_files = [f for f in os.listdir("outputs") if f.endswith((".png", ".jpg"))]
+        if result_files:
+            latest = os.path.join("outputs", result_files[-1])
+            return latest
+        else:
+            return "No se generó ninguna imagen."
+    except Exception as e:
+        return f"Error al generar: {str(e)}"
+
+# Interfaz Gradio
+demo = gr.Interface(
+    fn=generate_scene,
+    inputs=[
+        gr.Textbox(label="Prompt de escena o descripción"),
+        gr.Slider(1, 50, value=20, step=1, label="Steps de inferencia"),
+        gr.Number(value=42, label="Seed (aleatorio)")
+    ],
+    outputs=gr.Image(label="Resultado"),
+    title="🎨 HunyuanWorld-Voyager — Tencent",
+    description="Generador de escenas 3D e imágenes a partir de texto usando el modelo HunyuanWorld-Voyager."
+)
 
 if __name__ == "__main__":
     demo.launch()