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app.py

@@ -2,7 +2,7 @@ from diffusers import StableDiffusionDepth2ImgPipeline
 import torch
 
 # Carga del modelo
-print("[DEBUG] Iniciando prueba de carga del modelo Marigold...")
+print("[DEBUG] Cargando modelo Marigold...")
 try:
     pipe = StableDiffusionDepth2ImgPipeline.from_pretrained(
         "prs-eth/marigold-depth-v1-0",
@@ -13,3 +13,11 @@ try:
 except Exception as e:
     print(f"[ERROR] Error al cargar el modelo: {e}")
     raise e
+
+# Prueba básica (puedes expandir esto a un servidor con FastAPI o Flask si lo necesitas)
+if __name__ == "__main__":
+    print("[DEBUG] Prueba de modelo iniciada.")
+    # Aquí puedes hacer alguna prueba con una imagen de ejemplo
+    # Ejemplo:
+    # result = pipe("path_to_your_image.jpg")
+    print("[DEBUG] Prueba completada.")