fixing bugs

app.py

@@ -87,31 +87,30 @@ except Exception as e:
 pipe = None
 modelo_profundidade = None
 
-if device == "cuda":
-    try:
-        logger.divider("Configurando Pipeline de Arte")
-        pipe = StableDiffusionXLImg2ImgPipeline.from_pretrained(
-            "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",
-            torch_dtype=torch_dtype,
-            variant="fp16",
-            use_safetensors=True
-        ).to(device)
-
-        pipe.load_lora_weights(
-            "KappaNeuro/bas-relief",
-            weight_name="BAS-RELIEF.safetensors"
-        )
-        logger.success("Pipeline SDXL configurado")
+try:
+    logger.divider("Configurando Pipeline de Arte")
+    pipe = StableDiffusionXLImg2ImgPipeline.from_pretrained(
+        "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",
+        torch_dtype=torch_dtype,
+        variant="fp16",
+        use_safetensors=True
+    ).to(device)
+
+    pipe.load_lora_weights(
+        "KappaNeuro/bas-relief",
+        weight_name="BAS-RELIEF.safetensors"
+    )
+    logger.success("Pipeline SDXL configurado")
 
-        logger.etapa("Configurando Modelo de Profundidade")
-        processador_profundidade = DPTFeatureExtractor.from_pretrained("Intel/dpt-large")
-        modelo_profundidade = DPTForDepthEstimation.from_pretrained("Intel/dpt-large").to(device)
-        logger.success("Modelo de profundidade pronto")
+    logger.etapa("Configurando Modelo de Profundidade")
+    processador_profundidade = DPTFeatureExtractor.from_pretrained("Intel/dpt-large")
+    modelo_profundidade = DPTForDepthEstimation.from_pretrained("Intel/dpt-large").to(device)
+    logger.success("Modelo de profundidade pronto")
 
-    except Exception as e:
-        logger.error(f"Erro na configuração da GPU: {str(e)}")
-        pipe = None
-        modelo_profundidade = None
+except Exception as e:
+    logger.error(f"Erro na configuração da GPU: {str(e)}")
+    pipe = None
+    modelo_profundidade = None
 
 
 # ================== FLUXO DE PROCESSAMENTO ==================