Update app.py

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@@ -13,7 +13,8 @@ from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig
 
 # --- Configuration Principale ---
 KRYPTO_LORA = {"repo": "Econogoat/Krypt0_LORA", "trigger": "Krypt0", "adapter_name": "krypt0"}
-GEMMA_MODEL_ID = "google/gemma-2-9b-it"
+# --- CORRECTION DÉFINITIVE : Utilisation du bon ID de modèle, comme vous l'avez demandé ---
+GEMMA_MODEL_ID = "google/gemma-1.1-2b-it" 
 BASE_IMAGE_MODEL = "black-forest-labs/FLUX.1-dev"
 
 # --- Pré-chargement sur CPU des éléments légers UNIQUEMENT ---
@@ -41,7 +42,6 @@ def run_generation(prompt, enhance_prompt, lora_scale, cfg_scale, steps, randomi
     final_prompt = prompt
     
     # --- Chargement à la demande ("Lazy Loading") des modèles sur le GPU ---
-    # Cette section ne s'exécute qu'une seule fois, lors du premier appel.
     if pipe is None:
         print("Premier appel : Chargement du pipeline d'image sur GPU...")
         taef1 = AutoencoderTiny.from_pretrained("madebyollin/taef1", torch_dtype=dtype).to(device_gpu)
@@ -50,12 +50,12 @@ def run_generation(prompt, enhance_prompt, lora_scale, cfg_scale, steps, randomi
         print("Chargement du LoRA sur le pipeline GPU...")
         pipe.load_lora_weights(KRYPTO_LORA['repo'], low_cpu_mem_usage=False, adapter_name=KRYPTO_LORA['adapter_name'], token=HF_TOKEN)
         print("Pipeline d'image prêt.")
-        # Monkey-patch pour la prévisualisation
         pipe.flux_pipe_call_that_returns_an_iterable_of_images = flux_pipe_call_that_returns_an_iterable_of_images.__get__(pipe)
 
     if enhance_prompt:
         if gemma_model is None:
-            print(f"Premier appel d'amélioration : Chargement de {GEMMA_MODEL_ID} sur GPU avec quantization...")
+            print(f"Premier appel d'amélioration : Chargement de {GEMMA_MODEL_ID} sur GPU...")
+            # La quantization est moins critique pour ce petit modèle, mais reste une bonne pratique.
             bnb_config_gpu = BitsAndBytesConfig(
                 load_in_4bit=True,
                 bnb_4bit_quant_type="nf4",
@@ -104,7 +104,6 @@ def run_generation(prompt, enhance_prompt, lora_scale, cfg_scale, steps, randomi
     
     yield final_image, seed, gr.update(visible=False)
 
-# Le reste du code (fonctions d'aide et UI) reste le même
 def calculate_dimensions(aspect_ratio, resolution):
     resolution = int(resolution)
     if aspect_ratio == "Square (1:1)": width, height = resolution, resolution