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-### Explicação das Correções
-
-1. **Aspas nas Cores**: As cores `colorFrom` e `colorTo` devem estar entre aspas para garantir que sejam interpretadas corretamente como strings.
-2. **Formatação YAML**: Certifique-se de que não há espaços extras ou caracteres inválidos na seção YAML.
-
-### Arquivos do Projeto
-
-Certifique-se de que os outros arquivos (`app.py`, `live_preview_helpers.py`, `requirements.txt`) estejam configurados conforme mencionado anteriormente.
-
-### `app.py`
-
-```python
-import requests
-import json
-from live_preview_helpers import preview_image
-
-# Defina a URL da API do Hugging Face
-API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/stabilityai/stable-diffusion-2"
-
-# Defina o cabeçalho da requisição com o token de autenticação
-headers = {
-    "Authorization": "Bearer YOUR_HUGGINGFACE_API_TOKEN"
-}
-
-def query(payload):
-    response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
-    return response
-
-def generate_image(text_prompt, output_file="generated_image.png"):
-    data = {
-        "inputs": text_prompt,
-        "options": {
-            "wait_for_model": True,
-            "use_cpu": True,
-            "cpu_basic": {
-                "vCPU": 2,
-                "RAM": 16
-            }
-        }
-    }
-
-    response = query(data)
-
-    if response.status_code == 200:
-        with open(output_file, "wb") as f:
-            f.write(response.content)
-        print(f"Imagem gerada com sucesso e salva como '{output_file}'")
-        preview_image(output_file)  # Chama a função de visualização ao vivo
-    else:
-        print(f"Erro na requisição: {response.status_code}")
-        print(f"Mensagem de erro: {response.text}")
-
-if __name__ == "__main__":
-    # Defina o texto que será usado para gerar a imagem
-    text_prompt = "A beautiful sunset over the mountains"
-
-    # Gere a imagem
-    generate_image(text_prompt)