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  1. __pycache__/app.cpython-38.pyc +0 -0
  2. app.py +23 -11
__pycache__/app.cpython-38.pyc CHANGED
Binary files a/__pycache__/app.cpython-38.pyc and b/__pycache__/app.cpython-38.pyc differ
 
app.py CHANGED
@@ -4,11 +4,14 @@ import gradio as gr
4
  import torch
5
  from diffusers import DiffusionPipeline
6
 
7
- inCloud = true
 
 
8
 
9
  if inCloud:
10
  pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5")
11
- #pipe = pipe.to("mps")
 
12
  #pipe = pipe.to("cuda")
13
 
14
  # Recommended if your computer has < 64 GB of RAM
@@ -22,19 +25,30 @@ Una noche, el ladrón desenterró el oro y se lo llevó. Cuando el rico descubri
22
  —Aquí tiene su tesoro. Sabe que nunca habría gastado sus lingotes. ¿Qué más le da, entonces, que sean piedras? Así por lo menos dejará de sufrir.'''
23
  ]
24
 
 
 
25
  def translate(text):
26
  new_text = text
27
  return new_text
28
 
29
- def generate_text_array(text):
30
- text_array = text.split('\n\n')
 
 
 
 
 
 
 
 
31
  return text_array
32
 
33
- def generation(text_array):
34
  images = []
 
35
  images.append(pipe(text_array[0]).images[0])
36
- images.append(pipe(text_array[0]).images[0])
37
- images.append(pipe(text_array[0]).images[0])
38
  return images
39
 
40
  def generation_test(img):
@@ -46,8 +60,8 @@ def generation_test(img):
46
 
47
  demo = gr.Blocks()
48
 
49
- title = '# 3D print '
50
- description = 'App for detect errors in the 3D printing'
51
 
52
  with demo:
53
  gr.Markdown(title)
@@ -66,10 +80,8 @@ with demo:
66
  examples=textos,
67
  inputs=text_input,
68
  #outputs=im_2,
69
-
70
  )
71
 
72
-
73
 
74
  with gr.Row():
75
  imgs_output = []
 
4
  import torch
5
  from diffusers import DiffusionPipeline
6
 
7
+ import platform
8
+
9
+ inCloud = True
10
 
11
  if inCloud:
12
  pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5")
13
+ if platform.system() == "Darwin": #Apple OS
14
+ pipe = pipe.to("mps")
15
  #pipe = pipe.to("cuda")
16
 
17
  # Recommended if your computer has < 64 GB of RAM
 
25
  —Aquí tiene su tesoro. Sabe que nunca habría gastado sus lingotes. ¿Qué más le da, entonces, que sean piedras? Así por lo menos dejará de sufrir.'''
26
  ]
27
 
28
+
29
+
30
  def translate(text):
31
  new_text = text
32
  return new_text
33
 
34
+ def generate_texts_array(text, max_length = 70):
35
+ text_array = []
36
+ start = 0
37
+
38
+ while start < len(text):
39
+ end = start + max_length
40
+ part = text[start:end]
41
+ text_array.append(part)
42
+ start = end
43
+
44
  return text_array
45
 
46
+ def generation(text):
47
  images = []
48
+ text_array = generate_texts_array(text)
49
  images.append(pipe(text_array[0]).images[0])
50
+ images.append(pipe(text_array[1]).images[0])
51
+ images.append(pipe(text_array[2]).images[0])
52
  return images
53
 
54
  def generation_test(img):
 
60
 
61
  demo = gr.Blocks()
62
 
63
+ title = '# Generando historias graficas '
64
+ description = 'Escribe un texto y se generara una secuencia de imagenes basadas en el texto proporcionado'
65
 
66
  with demo:
67
  gr.Markdown(title)
 
80
  examples=textos,
81
  inputs=text_input,
82
  #outputs=im_2,
 
83
  )
84
 
 
85
 
86
  with gr.Row():
87
  imgs_output = []