Rooni's picture
Update app.py
f8ba79d verified
raw
history blame
5.17 kB
import gradio as gr
import numpy as np
import PIL.Image as Image
import random
import time
# Список моделей с отображаемыми названиями и внутренними именами
models = {
"FLUX.1-dev": "black-forest-labs/FLUX.1-dev",
"flux-RealismLora": "XLabs-AI/flux-RealismLora",
"Midjourney": "Jovie/Midjourney",
"Stable Diffusion v1-5": "stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5",
"Pixel Art XL": "nerijs/pixel-art-xl",
"Knitted Character Flux LoRA": "prithivMLmods/Knitted-Character-Flux-LoRA",
"Flux Ghibsky Illustration": "aleksa-codes/flux-ghibsky-illustration",
"Flux Super Realism LoRA": "strangerzonehf/Flux-Super-Realism-LoRA",
"Flux Game Assets LoRA v2": "gokaygokay/Flux-Game-Assets-LoRA-v2",
"Flux Animex v2 LoRA": "strangerzonehf/Flux-Animex-v2-LoRA",
"Flux Qwen Capybara": "cfahlgren1/flux-qwen-capybara",
"Softserve Anime": "alvdansen/softserve_anime",
"FLUX Aesthetic Anime": "dataautogpt3/FLUX-AestheticAnime",
"FLUX Animeo v1 LoRA": "strangerzonehf/Flux-Animeo-v1-LoRA",
"Fractured Line Flare": "prithivMLmods/Fractured-Line-Flare",
"Castor 3D Portrait Flux LoRA": "prithivMLmods/Castor-3D-Portrait-Flux-LoRA"
}
# Очередь на генерации
queue = []
def generate_image(prompt, model_name, width, height, seed, steps, guidance_scale, random_seed):
# Проверка очереди
if len(queue) >= 150:
yield None, "Очередь переполнена. Пожалуйста, подождите.", None
return
# Добавляем задачу в очередь
task_id = random.randint(100000, 999999)
queue.append(task_id)
# Генерация сида, если выбрана галочка "Случайный сид"
if random_seed:
seed = random.randint(0, 1000000)
# Формирование текста параметров
params_text = (
f"Промпт: {prompt}\n"
f"Модель: {model_name}\n"
f"Размер: {width}x{height}\n"
f"Сид: {seed}\n"
f"Шаги: {steps}\n"
f"Гуидансе скейл: {guidance_scale}"
)
# Отправляем текст параметров
yield None, params_text, seed
for step in range(steps):
# Имитация генерации изображения
time.sleep(random.uniform(0.1, 0.5)) # Таймаут до 0.5 секунды
# Имитация изображения (шум)
image_array = np.random.randint(0, 256, (height, width, 3), dtype=np.uint8)
image = Image.fromarray(image_array)
# Обновление изображения
yield image, None, None
# Удаляем задачу из очереди
queue.remove(task_id)
# Возвращаем финальное изображение и параметры
yield image, params_text, seed
# Создание интерфейса
with gr.Blocks() as demo:
gr.Markdown("# Генератор изображений")
with gr.Row():
prompt_textbox = gr.Textbox(label="Промпт", placeholder="Введите ваш промпт здесь", lines=2)
with gr.Row():
model_dropdown = gr.Dropdown(list(models.keys()), label="Модель", value="FLUX.1-dev")
with gr.Row():
with gr.Column():
width_slider = gr.Slider(128, 1024, value=512, step=64, label="Ширина")
with gr.Column():
height_slider = gr.Slider(128, 1024, value=512, step=64, label="Высота")
with gr.Row():
seed_slider = gr.Slider(0, 1000000, value=random.randint(0, 1000000), step=1, label="Сид")
random_seed_checkbox = gr.Checkbox(label="Случайный сид")
with gr.Row():
steps_slider = gr.Slider(1, 100, value=50, step=1, label="Шаги")
guidance_scale_slider = gr.Slider(0.1, 20.0, value=7.5, step=0.1, label="Гуидансе скейл")
generate_button = gr.Button("Сгенерировать изображение")
output_image = gr.Image(label="Сгенерированное изображение")
params_textbox = gr.Textbox(label="Параметры генерации", interactive=False)
generate_button.click(
fn=generate_image,
inputs=[
prompt_textbox,
model_dropdown,
width_slider,
height_slider,
seed_slider,
steps_slider,
guidance_scale_slider,
random_seed_checkbox
],
outputs=[output_image, params_textbox, seed_slider]
)
demo.queue(max_size=150, api_open=False)
demo.launch(share=False, server_port=7860)
# Скрытие футера
hide_footer = """
<style>
.gradio-container .footer {
display: none !important;
}
</style>
"""
demo = demo.add_css(hide_footer)
# Установка таймаута
demo.queue(api_name="/generate").set_config(max_size=150, api_open=False, max_threads=1, timeout=125)
demo.launch()