Update app.py

app.py

@@ -86,16 +86,16 @@ def infer(
     seed=4, 
     guidance_scale=7.5, 
     lora_scale=0.5,
-    strength_cn=0.5,        # Коэфф. зашумления 
+    strength_cn=0.5,        # Коэфф. зашумления ControlNet
     use_control_net=False,  # Параметр для включения ControlNet
     control_strength=0.5,   # Сила влияния ControlNet
-    source_image=None,      # Исходное изображение
-    control_image=None,     # Контрольное изображение
+    cn_source_image=None,   # Исходное изображение ControlNet
+    control_image=None,     # Контрольное изображение ControlNet
     progress=gr.Progress(track_tqdm=True)
 ):
     generator = torch.Generator(device).manual_seed(seed)
     
-    if use_control_net and control_image is not None and source_image is not None:
+    if use_control_net and control_image is not None and cn_source_image is not None:
         # pipe_controlnet = StableDiffusionControlNetImg2ImgPipeline.from_pretrained(    
         #     model_default,
         #     controlnet=controlnet,
@@ -103,7 +103,7 @@ def infer(
         # ).to(device)
         
         # Преобразуем изображения
-        source_image = preprocess_image(source_image, width, height)
+        cn_source_image = preprocess_image(cn_source_image, width, height)
         control_image = preprocess_image(control_image, width, height)
         
         # Создаём пайплайн ControlNet с LoRA, если он ещё не создан
@@ -142,7 +142,7 @@ def infer(
         image = pipe_controlnet(
             prompt_embeds=prompt_embeds,
             negative_prompt_embeds=negative_prompt_embeds,
-            image=source_image,     
+            image=cn_source_image,     
             control_image=control_image,  
             strength=strength_cn, # Коэфф. зашумления, чем больше, тем больше меняется результирующее изображение относитенльно исходного
             width=width,
@@ -313,7 +313,7 @@ with gr.Blocks(css=css) as demo:
                     value="pose_estimation",
                 )
         
-                source_image = gr.Image(label="Upload Source Image")
+                cn_source_image = gr.Image(label="Upload Source Image")
                 
                 control_image = gr.Image(label="Upload Control Image")
 
@@ -322,8 +322,44 @@ with gr.Blocks(css=css) as demo:
                 inputs=use_control_net,
                 outputs=control_net_options
             )
-        # --------------------------------------------------------------------------------------
 
+        # IP_adapter ---------------------------------------------------------------------------------
+        with gr.Blocks():
+            with gr.Row():
+                use_ip_adapter = gr.Checkbox(
+                    label="Use IP_adapter",
+                    value=False,
+                )
+
+            with gr.Column(visible=False) as ip_adapter_options:    
+                strength_ip = gr.Slider(
+                    label="Strength",
+                    minimum=0.0,
+                    maximum=1.0,
+                    value=0.5,
+                    step=0.05,
+                )
+                
+                ip_adapter_strength = gr.Slider(
+                    label="IP_adapter Strength",
+                    minimum=0.0,
+                    maximum=1.0,
+                    value=0.5,
+                    step=0.05,
+                )
+
+                ip_source_image = gr.Image(label="Upload Source Image")
+                
+                ip_adapter_image = gr.Image(label="Upload Control Image")
+
+            use_ip_adapter.change(
+                fn=lambda x: gr.Row.update(visible=x),
+                inputs=use_ip_adapter,
+                outputs=ip_adapter_options
+            )
+        # --------------------------------------------------------------------------------------
+         
+        
         gr.Examples(examples=examples, inputs=[prompt])
         gr.Examples(examples=examples_negative, inputs=[negative_prompt])
         
@@ -343,11 +379,11 @@ with gr.Blocks(css=css) as demo:
             seed,
             guidance_scale,
             lora_scale,
-            strength_cn,       # Коэфф. зашумления 
+            strength_cn,       # Коэфф. зашумления ControlNet
             use_control_net,   # Чекбокс для ControlNet
-            control_strength,  # Контроль силы
-            source_image,      # Исходное изображение 
-            control_image,     # Контрольное изображение
+            control_strength,  # Контроль силы ControlNet
+            cn_source_image,   # Исходное изображение ControlNet
+            control_image,     # Контрольное изображение ControlNet
         ],
         outputs=[result],
     )