Update app.py

app.py

@@ -22,8 +22,8 @@ WEIGHT_NAME = "ip-adapter_sd15.bin"
 WEIGHT_NAME_plus = "ip-adapter-plus_sd15.bin"
 WEIGHT_NAME_face = "ip-adapter-full-face_sd15.bin"
 
-device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
 model_default = "stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5"
+device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
 torch_dtype = torch.float16 if torch.cuda.is_available() else torch.float32
 
 def get_lora_sd_pipeline(
@@ -105,10 +105,10 @@ pipe_default = get_lora_sd_pipeline(lora_dir='lora_man_animestyle', base_model_n
 def infer(
     prompt, 
     negative_prompt, 
+    model=model_default, 
     width=512, 
     height=512, 
     num_inference_steps=50, 
-    model=model_default, #'stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5', 
     seed=4, 
     guidance_scale=7.5, 
     lora_scale=0.7,
@@ -188,9 +188,9 @@ def infer(
             image = pipe_ip_adapter(
                 prompt_embeds=prompt_embeds,
                 negative_prompt_embeds=negative_prompt_embeds,
-                image=ip_adapter_image, #ip_source_image,
-                ip_adapter_image=ip_source_image, #ip_adapter_image,
-                strength=strength_ip, # Коэфф. зашумления, чем больше, тем больше меняется результирующее изображение относитенльно исходного
+                image=ip_adapter_image, 
+                ip_adapter_image=ip_source_image, 
+                strength=strength_ip, 
                 width=width,
                 height=height,
                 num_inference_steps=num_inference_steps,
@@ -276,9 +276,9 @@ def infer(
                 image = pipe_ip_adapter(
                     prompt_embeds=prompt_embeds,
                     negative_prompt_embeds=negative_prompt_embeds,
-                    image=ip_adapter_image, #ip_source_image,
-                    ip_adapter_image=ip_source_image, #ip_adapter_image,
-                    strength=strength_ip, # Коэфф. зашумления, чем больше, тем больше меняется результирующее изображение относитенльно исходного
+                    image=ip_adapter_image, 
+                    ip_adapter_image=ip_source_image, 
+                    strength=strength_ip, 
                     width=width,
                     height=height,
                     num_inference_steps=num_inference_steps,
@@ -318,7 +318,7 @@ def infer(
                         height=height,
                         ip_adapter_image=ip_adapter_image,
                         num_inference_steps=num_inference_steps,
-                        strength=strength_ip, # Коэфф. зашумления, чем больше, тем больше меняется результирующее изображение относитенльно исходного
+                        strength=strength_ip, 
                         guidance_scale=guidance_scale,
                         controlnet_conditioning_scale=0.99, #controlnet_conditioning_scale,
                         generator=generator,
@@ -385,7 +385,7 @@ def infer(
                     negative_prompt_embeds=negative_prompt_embeds,
                     image=cn_source_image,
                     control_image=control_image,
-                    strength=strength_cn, # Коэфф. зашумления, чем больше, тем больше меняется результирующее изображение относитенльно исходного
+                    strength=strength_cn, 
                     width=width,
                     height=height,
                     num_inference_steps=num_inference_steps,
@@ -405,7 +405,7 @@ def infer(
                     generator = torch.Generator(device).manual_seed(seed)
 
                     pipe_controlnet = StableDiffusionControlNetPipeline.from_pretrained(
-                        model_default, #"stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5", 
+                        model_default, 
                         controlnet=controlnet, 
                         torch_dtype=torch_dtype, 
                         use_safetensors=True
@@ -422,7 +422,7 @@ def infer(
                         negative_prompt=negative_prompt,
                         image=cn_source_image,
                         control_image=control_image,
-                        strength=strength_cn, # Коэфф. зашумления, чем больше, тем больше меняется результирующее изображение относитенльно исходного
+                        strength=strength_cn, 
                         width=width,
                         height=height,
                         num_inference_steps=num_inference_steps,
@@ -445,7 +445,7 @@ def infer(
                         generator = torch.Generator(device).manual_seed(seed)
 
                         pipe_controlnet = StableDiffusionControlNetImg2ImgPipeline.from_pretrained(
-                            model_default, #"stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5",
+                            model_default, 
                             controlnet=controlnet,
                             torch_dtype=torch_dtype,
                             use_safetensors=True
@@ -458,12 +458,10 @@ def infer(
                             negative_prompt=negative_prompt,
                             image=control_image,
                             control_image=depth_map,
-                            #strength=strength_cn, # Коэфф. зашумления, чем больше, тем больше меняется результирующее изображение относитенльно исходного
                             width=width,
                             height=height,
                             num_inference_steps=num_inference_steps,
                             guidance_scale=guidance_scale,
-                            #controlnet_conditioning_scale=control_strength,
                             generator=generator
                         ).images[0]
         else:
@@ -712,10 +710,10 @@ with gr.Blocks(css=css) as demo:
         inputs=[
             prompt,
             negative_prompt,
+            model,
             width,
             height,
             num_inference_steps,
-            model,
             seed,
             guidance_scale,
             lora_scale,