Update app.py

app.py

@@ -77,17 +77,20 @@ def infer(
     lora_scale=0.5,
     use_control_net=False,  # Параметр для включения ControlNet
     control_strength=0.5,   # Сила влияния ControlNet
-    control_image=None,     # Контрольное изображение (карта позы)
+    source_image=None,      # Исходное изображение
+    control_image=None,     # Контрольное изображение
     progress=gr.Progress(track_tqdm=True)
 ):
     generator = torch.Generator(device).manual_seed(seed)
     
-    if use_control_net and control_image is not None:
+    if use_control_net and control_image and source_image is not None:
         # Используем ControlNet
         image = pipe_controlnet(
             prompt=prompt,
             negative_prompt=negative_prompt,
-            image=control_image,  # Используем загруженное изображение как карту позы
+            image=source_image,     ####################
+            control_image=control_image,  ###############
+            #image=control_image,  # Используем загруженное изображение как карту позы
             width=width,
             height=height,
             num_inference_steps=num_inference_steps,
@@ -246,7 +249,9 @@ with gr.Blocks(css=css) as demo:
                     value="pose_estimation",
                 )
         
-                control_image = gr.Image(label="Upload Control Image (Pose Map)")
+                source_image = gr.Image(label="Upload Source Image")
+                
+                control_image = gr.Image(label="Upload Control Image")
 
             use_control_net.change(
                 fn=lambda x: gr.Row.update(visible=x),
@@ -273,8 +278,9 @@ with gr.Blocks(css=css) as demo:
             seed,
             guidance_scale,
             lora_scale,
-            use_control_net,  # Добавляем чекбокс для ControlNet
+            use_control_net,   # Добавляем чекбокс для ControlNet
             control_strength,  # Добавляем контроль силы
+            source_image,      # Добавляем исходное изображение 
             control_image,     # Добавляем контрольное изображение
         ],
         outputs=[result],