Update app.py

app.py

@@ -136,14 +136,38 @@ def infer(
         ip_source_image = preprocess_image(ip_source_image, width, height, resize_to_224=True)
         ip_adapter_image = preprocess_image(ip_adapter_image, width, height, resize_to_224=True)
 
-        # Получение эмбеддингов изображения для IP-Adapter
-        #image_embeds = pipe_ip_adapter.get_image_embeds(ip_adapter_image)
+        # Создаём пайплайн IP_adapter с LoRA, если он ещё не создан   ???????????????????????????????????????????????????????????????
+        if not hasattr(pipe_ip_adapter, 'lora_loaded') or not pipe_ip_adapter.lora_loaded:
+            # Загружаем LoRA для UNet
+            pipe_ip_adapter.unet = PeftModel.from_pretrained(
+                pipe_ip_adapter.unet, 
+                './lora_man_animestyle/unet', 
+                adapter_name="default"
+            )
+            pipe_ip_adapter.unet.set_adapter("default")
+            
+            # Загружаем LoRA для Text Encoder, если она существует
+            text_encoder_lora_path = './lora_man_animestyle/text_encoder'
+            if os.path.exists(text_encoder_lora_path):
+                pipe_ip_adapter.text_encoder = PeftModel.from_pretrained(
+                    pipe_ip_adapter.text_encoder, 
+                    text_encoder_lora_path, 
+                    adapter_name="default"
+                )
+                pipe_ip_adapter.text_encoder.set_adapter("default")
+            
+            # Объединяем LoRA с основной моделью
+            pipe_ip_adapter.fuse_lora(lora_scale=lora_scale)
+            pipe_ip_adapter.lora_loaded = True  # Помечаем, что LoRA загружена
 
+        # Убедимся, что ip_adapter_strength имеет тип float
+        ip_adapter_strength = float(ip_adapter_strength)
+        #strength_ip = float(strength_ip)
+        
         # Генерация изображения с использованием IP-Adapter
         prompt_embeds = long_prompt_encoder(prompt, pipe_ip_adapter.tokenizer, pipe_ip_adapter.text_encoder)
         negative_prompt_embeds = long_prompt_encoder(negative_prompt, pipe_ip_adapter.tokenizer, pipe_ip_adapter.text_encoder)
         prompt_embeds, negative_prompt_embeds = align_embeddings(prompt_embeds, negative_prompt_embeds)
-
         image = pipe_ip_adapter(
             prompt_embeds=prompt_embeds,
             negative_prompt_embeds=negative_prompt_embeds,
@@ -156,7 +180,6 @@ def infer(
             guidance_scale=guidance_scale,
             controlnet_conditioning_scale=1.0,
             generator=generator,
-            #image_embeds=image_embeds,  # Передача эмбеддингов изображения
         ).images[0]
     else:
         # Генерация с ControlNet