Update app.py

app.py

@@ -178,8 +178,9 @@ def infer(
                 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        
+            # Убедимся, что параметры имеют тип float        
             ip_adapter_strength = float(ip_adapter_strength)
+            controlnet_conditioning_scale = float(controlnet_conditioning_scale)
 
             # Используем IP-Adapter с LoRA
             prompt_embeds = long_prompt_encoder(prompt, pipe_ip_adapter.tokenizer, pipe_ip_adapter.text_encoder)
@@ -249,8 +250,9 @@ def infer(
                     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
+                # Убедимся, что параметры имеют тип float        
                 ip_adapter_strength = float(ip_adapter_strength)
+                controlnet_conditioning_scale = float(controlnet_conditioning_scale)
 
                 # Используем IP-Adapter с LoRA
                 prompt_embeds = long_prompt_encoder(prompt, pipe_ip_adapter.tokenizer, pipe_ip_adapter.text_encoder)
@@ -291,7 +293,10 @@ def infer(
                 if ip_adapter_mode == "depth_map":    
 
                     print('ip_adapter_mode = ', ip_adapter_mode)
-                 
+
+                    # Убедимся, что параметры имеют тип float        
+                    controlnet_conditioning_scale = float(controlnet_conditioning_scale)
+                    
                     # Инициализация ControlNet
                     controlnet_model_path = "lllyasviel/control_v11f1p_sd15_depth"
                     controlnet = ControlNetModel.from_pretrained(controlnet_model_path, torch_dtype=torch_dtype)