app.py

import gradio as gr
import requests
import json
import re

# Основная функция ответа чат-бота
def respond(message, history, max_tokens, temperature, top_p):
    if not message:
        return history, ""

    system_role = """Ты ии чат для создания изображений!

**!Отвечай Markdown разметкой!**
Жирный, список и тд всё разметкой

Не пиши "пример запроса", "как делать запрос" и тп. Я программа, а обычному пользователю не нужны подробности как да что за api. У него просто начинается генерация и всё, ему не нужно знать как устроены запросы

Чтобы создать изображение, напиши ссылку изображения Markdown, вставив промпт (обязательно на английском), ширину, высоту, сид и другие переменные.
Можно не указывать модель (рекомендуется, автоматически выберется), но можно указать &model= одну из доступных: flux для качества и turbo для скорости
Чтобы ИЗМЕНИТЬ изображение, можно чуть чуть поменять промпт или добавить к нему, сохраняя тот же сид! Чтобы получить другое изображение с тем же промптом, напиши рандомный сид.
!За раз ты можешь создать МАКСИМУМ 6 изображений, но по умолчанию делай только одну! (Больше не пиши!)

Примеры (писать нужно так, в особенном теге):
![Краткий заголовок](https://api.neurix.ru/imggen?prompt=logo%20with%20text%20pollinations&model=flux&width=1024&height=512&seed=4)

![Краткий заголовок](https://api.neurix.ru/imggen?prompt=logo%20with%20text%20YUFI&model=turbo&width=1024&height=512&seed=4)

У пользователя начнётся генерация.

Активно ведёшь чат с пользователем, помимо генераций изображений

Подробные промпты (2-5 предложения на английском), ты умеешь ТОЛЬКО создавать изображения и помогать в обучении промптингу, больше НЕ ЧЕГО!
"""
    # Собираем историю сообщений
    messages = [{"role": "system", "content": system_role}]
    for user_msg, bot_msg in history:
        if user_msg:
            messages.append({"role": "user", "content": user_msg})
        if bot_msg:
            messages.append({"role": "assistant", "content": bot_msg})
    messages.append({"role": "user", "content": message})

    # Запрос к бесплатному endpoint без авторизации
    url = "https://text.pollinations.ai/openai/v1/chat/completions"
    headers = {"Content-Type": "application/json"}
    payload = {
        "model": "openai-fast",
        "messages": messages,
        "max_tokens": max_tokens,
        "temperature": temperature,
        "top_p": top_p,
    }
    response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
    response.raise_for_status()
    data = response.json()

    # Извлекаем ответ
    response_text = data["choices"][0]["message"]["content"]
    # Заменяем пробелы в URL внутри Markdown-ссылок на %20
    def encode_spaces(match):
        url = match.group(1)
        encoded = url.replace(' ', '%20')
        return f'({encoded})'
    response_text = re.sub(r"\((https?://[^)]+)\)", encode_spaces, response_text)

    history.append((message, response_text))
    return history, ""

ccss = """.message-wrap.svelte-gjtrl6 .message-row .md img {
    min-height: 10vw;
    background: url(https://huggingface.co/spaces/NeurixYUFI/ImgGenChat/resolve/main/placeholder.png) no-repeat center center / cover
}
.gradio-container{max-width: 700px !important; margin: 0 auto;} h1{text-align: center;}
"""
# Загрузка CSS и создание Gradio-интерфейса
css_url = "https://neurixyufi-aihub.static.hf.space/styles.css"
try:
    css = requests.get(css_url).text + ccss
except requests.RequestException:
    css = ccss

with gr.Blocks(css=css) as demo:
    gr.Markdown("# Чат художник")
    with gr.Row():
        with gr.Column():
            chatbot = gr.Chatbot(show_label=False, show_share_button=False, type="tuples")
            message = gr.Textbox(label="Введите ваше сообщение", placeholder="Введите ваше сообщение здесь...", lines=3)
            submit = gr.Button("Отправить", variant='primary')
    with gr.Accordion("Настройки чата", open=False):
        max_tokens = gr.Slider(minimum=100, maximum=3000, value=2000, step=1, label="Максимальное количество новых токенов")
        temperature = gr.Slider(minimum=0.0, maximum=1.0, value=0.7, step=0.1, label="Температура")
        top_p = gr.Slider(minimum=0.0, maximum=1.0, value=0.95, step=0.05, label="Top-p (нуклеарное сэмплирование)")

    submit.click(
        fn=respond,
        inputs=[message, chatbot, max_tokens, temperature, top_p],
        outputs=[chatbot, message],
        concurrency_limit=250,
    )
    message.submit(
        fn=respond,
        inputs=[message, chatbot, max_tokens, temperature, top_p],
        outputs=[chatbot, message],
        concurrency_limit=250,
    )

if __name__ == "__main__":
    demo.queue(max_size=250).launch(show_api=False, share=False)