File size: 1,671 Bytes
af10332 3a8ce39 75d0567 af10332 a5b71c1 43b1092 716be81 75d0567 a5b71c1 0176c0d 75d0567 70ba535 75d0567 a5b71c1 70ba535 a5b71c1 75d0567 a5b71c1 3a8ce39 a5b71c1 716be81 a5b71c1 3000443 a5b71c1 3000443 a5b71c1 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 |
import gradio as gr
import requests
import os
# Получаем URL и API Key из переменных окружения
base_url = os.getenv("BASE_URL")
api_key = os.getenv("API_KEY")
# Функция для отправки запроса к модели
def generate_image(prompt, negative_prompt, sampling_steps, cfg_scale, seed):
headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}"
}
payload = {
"prompt": prompt,
"negative_prompt": negative_prompt,
"sampling_steps": sampling_steps,
"cfg_scale": cfg_scale,
"seed": seed
}
response = requests.post(base_url, json=payload, headers=headers)
# Предположим, что модель возвращает изображение в виде байтов
generated_image_bytes = response.content
return generated_image_bytes
# Создаем интерфейс Gradio
iface = gr.Interface(
fn=generate_image,
inputs=[
gr.Textbox(label="Prompt", default=""),
gr.Textbox(label="Negative Prompt", default="")
],
outputs=[
gr.Image(type="pil", label="Generated Image"),
gr.Button("Download Image", onclick=lambda bytes: gr.download(bytes, "generated_image.png"))
],
live=True,
title="Huggingface Image Generator"
)
# Добавляем вторую вкладку
iface.add_tab(
"Advanced Settings",
[
gr.Slider(minimum=1, maximum=30, label="Sampling Steps", default=15),
gr.Slider(minimum=1, maximum=20, label="CFG Scale", default=10),
gr.Textbox(label="Seed", default="-1")
]
)
# Запускаем интерфейс
iface.launch()
|