File size: 1,749 Bytes
0176c0d af10332 3a8ce39 af10332 0176c0d 3a8ce39 0176c0d 43b1092 0176c0d 70ba535 0176c0d 70ba535 0176c0d af10332 3a8ce39 af10332 a89d517 af10332 0176c0d af10332 0176c0d a89d517 0176c0d 3a8ce39 0176c0d |
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 |
import os
import gradio as gr
import requests
# Получение URL модели и API-ключа из переменных окружения
BASE_URL = os.getenv("BASE_URL")
API_KEY = os.getenv("API_KEY")
# Функция для отправки запроса к API модели
def generate_image(prompt, negative_prompt, sampling_steps, cfg_scale, seed):
headers = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}
# Параметры для запроса
params = {
"prompt": prompt,
"negative_prompt": negative_prompt,
"sampling_steps": int(sampling_steps),
"cfg_scale": int(cfg_scale),
"seed": int(seed)
}
# Отправка запроса к API модели
response = requests.post(BASE_URL, headers=headers, json=params)
# Получение сгенерированного изображения
generated_image = response.content
return generated_image
# Определение интерфейса Gradio
iface = gr.Interface(
fn=generate_image,
inputs=[
gr.Textbox(default="Prompt"),
gr.Textbox(default="Negative Prompt"),
],
outputs=gr.Image(type="pil"),
live=True,
layout="vertical",
title="Hugging Face Image Generator",
description="Generate images using Hugging Face Inference API.",
theme="compact",
tabs=[
"Prompt Input",
[
gr.Slider(minimum=1, maximum=30, step=1, default=15, label="Sampling Steps"),
gr.Slider(minimum=1, maximum=20, step=1, default=10, label="CFG Scale"),
gr.Textbox(default="-1", label="Seed"),
]
],
interpretation="default"
)
# Запуск интерфейса Gradio
iface.launch()
|