File size: 1,470 Bytes
af10332 3a8ce39 75d0567 af10332 716be81 43b1092 716be81 75d0567 0176c0d 75d0567 70ba535 75d0567 716be81 75d0567 716be81 dc2d13f 716be81 70ba535 716be81 dc2d13f 716be81 75d0567 dc2d13f 3a8ce39 716be81 |
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 |
import gradio as gr
import requests
import os
# Функция для вызова Inference API модели
def generate_image(prompt, negative_prompt, sampling_steps, cfg_scale, seed):
url = os.getenv("BASE_URL")
api_key = os.getenv("API_KEY")
headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}"
}
data = {
"prompt": prompt,
"negative_prompt": negative_prompt,
"sampling_steps": sampling_steps,
"cfg_scale": cfg_scale,
"seed": seed
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
generated_image = response.content # Получаем изображение из ответа API
return generated_image
# Создание интерфейса Gradio
inputs_tab1 = [
gr.Textbox(label="Prompt", lines=3),
gr.Textbox(label="Negative Prompt", lines=3)
]
inputs_tab2 = [
gr.Slider(1, 30, default=1, label="Sampling Steps", step=1),
gr.Slider(1, 20, default=1, label="CFG Scale", step=1),
gr.Number(default=-1, label="Seed")
]
outputs = gr.Image(label="Generated Image")
gr.Interface(
fn=generate_image,
inputs=[inputs_tab1, inputs_tab2],
outputs=outputs,
title="HuggingFace Image Generator",
allow_flagging=False, # Отключаем возможность пометить результат
theme="compact", # Выбираем компактную тему интерфейса
server_name="gradio.app"
).launch()
|