app.py

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

# Функция для обработки действия при нажатии кнопки
def download_image(prompt, negative_prompt, sampling_steps, cfg_scale, seed):
    bytes = generate_image(prompt, negative_prompt, sampling_steps, cfg_scale, seed)
    gr.download(bytes, "generated_image.png")

# Создаем интерфейс Gradio
iface = gr.Interface(
    fn=download_image,
    inputs=[
        gr.Textbox(label="Prompt", placeholder="Enter prompt here"),
        gr.Textbox(label="Negative Prompt", placeholder="Enter negative prompt here"),
        gr.Slider(minimum=1, maximum=30, label="Sampling Steps", initial=15),
        gr.Slider(minimum=1, maximum=20, label="CFG Scale", initial=10),
        gr.Textbox(label="Seed", placeholder="Enter seed here", default="-1")
    ],
    outputs=gr.Image(type="pil", label="Generated Image"),
    live=True,
    title="Huggingface Image Generator"
)

# Запускаем интерфейс
iface.launch()