Update app.py

app.py

@@ -2,16 +2,17 @@ import gradio as gr
 import requests
 import os
 
-# Функция для вызова Inference API модели
+# 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):
-    url = os.getenv("BASE_URL")
-    api_key = os.getenv("API_KEY")
-    
     headers = {
         "Authorization": f"Bearer {api_key}"
     }
 
-    data = {
+    payload = {
         "prompt": prompt,
         "negative_prompt": negative_prompt,
         "sampling_steps": sampling_steps,
@@ -19,30 +20,37 @@ def generate_image(prompt, negative_prompt, sampling_steps, cfg_scale, seed):
         "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)
-]
+    response = requests.post(base_url, json=payload, headers=headers)
 
-inputs_tab2 = [
-    gr.Slider(minimum=1, maximum=30, default=1, label="Sampling Steps", step=1, init_value=1),
-    gr.Slider(minimum=1, maximum=20, default=1, label="CFG Scale", step=1, init_value=1),
-    gr.Number(default=-1, label="Seed")
-]
+    # Предположим, что модель возвращает изображение в виде байтов
+    generated_image_bytes = response.content
 
-outputs = gr.Image(label="Generated Image")
+    return generated_image_bytes
 
-gr.Interface(
+# Создаем интерфейс Gradio
+iface = 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()
+    inputs=[
+        gr.Textbox("text", label="Prompt", default=""),
+        gr.Textbox("text", 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("text", label="Seed", default="-1")
+    ]
+)
+
+# Запускаем интерфейс
+iface.launch()