app.py

import gradio as gr
import torch
from diffusers import DiffusionPipeline
from transformers import AutoTokenizer,AutoModel
from diffusers.models import AutoencoderKL

pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(
    "CompVis/stable-diffusion-v1-4",
     text_encoder = AutoModel.from_pretrained("csebuetnlp/banglabert"),
     custom_pipeline="gr33nr1ng3r/Mukh-Oboyob"
)
pipeline.unet.load_attn_procs("gr33nr1ng3r/Mukh-Oboyob")

def diffusion(text,num_inference_steps,guidance_scale):
    prompt = "মেয়েটির কালো চুল ছিল। মেয়েটির মুখে ভারী মেকাপ ছিল। মেয়েটির উঁচু গালের হাড় ছিল। মেয়েটির মুখ কিছুটা খোলা ছিল। মেয়েটির চেহারা ডিম্বাকৃতির। মেয়েটির চোখা নাক ছিল। মেয়েটির ঢেউ খেলানো চুল ছিল। মেয়েটির কানে দুল পরা ছিল। মেয়েটির লিপস্টিক পরা ছিল। "
    image = pipeline(prompt, num_inference_steps=num_inference_steps, guidance_scale=guidance_scale,height=128,width=128).images[0]

    return image
demo = gr.Interface(
    diffusion,
    [
        gr.Textbox(
            label="prompt text",
            lines=3,
        ),
        gr.Slider(1, 100, value=50),
        gr.Slider(1.0, 30.0, value=7.5),
    ],
    "image",
   
)
if __name__ == "__main__":
    demo.launch()