Update app.py

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+import torch
+from diffusers import StableDiffusionPipeline
+from diffusers import AutoPipelineForText2Image
+import gradio as gr
+
+img_generator1 = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained("kandinsky-community/kandinsky-2-2-decoder", torch_dtype=torch.float16)
+img_generator1.to("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
+
+# Chargement du modèle Stable Diffusion v1.4 depuis Hugging Face
+img_generator2 = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("CompVis/stable-diffusion-v1-4",torch_dtype=torch.float16 if device == "cuda" else torch.float32)
+img_generator2.to("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
+
+
+# Fonction de génération d’image à partir du texte
+def text_to_image(prompt, model_name):
+    if model_name == 'kandinsky-2-2-decoder':
+        return img_generator1(prompt=prompt).images[0]
+    else:
+        return img_generator2(prompt=prompt).images[0]
+
+# Interface Gradio simple
+gr.Interface(
+    fn=text_to_image,
+    inputs= [gr.Textbox(label="Entrez une description (prompt)"),
+             gr.Dropdown(choices =['kandinsky-2-2-decoder', 'stable-diffusion-v1-4'], label = 'Model Name')],
+    outputs=gr.Image(type="pil", label="Image générée"),
+    title="Générateur d'Images à partir de Texte",
+    description="Entrez un texte pour générer une image"
+).launch()