app.py

import gradio as gr
import requests
import json

API_URL = "https://api.openai.com/v1/chat/completions"

# 스크립트 생성 함수
def predict(inputs, top_p, temperature, openai_api_key):
    narration_prompt = f"아동용 애니메이션 동영상에 사용할 스크립트를 작성하라. 반드시 한글로 작성할것. 일체의 지문이나 지시, 배경 설명 등을 노출 하거나 출력하지 말고 기승전결의 구조로 모험의 이유/위기/도전/문제해결/교훈을 포함하여 순수한 나레이션만 1줄씩 출력하여 최대 10줄 이내로 출력. 입력: '{inputs}'"

    headers = {
        "Content-Type": "application/json",
        "Authorization": f"Bearer {openai_api_key}"
    }

    payload = {
        "model": "gpt-4-1106-preview",
        "messages": [{"role": "system", "content": narration_prompt}],
        "temperature": temperature,
        "top_p": top_p,
        "n": 1,
        "max_tokens": 1000
    }

    response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
    if response.status_code == 200:
        response_data = response.json()
        generated_text = response_data['choices'][0]['message']['content']
        return generated_text.split('\n')  # 스크립트를 줄 단위로 분리하여 반환
    else:
        return ["Error: Unable to generate response."]

# 이미지 생성 함수
def generate_image(script_line, model_name="models/goofyai/3d_render_style_xl"):
    # 이 함수 내에서는 이미지 생성 요청을 보내고 결과를 처리하는 코드를 구현합니다.
    # 예시로는 gr.Interface.load 또는 gr.load를 사용하는 방법을 제시합니다.
    # 실제 구현 시에는 API 호출 또는 Gradio의 외부 모델 로딩 기능에 따라 적절히 수정해야 합니다.
    pass  # 여기에 이미지 생성 코드 구현

with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown("<h1 align='center'>토리의 모험: 3D 애니메이션 생성기</h1>")
    with gr.Row():
        openai_api_key = gr.Textbox(type='password', label="Enter your OpenAI API key here")
        inputs = gr.Textbox(placeholder="여기에 입력하세요.", label="아동용 애니메이션 스크립트를 생성하고 싶은 주제어나 문장을 입력하세요.")
        top_p = gr.Slider(minimum=0, maximum=1.0, value=1.0, step=0.05, label="Top-p (nucleus sampling)")
        temperature = gr.Slider(minimum=0, maximum=5.0, value=1.0, step=0.1, label="Temperature")
    output = gr.Textbox(label="Generated Script", readonly=True)
    image_output = gr.Gallery(label="Generated Images")  # 생성된 이미지를 표시할 갤러리
    submit_button = gr.Button("Generate")

    def process_and_generate_images(inputs, top_p, temperature, openai_api_key):
        scripts = predict(inputs, top_p, temperature, openai_api_key)
        images = [generate_image(script) for script in scripts]  # 각 스크립트 줄에 대한 이미지 생성
        return scripts, images  # 스크립트와 이미지 URL 반환

    submit_button.click(fn=process_and_generate_images, inputs=[inputs, top_p, temperature, openai_api_key], outputs=[output, image_output])

demo.launch()