Update app.py

app.py

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 import gradio as gr
 import requests
-import spacy
 import json
+from transformers import pipeline
 
 API_URL = "https://api.openai.com/v1/chat/completions"
 
-# spaCy NLP 모델 로드
-nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
+# 번역 파이프라인 초기화
+translator = pipeline("translation", model="Helsinki-NLP/opus-mt-ko-en")
 
-def extract_keywords(text):
-    # 텍스트에서 Noun chunks를 추출하여 핵심 키워드로 사용
-    doc = nlp(text)
-    keywords = [chunk.text for chunk in doc.noun_chunks][:3]  # 상위 3개 noun chunks를 키워드로 선택
-    return ", ".join(keywords)
+def translate_text(text):
+    # 입력된 텍스트를 영어로 번역
+    translation = translator(text, max_length=512)
+    translated_text = translation[0]['translation_text']
+    return translated_text
 
 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}'"
+    narration_prompt = f"아동용 애니메이션 동영상에 사용할 스크립트를 작성하라. 반드시 한글로 작성할것. 입력: '{inputs}'"
     headers = {
         "Content-Type": "application/json",
         "Authorization": f"Bearer {openai_api_key}"
@@ -37,10 +37,10 @@ def predict(inputs, top_p, temperature, openai_api_key):
         return "Error: Unable to generate response."
 
 def generate_prompts(script):
-    # 스크립트의 각 줄에서 키워드를 추출하여 프롬프트 생성
+    # 스크립트의 각 줄을 영어로 번역하여 프롬프트 생성
     lines = script.split('\n')
-    prompts = [f"3d style, 4K, like Brad Pitt young boy, {extract_keywords(line)}" for line in lines if line.strip() != '']
-    return "\n".join(prompts)
+    translated_prompts = [translate_text(line) for line in lines if line.strip() != '']
+    return "\n".join(translated_prompts)
 
 with gr.Blocks() as demo:
     gr.Markdown("<h1 align='center'>토리의 모험: 3D 애니메이션 생성기</h1>")
@@ -50,9 +50,9 @@ with gr.Blocks() as demo:
         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)
-    prompts_output = gr.TextArea(label="Image Generation Prompts", readonly=True)
+    prompts_output = gr.TextArea(label="Translated Image Generation Prompts", readonly=True)
     submit_button = gr.Button("Generate Script")
-    prompts_button = gr.Button("Generate Image Prompts")
+    prompts_button = gr.Button("Translate Prompts")
 
     submit_button.click(fn=predict, inputs=[inputs, top_p, temperature, openai_api_key], outputs=output)
     prompts_button.click(fn=generate_prompts, inputs=[output], outputs=prompts_output)