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app.py

@@ -2,22 +2,50 @@ import gradio as gr
 import requests
 import json
 
-# API URL 설정 (예시용, 실제 사용에는 적합한 API 사용)
-API_URL = "https://api.openai.com/v1/chat/completions"
+# API URL 설정 (OpenAI GPT-3 API)
+API_URL = "https://api.openai.com/v1/engines/davinci-codex/completions"
 
-# 스크립트를 이미지 생성 프롬프트로 변환하는 함수
-def script_to_prompts(script):
-    lines = script.split('\n')  # 스크립트를 줄 단위로 분리
-    prompts = []
+# 스크립트를 이미지 생성 프롬프트로 변환하는 함수 (번역 포함)
+def script_to_prompts(script, openai_api_key):
+    lines = script.split('\n')
+    translated_prompts = []
     for line in lines:
-        # 등장 인물, 행위, 장소 등을 기반으로 프롬프트 생성
-        prompt = f"3d style, like Harry Potter, {line}, 4k"
-        prompts.append(prompt)
-    return prompts
+        # 한국어 스크립트를 영어로 번역
+        translated_line = translate_to_english(line, openai_api_key)
+        # 번역된 영어 라인으로 이미지 생성 프롬프트 생성
+        prompt = f"3d style, like Harry Potter, {translated_line}, 4k"
+        translated_prompts.append(prompt)
+    return translated_prompts
+
+# OpenAI API를 사용하여 텍스트를 영어로 번역하는 함수
+def translate_to_english(korean_text, openai_api_key):
+    translation_prompt = f"Translate the following Korean text to English: '{korean_text}'"
+
+    headers = {
+        "Content-Type": "application/json",
+        "Authorization": f"Bearer {openai_api_key}"
+    }
+
+    payload = {
+        "prompt": translation_prompt,
+        "temperature": 0.5,  # 번역 작업에 중간 온도 설정
+        "max_tokens": 60,  # 번역할 단어 수 제한
+        "top_p": 1.0,
+        "frequency_penalty": 0.0,
+        "presence_penalty": 0.0,
+    }
+
+    response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
+    if response.status_code == 200:
+        response_data = response.json()
+        generated_text = response_data['choices'][0]['text'].strip()
+        return generated_text
+    else:
+        return "Error: Unable to generate response."
 
 # OpenAI API를 사용하여 스크립트를 생성하는 함수
 def predict(inputs, top_p, temperature, openai_api_key):
-    narration_prompt = f"아동용 애니메이션 동영상에 사용할 스크립트를 작성하라. 반드시 한글로 작성할것. 입력: '{inputs}'"
+    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",
@@ -25,18 +53,17 @@ def predict(inputs, top_p, temperature, openai_api_key):
     }
 
     payload = {
-        "model": "gpt-4-1106-preview",
-        "messages": [{"role": "system", "content": narration_prompt}],
+        "model": "gpt-3.5-turbo",
+        "prompt": narration_prompt,
         "temperature": temperature,
         "top_p": top_p,
-        "n": 1,
-        "max_tokens": 1000
+        "max_tokens": 150
     }
 
-    response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
+    response = requests.post(API_URL, headers=headers, data=json.dumps(payload))
     if response.status_code == 200:
-        response_data = response.json()
-        generated_text = response_data['choices'][0]['message']['content']
+        response_data = json.loads(response.text)
+        generated_text = response_data['choices'][0]['text'].strip()
         return generated_text
     else:
         return "Error: Unable to generate response."
@@ -45,28 +72,20 @@ def predict(inputs, top_p, temperature, openai_api_key):
 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.")
+        openai_api_key = gr.Textbox(label="Enter your OpenAI API key here", type='password')
+        inputs = gr.Textbox(label="아동용 애니메이션 스크립트를 생성하고 싶은 주제어나 문장을 입력하세요.", placeholder="여기에 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")
+        temperature = gr.Slider(minimum=0, maximum=1.0, value=0.5, step=0.01, label="Temperature")
         script_output = gr.Textbox(label="Generated Script", multiline=True)
         prompt_output = gr.Textbox(label="Image Generation Prompts", multiline=True)
-    with gr.Row():
-        submit_button = gr.Button("Generate")
+        generate_button = gr.Button("Generate")
     
     # 버튼 클릭 시 스크립트 생성 및 프롬프트 변환
-    def generate_and_convert(inputs, top_p, temperature, openai_api_key):
-        script = predict(inputs, top_p, temperature, openai_api_key)
-        prompts = script_to_prompts(script)
-        return script, '\n'.join(prompts)
-    
-    submit_button.click(fn=generate_and_convert, 
-                        inputs=[inputs, top_p, temperature, openai_api_key], 
-                        outputs=[script_output, prompt_output])
+    def generate_and_convert(input_text, top_p, temperature, api_key):
+        generated_script = predict(input_text, top_p, temperature, api_key)
+        prompts = script_to_prompts(generated_script, api_key)
+        return generated_script, "\n".join(prompts)
 
-    examples = gr.Examples(examples=[
-        ["스크립트: 토리는 검은 숲으로 모험을 떠났다."],
-        ["스크립트: 토리는 바다로 모험을 떠났다."]
-    ], inputs=[inputs], fn=predict, outputs=script_output)
+    generate_button.click(fn=generate_and_convert, inputs=[inputs, top_p, temperature, openai_api_key], outputs=[script_output, prompt_output])
 
 demo.launch()