Update app.py

app.py

@@ -4,6 +4,7 @@ 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}'"
 
@@ -25,9 +26,16 @@ def predict(inputs, top_p, temperature, openai_api_key):
     if response.status_code == 200:
         response_data = response.json()
         generated_text = response_data['choices'][0]['message']['content']
-        return generated_text
+        return generated_text.split('\n')  # 스크립트를 줄 단위로 분리하여 반환
     else:
-        return "Error: Unable to generate response."
+        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>")
@@ -37,12 +45,14 @@ 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)
+    image_output = gr.Gallery(label="Generated Images")  # 생성된 이미지를 표시할 갤러리
     submit_button = gr.Button("Generate")
-    submit_button.click(fn=predict, inputs=[inputs, top_p, temperature, openai_api_key], outputs=output)
 
-    examples = gr.Examples(examples=[
-        ["스크립트: 토리는 검은 숲으로 모험을 떠났다."],
-        ["스크립트: 토리는 바다로 모험을 떠났다."]
-    ], inputs=[inputs], fn=predict, outputs=output)
+    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()