Update app.py

app.py

@@ -2,58 +2,50 @@ import os, io, base64, tempfile, requests
 import gradio as gr
 from PIL import Image
 
-# ─────────────────────────────────────────────────────────────
-# 1. 환경 변수 & HF Inference API 설정
-# ─────────────────────────────────────────────────────────────
-HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN")
+# ───────────────────────────────────────────────
+# 1. HF Inference API 준비
+# ───────────────────────────────────────────────
+HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN")           # Spaces → Settings → Secrets
 if not HF_TOKEN:
-    raise RuntimeError("HF_TOKEN 비밀 값이 설정되어 있지 않습니다. Spaces Settings → Secrets에서 등록해 주세요.")
+    raise RuntimeError("HF_TOKEN 비밀값이 없습니다. Settings → Secrets에 등록하세요.")
 
 HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {HF_TOKEN}"}
 CAPTION_API = "https://api-inference.huggingface.co/models/Salesforce/blip-image-captioning-base"
 MUSIC_API   = "https://api-inference.huggingface.co/models/facebook/musicgen-small"
 
-# ─────────────────────────────────────────────────────────────
-# 2. 이미지 캡션 생성 (BLIP-base via API)
-# ─────────────────────────────────────────────────────────────
+# ───────────────────────────────────────────────
+# 2. 캡션 생성 함수
+# ───────────────────────────────────────────────
 def generate_caption(image_pil: Image.Image) -> str:
     buf = io.BytesIO()
     image_pil.save(buf, format="PNG")
-    buf.seek(0)
+    resp = requests.post(CAPTION_API, headers=HEADERS, data=buf.getvalue(), timeout=60)
+    resp.raise_for_status()
+    return resp.json()[0]["generated_text"]
 
-    # binary upload 방식
-    response = requests.post(CAPTION_API, headers=HEADERS, data=buf.getvalue(), timeout=60)
-    response.raise_for_status()
-    result = response.json()
-    # API 응답: [{"generated_text": "..."}]
-    return result[0]["generated_text"]
-
-# ─────────────────────────────────────────────────────────────
-# 3. MusicGen-small 음악 생성 (10초, via API)
-# ─────────────────────────────────────────────────────────────
+# ───────────────────────────────────────────────
+# 3. 음악 생성 함수
+# ───────────────────────────────────────────────
 def generate_music(prompt: str, duration: int = 10) -> str:
     payload = {"inputs": prompt, "parameters": {"duration": duration}}
-    response = requests.post(MUSIC_API, headers=HEADERS, json=payload, timeout=120)
-    response.raise_for_status()
-
-    # API 응답은 WAV 바이너리
+    resp = requests.post(MUSIC_API, headers=HEADERS, json=payload, timeout=120)
+    resp.raise_for_status()
     tmp = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".wav")
-    tmp.write(response.content)
+    tmp.write(resp.content)
     tmp.close()
     return tmp.name
 
-# ─────────────────────────────────────────────────────────────
+# ───────────────────────────────────────────────
 # 4. 전체 파이프라인
-# ─────────────────────────────────────────────────────────────
+# ───────────────────────────────────────────────
 def process(image):
     caption = generate_caption(image)
     audio   = generate_music(f"A cheerful melody inspired by: {caption}")
     return caption, audio
 
-# ──────────────────────────────────────────────────────────���──
-# 5. Gradio 인터페이스
-# ─────────────────────────────────────────────────────────────
-# 5. Gradio 인터페이스 ──────────────────────────────────────
+# ───────────────────────────────────────────────
+# 5. Gradio UI
+# ───────────────────────────────────────────────
 demo = gr.Interface(
     fn=process,
     inputs=gr.Image(type="pil"),
@@ -61,14 +53,10 @@ demo = gr.Interface(
         gr.Text(label="AI가 생성한 그림 설명"),
         gr.Audio(label="생성된 AI 음악 (MusicGen)")
     ],
-    title="🎨 AI 그림-음악 생성기 (Inference API 버전)",
-    description="이미지를 업로드하면 BLIP-base가 설명을 생성하고, "
-                "해당 설명으로 MusicGen-small이 10초 음악을 만듭니다.",
-    # concurrency_count=1   ← ❌ 삭제
-    queue=True              # (선택) 동시 요청을 큐잉하려면 이렇게만 두세요
-    # cache_examples=False  # 필요하면 유지
-)
-
+    title="🎨 AI 그림-음악 생성기 (Inference API)",
+    description="이미지를 업로드하면 BLIP-base가 설명을 만들고, "
+                "해당 설명으로 MusicGen-small이 10초 음악을 생성합니다."
+).queue()   # ★ 필요하면 이렇게 체이닝으로 큐 활성화
 
 if __name__ == "__main__":
     demo.launch()