Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,44 @@
+import gradio as gr
+from diffusers import StableDiffusionPipeline
+
+# Функция для генерации изображения
+def generate_image(prompt, model_name, sampling_steps, cfg, sampling_method, seed, width, height):
+    # Установка модели в зависимости от выбранного названия
+    if model_name == "Vector Art":
+        model_path = "stablediffusionapi/vector-art"
+    # Загрузка модели (пример с использованием StableDiffusionPipeline)
+    model = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_path)
+    # Установка параметров генерации
+    generator = torch.manual_seed(seed) if seed != -1 else None
+    # Генерация изображения
+    image = model(prompt, num_inference_steps=sampling_steps, guidance_scale=cfg, generator=generator).images[0]
+    # Преобразование изображения для отображения в Gradio
+    return image
+
+# Создание интерфейса с использованием gr.Blocks
+with gr.Blocks() as app:
+    gr.Markdown("Генератор изображений")
+    with gr.Tab("Основные настройки"):
+        with gr.Row():
+            prompt_input = gr.Textbox(label="Введите текстовый запрос")
+            model_select = gr.Radio(choices=["Vector Art"], label="Выберите модель", value="Vector Art")
+    with gr.Tab("Расширенные настройки"):
+        with gr.Row():
+            sampling_steps_input = gr.Slider(minimum=1, maximum=30, step=1, label="Sampling Steps", value=20)
+            cfg_input = gr.Slider(minimum=1, maximum=20, step=1, label="Classifier Free Guidance (CFG)", value=7)
+            sampling_method_input = gr.Radio(choices=["DDIM", "DDPM", "PLMS"], label="Sampling Method", value="DDIM")
+            seed_input = gr.Slider(minimum=-1, maximum=100000, step=1, label="Seed", value=-1)
+            width_input = gr.Slider(minimum=15, maximum=1023, step=1, label="Width", value=512)
+            height_input = gr.Slider(minimum=15, maximum=1023, step=1, label="Height", value=512)
+    with gr.Row():
+        generate_button = gr.Button("Сгенерировать")
+    output_image = gr.Image(label="Сгенерированное изображение")
+
+    # Подключение функции генерации к кнопке
+    generate_button.click(
+        generate_image,
+        inputs=[prompt_input, model_select, sampling_steps_input, cfg_input, sampling_method_input, seed_input, width_input, height_input],
+        outputs=output_image
+    )
+
+app.launch()