Update app.py

app.py

@@ -1,29 +1,48 @@
 import gradio as gr
-from rembg import remove
+from transformers import pipeline
+from diffusers import StableDiffusionPipeline
 from PIL import Image
-import io
+import torch
 
-def remove_background(input_image):
-    # Преобразуем изображение в байты
-    img_byte_arr = io.BytesIO()
-    input_image.save(img_byte_arr, format='PNG')
-    img_byte_arr = img_byte_arr.getvalue()
+# Загрузка модели Qwen/QVQ-72B-preview (пример для текстовой модели)
+def load_text_model():
+    text_pipeline = pipeline("text-generation", model="Qwen/QVQ-72B-preview")
+    return text_pipeline
 
-    # Удаляем фон с помощью модели RemBgV0
-    output_image = remove(img_byte_arr)
+# Загрузка модели fffiloni/AniDoc (пример для модели анализа изображений)
+def load_image_model():
+    image_pipeline = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("fffiloni/AniDoc")
+    return image_pipeline
 
-    # Преобразуем результат обратно в изображение
-    output_image = Image.open(io.BytesIO(output_image))
+# Функция для генерации текста
+def generate_text(prompt, text_pipeline):
+    result = text_pipeline(prompt, max_length=50)
+    return result[0]['generated_text']
+
+# Функция для анализа изображения
+def analyze_image(image, image_pipeline):
+    # Пример: генерация изображения на основе входного изображения
+    prompt = "Anime style"
+    output_image = image_pipeline(prompt, image=image).images[0]
     return output_image
 
-# Создаем Gradio интерфейс
-iface = gr.Interface(
-    fn=remove_background,
-    inputs=gr.Image(type="pil", label="Входное изображение"),
-    outputs=gr.Image(type="pil", label="Изображение без фона"),
-    title="Удаление фона с помощью RemBgV0",
-    description="Загрузите изображение, чтобы удалить фон."
-)
-
-# Запускаем интерфейс
-iface.launch()
+# Загрузка моделей
+text_pipeline = load_text_model()
+image_pipeline = load_image_model()
+
+# Создание Gradio интерфейса
+with gr.Blocks() as demo:
+    with gr.Tab("Text Generation"):
+        text_input = gr.Textbox(label="Input Prompt")
+        text_output = gr.Textbox(label="Generated Text")
+        text_button = gr.Button("Generate Text")
+        text_button.click(fn=generate_text, inputs=[text_input, gr.State(text_pipeline)], outputs=text_output)
+
+    with gr.Tab("Image Analysis"):
+        image_input = gr.Image(label="Input Image", type="pil")
+        image_output = gr.Image(label="Output Image")
+        image_button = gr.Button("Analyze Image")
+        image_button.click(fn=analyze_image, inputs=[image_input, gr.State(image_pipeline)], outputs=image_output)
+
+# Запуск интерфейса
+demo.launch()