Update app.py

app.py

@@ -22,9 +22,9 @@ client = InferenceClient("HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta")
 model = fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
 model.eval()
 
-# Инициализация модели FLUX.1-dev
+# Инициализация модели SDXL-Turbo
 device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
-model_repo_id = "black-forest-labs/FLUX.1-dev"
+model_repo_id = "stabilityai/sdxl-turbo"
 
 if torch.cuda.is_available():
     torch_dtype = torch.float16
@@ -37,16 +37,16 @@ pipe = pipe.to(device)
 MAX_SEED = np.iinfo(np.int32).max
 MAX_IMAGE_SIZE = 1024
 
-# Функция для генерации изображения с помощью FLUX.1-dev
-def generate_with_flux(
+# Функция для генерации изображения с помощью SDXL-Turbo
+def generate_with_diffusion(
     prompt,
     negative_prompt="",
     seed=0,
     randomize_seed=True,
     width=1024,
     height=1024,
-    guidance_scale=7.5,
-    num_inference_steps=50,
+    guidance_scale=0.0,
+    num_inference_steps=2,
 ):
     if randomize_seed:
         seed = random.randint(0, MAX_SEED)
@@ -266,9 +266,9 @@ with gr.Blocks() as demo:
             convert_button = gr.Button("Конвертировать")
             convert_button.click(fn=convert_image, inputs=[img_input, img_format], outputs=img_output)
 
-        # Вкладка Felguk Flux
-        with gr.Tab("Felguk Flux"):
-            gr.Markdown("## Felguk Flux: Генерация изображений из текста")
+        # Вкладка Felguk Diffusion
+        with gr.Tab("Felguk Diffusion"):
+            gr.Markdown("## Felguk Diffusion: Генерация изображений из текста")
             with gr.Column():
                 prompt = gr.Textbox(label="Введите текстовое описание", placeholder="Например: Космический корабль в далекой галактике")
                 negative_prompt = gr.Textbox(label="Нежелательное описание (опционально)", placeholder="Например: Размытое, низкое качество")
@@ -279,14 +279,14 @@ with gr.Blocks() as demo:
                     width = gr.Slider(label="Ширина", minimum=256, maximum=MAX_IMAGE_SIZE, step=32, value=1024)
                     height = gr.Slider(label="Высота", minimum=256, maximum=MAX_IMAGE_SIZE, step=32, value=1024)
                 with gr.Row():
-                    guidance_scale = gr.Slider(label="Guidance scale", minimum=0.0, maximum=10.0, step=0.1, value=7.5)
-                    num_inference_steps = gr.Slider(label="Количество шагов", minimum=1, maximum=100, step=1, value=50)
+                    guidance_scale = gr.Slider(label="Guidance scale", minimum=0.0, maximum=10.0, step=0.1, value=0.0)
+                    num_inference_steps = gr.Slider(label="Количество шагов", minimum=1, maximum=50, step=1, value=2)
                 generate_button = gr.Button("Сгенерировать", variant="primary")
-            flux_output = gr.Image(label="Сгенерированное изображение")
+            diffusion_output = gr.Image(label="Сгенерированное изображение")
             generate_button.click(
-                fn=generate_with_flux,
+                fn=generate_with_diffusion,
                 inputs=[prompt, negative_prompt, seed, randomize_seed, width, height, guidance_scale, num_inference_steps],
-                outputs=[flux_output, seed],
+                outputs=[diffusion_output, seed],
             )
 
     # Интерфейс чата