import os import random import sys import requests from typing import Sequence, Mapping, Any, Union import torch import gradio as gr from deep_translator import GoogleTranslator from langdetect import detect from gradio_client import Client, handle_file # Функция для получения случайного API ключа def get_random_api_key(): keys = os.getenv("KEYS", "").split(",") if keys and keys[0]: # Проверяем, установлены ли ключи и не пусты ли они return random.choice(keys).strip() else: raise ValueError("API ключи не найдены. Пожалуйста, установите переменную окружения KEYS.") # Ссылка на файл CSS css_url = "https://neurixyufi-aihub.static.hf.space/style.css" # Получение CSS по ссылке try: response = requests.get(css_url) response.raise_for_status() # Поднимаем исключение, если статус ответа не 200 css = response.text + " h1{text-align:center} /* Ещё стили, если они есть в оригинале */" except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"Ошибка при загрузке CSS: {e}") css = " h1{text-align:center} /* Ещё стили, если они есть в оригинале */" # Используем базовый стиль, если загрузка CSS не удалась # Функция для перевода текста на английский def translate_to_english(prompt): language = detect(prompt) if language != 'en': prompt = GoogleTranslator(source=language, target='en').translate(prompt) return prompt # Функция для загрузки изображений в кеш и отправки ссылки на API def upload_image_to_hf_cache(image): if isinstance(image, dict) and 'url' in image: return image['url'] elif isinstance(image, str): return image else: raise ValueError("Неподдерживаемый формат изображения") # Функция для генерации изображения через API @spaces.GPU def generate_image(prompt, structure_image, style_image, depth_strength=15, style_strength=0.5, progress=gr.Progress(track_tqdm=True)) -> str: """Основная функция генерации изображения.""" prompt = translate_to_english(prompt) structure_image_url = upload_image_to_hf_cache(structure_image) style_image_url = upload_image_to_hf_cache(style_image) client = Client("multimodalart/flux-style-shaping", huggingface_token=get_random_api_key()) result = client.predict( prompt=prompt, structure_image=handle_file(structure_image_url), style_image=handle_file(style_image_url), depth_strength=depth_strength, style_strength=style_strength, api_name="/generate_image" ) return result['url'] # Примеры для Gradio examples = [ ["", "https://huggingface.co/spaces/multimodalart/flux-style-shaping/resolve/main/mona.png", "https://huggingface.co/spaces/multimodalart/flux-style-shaping/resolve/main/receita-tacos.webp", 15, 0.6], ["женщина смотрит на дом, который горит", "https://huggingface.co/spaces/multimodalart/flux-style-shaping/resolve/main/disaster_girl.png", "https://huggingface.co/spaces/multimodalart/flux-style-shaping/resolve/main/abaporu.jpg", 15, 0.15], ["история города Истанбул с птичьего полёта", "https://huggingface.co/spaces/multimodalart/flux-style-shaping/resolve/main/natasha.png", "https://huggingface.co/spaces/multimodalart/flux-style-shaping/resolve/main/istambul.jpg", 15, 0.5], ] output_image = gr.Image(label="Сгенерированное изображение", show_share_button=False) with gr.Blocks(css=css) as app: gr.Markdown("# FLUX Style Shaping") gr.Markdown("FLUX[dev] Redux + FLUX[dev] Depth ComfyUI workflow от [Nathan Shipley](https://x.com/CitizenPlain) работает напрямую на Gradio. [workflow](https://gist.github.com/nathanshipley/7a9ac1901adde76feebe58d558026f68) - [как конвертировать любой comfy workflow в gradio (скоро)](#)") with gr.Row(): with gr.Column(): prompt_input = gr.Textbox(label="Запрос", placeholder="Введите ваш запрос здесь...") with gr.Row(): with gr.Group(): structure_image = gr.Image(label="Изображение структуры", type="filepath", source="upload", tool="editor") depth_strength = gr.Slider(minimum=0, maximum=50, value=15, label="Сила глубины") with gr.Group(): style_image = gr.Image(label="Изображение стиля", type="filepath", source="upload", tool="editor") style_strength = gr.Slider(minimum=0, maximum=1, value=0.5, label="Сила стиля") generate_btn = gr.Button("Создать", variant='primary') gr.Examples( examples=examples, inputs=[prompt_input, structure_image, style_image, depth_strength, style_strength], outputs=[output_image], fn=generate_image, cache_examples=True, cache_mode="lazy", concurrency_limit=25 ) with gr.Column(): output_image.render() generate_btn.click( fn=generate_image, inputs=[prompt_input, structure_image, style_image, depth_strength, style_strength], outputs=[output_image], concurrency_limit=25 ) if __name__ == "__main__": app.launch(show_api=False, share=False)