Update app.py

app.py

@@ -74,14 +74,30 @@ else:
         # Загрузка ControlNet с Hugging Face Hub - кешируется автоматически Space
         controlnet = ControlNetModel.from_pretrained(controlnet_model_id, torch_dtype=torch.float16 if torch.cuda.is_available() else torch.float32)
 
-        print(f"Загрузка базовой модели из локального файла: {base_model_path}")
-        # Загружаем базовую модель из локального SafeTensor файла
-        # diffusers умеет загружать локальные файлы .safetensors
-        pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
-            base_model_path, # Указываем путь к локальному файлу внутри Space
+        print(f"Загрузка базовой модели из локального файла: {base_model_path} с использованием from_single_file")
+    # Используем from_single_file для загрузки пайплайна из одного SafeTensor файла
+    # Этот метод специально предназначен для загрузки чекпойнтов (Safetensors/CKPT)
+    try:
+        pipe = StableDiffusionPipeline.from_single_file(
+            base_model_path, # Указываем путь к локальному файлу .safetensors
             torch_dtype=torch.float16 if torch.cuda.is_available() else torch.float32,
-            safety_checker=None # Отключение safety checker для скорости (используйте с осторожностью!)
+            # from_single_file часто пытается загрузить необходимую конфигурацию
+            # (tokenizer, scheduler, VAE) из стандартных источников или default config.
+            # Если у вас очень нестандартная модель, может потребоваться указать config_files=...
+            # Но для большинства SD 1.5/2.x моделей from_single_file работает хорошо.
         )
+         # Отключение safety checker после загрузки, если он был загружен
+        if hasattr(pipe, 'safety_checker') and pipe.safety_checker is not None:
+             print("Отключаю safety checker...")
+             pipe.safety_checker = None
+             print("Safety checker отключен.")
+
+    except Exception as e:
+         print(f"Ошибка при загрузке базовой модели из файла {base_model_path}: {e}")
+         print("Убедитесь, что файл не поврежден и соответствует формату StableDiffusion.")
+         # Важно: Если загрузка базовой модели не удалась, мы не можем продолжить.
+         # Возвращаем None или выбрасываем исключение.
+         return None # Возвращаем None, чтобы функция generate_image_gradio могла проверить это.
 
         # Теперь объединяем базовый пайплайн с ControlNet
         # Создаем StableDiffusionControlNetPipeline на основе загруженного базового пайплайна