testt / app.py
codermert's picture
Update app.py
9f261f3 verified
raw
history blame
2.5 kB
import gradio as gr
import torch
from diffusers import AutoPipelineForText2Image
def generate_image(prompt, use_tok=True):
# Eğer use_tok seçeneği işaretlendiyse, prompt'a TOK ekle
if use_tok and "TOK" not in prompt:
prompt = f"TOK {prompt}"
# Pipeline oluştur
try:
pipeline = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained(
"black-forest-labs/FLUX.1-dev",
torch_dtype=torch.float16
).to("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# LoRA ağırlıklarını yükle
pipeline.load_lora_weights(
"codermert/malikafinal",
weight_name="lora.safetensors"
)
# Görüntü oluştur
image = pipeline(prompt).images[0]
return image, f"Oluşturulan prompt: {prompt}"
except Exception as e:
return None, f"Hata oluştu: {str(e)}"
# Gradio arayüzü
with gr.Blocks(title="Malika - FLUX Text-to-Image") as demo:
gr.Markdown("# Malika - FLUX.1 Text-to-Image Modeliyle Görüntü Oluşturucu")
gr.Markdown("Bu uygulama, codermert/malikafinal modelini kullanarak metinden görüntü oluşturur.")
with gr.Row():
with gr.Column():
prompt_input = gr.Textbox(
label="Prompt",
placeholder="Görüntü için prompt yazın...",
lines=3
)
tok_checkbox = gr.Checkbox(
label="Otomatik TOK Ekle",
value=True,
info="İşaretliyse prompt'a otomatik olarak TOK ekler"
)
generate_btn = gr.Button("Görüntü Oluştur", variant="primary")
with gr.Column():
image_output = gr.Image(label="Oluşturulan Görüntü")
prompt_used = gr.Textbox(label="Kullanılan Prompt")
generate_btn.click(
fn=generate_image,
inputs=[prompt_input, tok_checkbox],
outputs=[image_output, prompt_used]
)
gr.Markdown("""
## Kullanım Tavsiyeleri
- Eğer model için özel bir trigger sözcüğü gerekliyse 'TOK' seçeneğini işaretli bırakın
- Daha gerçekçi sonuçlar için "photorealistic, 8K, detailed" gibi ifadeler ekleyebilirsiniz
- Örnek: "portrait of a woman with blue eyes, photorealistic, 8K"
## Model Bilgisi
Bu uygulama codermert/malikafinal modelini kullanmaktadır.
Base model: black-forest-labs/FLUX.1-dev
""")
# Arayüzü başlat
demo.launch()