Update app.py

app.py

@@ -18,27 +18,9 @@ pipe = pipe.to(device)
 # Carregar o dataset do Hugging Face
 dataset = load_dataset("LEIDIA/Data_Womleimg", split="train")  # Carrega o dataset de imagens
 
-# Localizar o arquivo JSON dentro do dataset
-json_path = dataset["train"].cache_files[0]["filename"].replace("data.arrow", "Wom_dataset.json")
-
-# Ler as descrições do JSON
-with open(json_path, "r") as f:
-    descriptions = json.load(f)
-
-# Acessando as descrições corretamente (assumindo que estejam no arquivo JSON)
-for idx, item in enumerate(dataset["train"]):
-    image = item["image"]  # A imagem
-    description = descriptions.get(item["id"], "Descrição não encontrada")
-    print(f"ID da imagem: {idx}, Descrição: {description}")
-
-# Exibe algumas amostras com suas descrições
-for i, (image_id, description) in enumerate(descriptions.items()):
-    if i < 5:  # Limita a exibição para as primeiras 5 imagens
-        print(f"ID da imagem: {image_id}, Descrição: {description}")
-
 
 # Definir parâmetros padrão para geração rápida
-DEFAULT_PROMPT = "A beautiful brunette woman wearing a blue leather pants "
+DEFAULT_PROMPT = "A beautiful brunette woman wearing a blue leather pants"
 DEFAULT_INFERENCE_STEPS = 6
 IMAGE_WIDTH = 512
 IMAGE_HEIGHT = 816