Update app.py

app.py

@@ -11,12 +11,8 @@ logging.basicConfig(level=logging.INFO)
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
 # --- Konfiguration ---
-# Hole den Together API Key aus den Umgebungsvariablen (wird als Secret gesetzt)
 TOGETHER_API_KEY = os.environ.get("TOGETHER_API_KEY")
-
-# Das FLUX-Modell, das du über Together.ai nutzen möchtest
-# KORREKTER MODELLNAME FÜR FLUX.1-dev-lora
-FLUX_MODEL = "black-forest-labs/FLUX.1-dev-lora"
+FLUX_MODEL = "black-forest-labs/FLUX.1-dev-lora" # Dein gewähltes Modell
 
 # Initialisiere den Together.ai Client
 client = None
@@ -36,28 +32,34 @@ else:
     logger.warning("WARNUNG: TOGETHER_API_KEY ist NICHT gesetzt. Bilder können nicht generiert werden.")
 
 # --- Bildgenerierungsfunktion ---
-def generate_image(prompt: str, steps: int = 10, n_images: int = 1) -> list[Image.Image] or str:
-    """
-    Generiert Bilder mit dem FLUX-Modell über Together.ai.
-    Gibt eine Liste von PIL.Image-Objekten oder eine Fehlermeldung zurück.
-    """
+def generate_image(prompt: str, steps: int = 25, n_images: int = 1) -> list[Image.Image] or str:
     if not client:
         logger.error("generate_image: Client ist nicht initialisiert.")
         return "Fehler: Together.ai Client konnte nicht initialisiert werden. Bitte API-Key prüfen und sicherstellen, dass er gesetzt ist."
     if not prompt:
         return "Bitte geben Sie einen Prompt ein."
 
-    # Hinweis: FLUX.1-dev-lora erlaubt wahrscheinlich mehr Schritte als die 'schnell-Free'-Version.
-    # Hier keine feste Validierung mehr, da der Slider dies steuern sollte.
-    # Eine clientseitige Validierung ist nur sinnvoll, wenn die API-Doku des Modells das explizit erfordert.
-
     try:
         logger.info(f"Versuche, Bildgenerierung mit Modell {FLUX_MODEL} zu starten über client.images.generate()...")
+
+        # VERSUCH: Einen Dummy-LoRA-Eintrag hinzufügen.
+        # OHNE SPEZIFISCHES LORA WIRD DIESES MODELL KEINE BILDER GENERIEREN!
+        # Zusammen mit Together.ai müsstest du hier einen echten, von Together.ai unterstützten LoRA-Namen angeben.
+        # Dies ist nur ein Test, um zu sehen, ob das Fehlen des 'image_loras'-Parameters das Problem ist.
+        lora_params = [] # Standardmäßig leer lassen, wenn keine spezifischen LoRAs genutzt werden
+        
+        # WICHTIG: Wenn du einen echten LoRA verwenden möchtest, musst du hier den korrekten Namen/Pfad eingeben.
+        # Diesen müsstest du von Together.ai erfahren oder in ihrer Doku finden.
+        # Beispiel (NICHT GARANTIERT DASS ES FUNKTIONIERT OHNE ECHTEN LORA-NAMEN):
+        # lora_params = [{"path": "togethercomputer/lora-pixel-art", "scale": 0.8}]
+        # Oder einfach weglassen, wenn das Modell ohne spezifisches LoRA arbeiten sollte (was es nicht zu scheinen tut).
+
         response = client.images.generate(
             model=FLUX_MODEL,
             prompt=prompt,
-            steps=steps, # Dieser Wert kommt vom Slider
-            n=n_images
+            steps=steps,
+            n=n_images,
+            # image_loras=lora_params # <--- DIESE ZEILE WÜRDE HIER EINGEFÜGT, WENN WIR EINEN ECHTEN LORA HÄTTEN
         )
         logger.info(f"Bildgenerierung erfolgreich angefordert. Antwort-Typ: {type(response)}")
 
@@ -76,7 +78,7 @@ def generate_image(prompt: str, steps: int = 10, n_images: int = 1) -> list[Imag
             
             if not images:
                 logger.warning("Keine Bilder erfolgreich dekodiert oder erhalten.")
-                return "Keine Bilder generiert. Möglicherweise ungültige Prompt-Antwort, API-Problem oder Guthaben aufgebraucht."
+                return "Keine Bilder generiert. Möglicherweise ungültige Prompt-Antwort, API-Problem oder Guthaben aufgebraucht. Für LORA-Modelle ist oft ein spezifischer 'image_loras'-Parameter erforderlich!"
             
             return images
         else:
@@ -86,31 +88,32 @@ def generate_image(prompt: str, steps: int = 10, n_images: int = 1) -> list[Imag
     except Exception as e:
         logger.error(f"FEHLER bei der Bildgenerierung: {e}", exc_info=True)
         if "rate limit" in str(e).lower() or "billing" in str(e).lower():
-            return f"Fehler bei der Bildgenerierung: {e}. Dein Together.ai API-Limit wurde möglicherweise erreicht oder dein Guthaben ist aufgebrauch."
-        return f"Fehler bei der Bildgenerierung: {e}. Versuche es später erneut."
+            return f"Fehler bei der Bildgenerierung: {e}. Dein Together.ai API-Limit wurde möglicherweise erreicht oder dein Guthaben ist aufgebraucht."
+        return f"Fehler bei der Bildgenerierung: {e}. Together.ai erwartet möglicherweise den 'image_loras'-Parameter oder es gibt ein anderes Problem."
 
-# --- Gradio Interface Definition ---
+# --- Gradio Interface Definition (unverändert) ---
 with gr.Blocks() as demo:
     gr.Markdown(
         """
         # FLUX.1 Dev LORA Bildgenerator
-        Generiere Bilder mit dem FLUX.1 Dev LORA-Modell von Black Forest Labs über Learn.Create.Repeat.
+        Generiere Bilder mit dem FLUX.1 Dev LORA-Modell von Black Forest Labs über Together.ai.
+        Beachte: Für LORA-Modelle ist oft ein spezifischer 'image_loras'-Parameter erforderlich!
         """
     )
     with gr.Row():
         with gr.Column():
             prompt_input = gr.Textbox(
                 label="Prompt",
-                placeholder="Gib deinen Prompt hier ein. Denke an mögliche Trigger-Words für das LORA-Modell!",
+                placeholder="Gib deinen Prompt hier ein. Du benötigst möglicherweise einen Trigger-Word und ein LoRA-Modell!",
                 lines=3
             )
             steps_slider = gr.Slider(
                 minimum=1,
-                maximum=50,   # <-- ANGEPASST für Dev-Modell
-                value=25,     # <-- ANGEPASST für Dev-Modell
+                maximum=50,
+                value=25,
                 step=1,
                 label="Schritte (Steps)",
-                info="Höhere Schritte können die Qualität verbessern, erhöhen aber die Generierungszeit."
+                info="Höhere Schritte können die Qualität verbessern."
             )
             num_images_slider = gr.Slider(
                 minimum=1,
@@ -118,7 +121,7 @@ with gr.Blocks() as demo:
                 value=1,
                 step=1,
                 label="Anzahl der Bilder",
-                info="Wie viele Bilder gleichzeitig generiert werden sollen (kann länger dauern)."
+                info="Wie viele Bilder gleichzeitig generiert werden sollen."
             )
             generate_button = gr.Button("Bilder generieren")
         with gr.Column():