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app.py

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+import gradio as gr
+from together import Together
+import os
+import io
+from PIL import Image
+import base64
+
+# --- 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
+FLUX_MODEL = "black-forest-labs/FLUX.1-schnell-Free"
+
+# Initialisiere den Together.ai Client
+try:
+    client = Together(api_key=TOGETHER_API_KEY)
+except Exception as e:
+    # Gib eine Fehlermeldung aus, falls der API-Key nicht geladen werden kann
+    print(f"Fehler beim Initialisieren des Together.ai Clients: {e}")
+    # Setze client auf None, um spätere Fehler bei der Generierung zu vermeiden
+    client = None
+
+# --- 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.
+    """
+    if not client:
+        return "Fehler: Together.ai Client konnte nicht initialisiert werden. Bitte API-Key prüfen."
+    if not prompt:
+        return "Bitte geben Sie einen Prompt ein."
+
+    try:
+        response = client.images.generations(
+            model=FLUX_MODEL,
+            prompt=prompt,
+            steps=steps,
+            n=n_images
+        )
+
+        images = []
+        for image_data in response.data:
+            # Together.ai gibt Base64-codierte Bilder zurück
+            img_bytes = base64.b64decode(image_data.b64_json)
+            img = Image.open(io.BytesIO(img_bytes))
+            images.append(img)
+        return images
+    except Exception as e:
+        # Hier könnten spezifischere Fehler abgefangen werden (z.B. Rate Limits)
+        print(f"Fehler bei der Bildgenerierung: {e}")
+        return f"Fehler bei der Bildgenerierung: {e}. Eventuell Limit erreicht oder Prompt ungültig."
+
+# --- Gradio Interface Definition ---
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown(
+        """
+        # FLUX.1 [schnell] Bildgenerator
+        Generiere Bilder mit dem FLUX.1-Modell von Black Forest Labs über Together.ai.
+        Dies ist eine schnelle, kostenlose API-Integration für dein Projekt.
+        """
+    )
+    with gr.Row():
+        with gr.Column():
+            prompt_input = gr.Textbox(
+                label="Prompt",
+                placeholder="Gib deinen Prompt hier ein, z.B. 'Ein futuristischer Roboter in einem tropischen Wald'",
+                lines=3
+            )
+            steps_slider = gr.Slider(
+                minimum=1,
+                maximum=50, # FLUX.1-schnell hat meistens ca. 10-20 Steps optimal
+                value=10,
+                step=1,
+                label="Schritte (Steps)",
+                info="Höhere Schritte können die Qualität leicht verbessern, erhöhen aber die Generierungszeit."
+            )
+            num_images_slider = gr.Slider(
+                minimum=1,
+                maximum=4, # Begrenzt auf 4, da FLUX.1 n=4 zulässt und Gradio gut mit Listen umgeht
+                value=1,
+                step=1,
+                label="Anzahl der Bilder",
+                info="Wie viele Bilder gleichzeitig generiert werden sollen (kann länger dauern)."
+            )
+            generate_button = gr.Button("Bilder generieren")
+        with gr.Column():
+            output_gallery = gr.Gallery(
+                label="Generierte Bilder",
+                show_label=False,
+                elem_id="gallery",
+                height="auto" # Passt sich der Höhe der Bilder an
+            )
+
+    # Verknüpfung der Eingaben mit der Generierungsfunktion
+    generate_button.click(
+        fn=generate_image,
+        inputs=[prompt_input, steps_slider, num_images_slider],
+        outputs=[output_gallery]
+    )
+
+# Startet die Gradio-Anwendung
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()