Update app.py

app.py

@@ -1,7 +1,34 @@
 import gradio as gr
+import torch
+from diffusers import DiffusionPipeline
+from transformers import AutoTokenizer,AutoModel
+from diffusers.models import AutoencoderKL
+device="cuda"
+pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(
+    "CompVis/stable-diffusion-v1-4",
+     text_encoder = AutoModel.from_pretrained("csebuetnlp/banglabert"),
+     custom_pipeline="gr33nr1ng3r/Mukh-Oboyob"
+)
+pipeline.unet.load_attn_procs("gr33nr1ng3r/Mukh-Oboyob")
+pipeline.to(device)
 
-def greet(name):
-    return "Hello " + name + "!!"
+def diffusion(text,num_inference_steps,guidance_scale):
+    prompt = "মেয়েটির কালো চুল ছিল। মেয়েটির মুখে ভারী মেকাপ ছিল। মেয়েটির উঁচু গালের হাড় ছিল। মেয়েটির মুখ কিছুটা খোলা ছিল। মেয়েটির চেহারা ডিম্বাকৃতির। মেয়েটির চোখা নাক ছিল। মেয়েটির ঢেউ খেলানো চুল ছিল। মেয়েটির কানে দুল পরা ছিল। মেয়েটির লিপস্টিক পরা ছিল। "
+    image = pipeline(prompt, num_inference_steps, guidance_scale,height=128,width=128).images[0]
 
-iface = gr.Interface(fn=greet, inputs="text", outputs="text")
-iface.launch()
+    return image
+demo = gr.Interface(
+    diffusion,
+    [
+        gr.Textbox(
+            label="prompt text",
+            lines=3,
+        ),
+        gr.Slider(1, 100, value=50),
+        gr.Slider(1.0, 30.0, value=7.5),
+    ],
+    "image",
+   
+)
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()