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import gradio as gr
import requests
import os
from PIL import Image
from io import BytesIO
# Definindo as informações do repositório e a trigger word
repo = "artificialguybr/StudioGhibli.Redmond-V2"
trigger_word = "Studio Ghibli, StdGBRedmAF"
# Função para enviar o prompt para a API e receber a imagem gerada
def generate_image(prompt):
api_url = f"https://api-inference.huggingface.co/models/{repo}"
#token = os.getenv("API_TOKEN") # Substitua pelo seu token da API do Hugging Face
headers = {
#"Authorization": f"Bearer {token}"
}
payload = {
"inputs": f"{prompt} {trigger_word}",
"parameters": {
"negative_prompt": "bad art, ugly, watermark, deformed",
"num_inference_steps": 30,
"scheduler": "DPMSolverMultistepScheduler"
},
}
try:
response = requests.post(api_url, headers=headers, json=payload)
response.raise_for_status() # Verifica se a requisição foi bem-sucedida
image_data = response.json().get("data", [])[0] # Obtém os dados da imagem
return Image.open(BytesIO(image_data))
except requests.exceptions.HTTPError as http_err:
print(f"HTTP error occurred: {http_err}")
except requests.exceptions.RequestException as err:
print(f"An error occurred: {err}")
except requests.exceptions.JSONDecodeError as json_err:
print(f"JSON decode error: {json_err}")
except Exception as e:
print(f"An unexpected error occurred: {e}")
# Criando a interface do Gradio
iface = gr.Interface(
fn=generate_image,
inputs=gr.Textbox(lines=2, placeholder="Digite seu prompt aqui..."),
outputs="image",
title="Gerador de Imagens Studio Ghibli V2",
description="Insira um prompt de texto para gerar uma imagem com o estilo do Studio Ghibli."
)
# Iniciando a interface
iface.launch() |