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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" | |
}, | |
} | |
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 | |
# Converte os dados da imagem para um objeto Image do PIL e retorna | |
return Image.open(BytesIO(image_data)) | |
# Criando a interface do Gradio | |
iface = gr.Interface( | |
fn=generate_image, | |
inputs=gr.inputs.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() |