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()