Update app.py

app.py

@@ -3,29 +3,36 @@ import torch
 from diffusers import AutoPipelineForText2Image
 
 def generate_image(prompt):
-    # Pipeline'ı başlat
-    pipeline = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained(
-        'prithivMLmods/Canopus-LoRA-Flux-UltraRealism-2.0', 
-        torch_dtype=torch.float16
-    )
+    try:
+        # Pipeline'ı CPU modunda başlat (Space'de GPU yoksa)
+        pipeline = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained(
+            'prithivMLmods/Canopus-LoRA-Flux-UltraRealism-2.0',
+            torch_dtype=torch.float16 if torch.cuda.is_available() else torch.float32
+        ).to('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
+        
+        # LoRA modelini yükle
+        pipeline.load_lora_weights(
+            'codermert/ezelll_flux',
+            weight_name='flux_train_replicate.safetensors'
+        )
+        
+        # Görsel oluştur
+        image = pipeline(prompt).images[0]
+        return image
+    except Exception as e:
+        return str(e)
+
+# Gradio arayüzünü SSR modu kapalı olarak başlat
+with gr.Blocks() as iface:
+    gr.Markdown("# Ezel Flux Görsel Oluşturucu")
+    gr.Markdown("Bu model 'zehra' kelimesi ile en iyi sonucu verir.")
     
-    # LoRA modelini yükle
-    pipeline.load_lora_weights(
-        'codermert/ezelll_flux', 
-        weight_name='flux_train_replicate.safetensors'
-    )
+    with gr.Row():
+        text_input = gr.Textbox(label="Prompt'unuzu girin (zehra kelimesini kullanmayı unutmayın)")
+        image_output = gr.Image(label="Oluşturulan Görsel")
     
-    # Görsel oluştur
-    image = pipeline(prompt).images[0]
-    return image
-
-# Gradio arayüzü
-iface = gr.Interface(
-    fn=generate_image,
-    inputs=gr.Textbox(label="Prompt'unuzu girin (zehra kelimesini kullanmayı unutmayın)"),
-    outputs=gr.Image(label="Oluşturulan Görsel"),
-    title="Ezel Flux Görsel Oluşturucu",
-    description="Bu model 'zehra' kelimesi ile en iyi sonucu verir."
-)
+    generate_btn = gr.Button("Görsel Oluştur")
+    generate_btn.click(fn=generate_image, inputs=[text_input], outputs=[image_output])
 
-iface.launch()
+# SSR modunu kapatarak ve kuyruk sistemini etkinleştirerek başlat
+iface.queue().launch(ssr_mode=False)