Delete app-backup.py

app-backup.py

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-import shlex
-import subprocess
-
-subprocess.run(shlex.split("pip install pip==24.0"), check=True)
-subprocess.run(
-    shlex.split(
-        "pip install package/onnxruntime_gpu-1.17.0-cp310-cp310-manylinux_2_28_x86_64.whl --force-reinstall --no-deps"
-    ), check=True
-)
-subprocess.run(
-    shlex.split(
-        "pip install package/nvdiffrast-0.3.1.torch-cp310-cp310-linux_x86_64.whl --force-reinstall --no-deps"
-    ), check=True
-)
-
-# 모델 체크포인트 다운로드 및 torch 설정
-if __name__ == "__main__":
-    from huggingface_hub import snapshot_download
-
-    snapshot_download("public-data/Unique3D", repo_type="model", local_dir="./ckpt")
-
-    import os
-    import sys
-    sys.path.append(os.curdir)
-    import torch
-    torch.set_float32_matmul_precision('medium')
-    torch.backends.cuda.matmul.allow_tf32 = True
-    torch.set_grad_enabled(False)
-
-import fire
-import gradio as gr
-from gradio_app.gradio_3dgen import create_ui as create_3d_ui
-from gradio_app.all_models import model_zoo
-
-# ===============================
-# Text-to-IMAGE 관련 API 함수 정의
-# ===============================
-def text_to_image(height, width, steps, scales, prompt, seed):
-    """
-    주어진 파라미터를 이용해 외부 API (http://211.233.58.201:7971/)의
-    /process_and_save_image 엔드포인트를 호출하여 이미지를 생성한다.
-    """
-    from gradio_client import Client
-    client = Client("http://211.233.58.201:7971/")
-    result = client.predict(
-        height,
-        width,
-        steps,
-        scales,
-        prompt,
-        seed,
-        api_name="/process_and_save_image"
-    )
-    # 결과가 dict이면 "url" 키의 값을, 아니라면 그대로 반환합니다.
-    if isinstance(result, dict):
-        return result.get("url", None)
-    else:
-        return result
-
-def update_random_seed():
-    """
-    외부 API의 /update_random_seed 엔드포인트를 호출하여
-    새로운 랜덤 시드 값을 가져온다.
-    """
-    from gradio_client import Client
-    client = Client("http://211.233.58.201:7971/")
-    return client.predict(api_name="/update_random_seed")
-
-# ===============================
-# UI 타이틀 및 설명
-# ===============================
-_TITLE = '''3D Llama'''
-_DESCRIPTION = '''
-Text와 이미지를 이용하여 3D 모델을 생성할 수 있습니다.
-
-'''
-
-def launch():
-    # 3D 모델 초기화
-    model_zoo.init_models()
-    
-    # Gradio Blocks 생성 (두 탭 포함)
-    with gr.Blocks(title=_TITLE) as demo:
-        with gr.Row():
-            gr.Markdown('# ' + _TITLE)
-        gr.Markdown(_DESCRIPTION)
-        
-        # 탭 생성: 기존의 Text-to-3D와 새로 추가한 Text-to-IMAGE
-        with gr.Tabs():
-
-                
-            with gr.Tab("Text to 3D Style IMAGE"):
-                # 이미지 생성을 위한 파라미터 입력 컴포넌트 구성
-                with gr.Row():
-                    height_slider = gr.Slider(label="Height", minimum=256, maximum=2048, step=1, value=1024)
-                    width_slider = gr.Slider(label="Width", minimum=256, maximum=2048, step=1, value=1024)
-                with gr.Row():
-                    steps_slider = gr.Slider(label="Inference Steps", minimum=1, maximum=100, step=1, value=8)
-                    scales_slider = gr.Slider(label="Guidance Scale", minimum=1.0, maximum=10.0, step=0.1, value=3.5)
-                prompt_text = gr.Textbox(label="Image Description", placeholder="Enter prompt here", lines=2)
-                seed_number = gr.Number(label="Seed (optional, leave empty for random)", value=None)
-                
-                # 'Update Random Seed' 버튼을 누르면 API를 통해 새로운 시드값을 받아 입력란 업데이트
-                update_seed_button = gr.Button("Update Random Seed")
-                update_seed_button.click(fn=update_random_seed, inputs=[], outputs=seed_number)
-                
-                generate_button = gr.Button("Generate Image")
-                image_output = gr.Image(label="Generated Image")
-                
-                # 'Generate Image' 버튼 클릭 시 text_to_image 함수를 호출하여 결과 이미지를 출력
-                generate_button.click(
-                    fn=text_to_image,
-                    inputs=[height_slider, width_slider, steps_slider, scales_slider, prompt_text, seed_number],
-                    outputs=image_output
-                )
-
-            with gr.Tab("Image to 3D"):
-                create_3d_ui("wkl")
-                
-    # 공유 링크를 생성하기 위해 share=True 설정
-    demo.queue().launch(share=True)
-    
-if __name__ == '__main__':
-    fire.Fire(launch)