Update app.py

app.py

@@ -13,28 +13,21 @@ from transformers import pipeline as hf_pipeline
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 # 1) ZeroGPU 환경 처리 + device, dtype 설정
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-# 1) ZeroGPU 환경 처리 + device, dtype 설정
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-# ZeroGPU 초기화 시도
 try:
     import zerogpu
     zerogpu.init()
     print("ZeroGPU initialized successfully")
     device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
 except ImportError:
-    # ZeroGPU가 설치되지 않은 경우
     print("ZeroGPU package not installed, continuing without it")
     if os.getenv("ZERO_GPU"):
         print("ZeroGPU environment variable is set but zerogpu package is not installed.")
     device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
 except Exception as e:
-    # ZeroGPU 초기화 중 다른 오류가 발생한 경우
     print(f"Error initializing ZeroGPU: {e}")
     print("Continuing without ZeroGPU")
     device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
 
-# GPU일 때만 bfloat16, 그 외에는 float32
 dtype = torch.bfloat16 if device == "cuda" else torch.float32
 
 print(f"Using device: {device}, dtype: {dtype}")
@@ -57,7 +50,6 @@ try:
     print("Models loaded successfully")
 except Exception as e:
     print(f"Error loading models: {e}")
-    # 모델 로드 에러 처리를 위한 더미 함수들
     def dummy_translator(text):
         return [{'translation_text': text}]
     
@@ -90,20 +82,14 @@ def contains_korean(text):
 # 이미지 생성 함수
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 def generate_design_image(prompt, seed=42, randomize_seed=True, width=1024, height=1024, num_inference_steps=4):
-    """
-    생성된 확장 아이디어 텍스트(prompt)를 입력받아,
-    필요시 한국어를 영어로 번역한 후 DiffusionPipeline으로 이미지를 생성합니다.
-    """
     original_prompt = prompt
     translated = False
     
-    # 한국어가 포함되어 있으면 영어로 번역
     if contains_korean(prompt):
         translation = translator(prompt)
         prompt = translation[0]['translation_text']
         translated = True
 
-    # 랜덤 시드 설정
     if randomize_seed:
         seed = random.randint(0, MAX_SEED)
     
@@ -420,7 +406,6 @@ def process_inputs(text1, text2, text3, selected_category, progress=gr.Progress(
     time.sleep(0.3)
     progress(0.1, desc="창의적인 아이디어 생성 시작...")
     
-    # 카테고리에 해당하는 아이디어 생성
     results = generate_transformations(text1, text2, text3, selected_category)
     
     progress(0.8, desc="결과 포맷팅 중...")
@@ -507,7 +492,8 @@ with gr.Blocks(
             text_input1 = gr.Textbox(label="키워드 1 (필수)", placeholder="예: 스마트폰")
             text_input2 = gr.Textbox(label="키워드 2 (선택)", placeholder="예: 인공지능")
             text_input3 = gr.Textbox(label="키워드 3 (선택)", placeholder="예: 헬스케어")
-            category_dropdown = gr.Dropdown(
+            # 드롭다운 대신 라디오 버튼으로 카테고리 선택 (모든 옵션이 펼쳐짐)
+            category_radio = gr.Radio(
                 label="카테고리 선택",
                 choices=list(physical_transformation_categories.keys()),
                 value=list(physical_transformation_categories.keys())[0],
@@ -534,34 +520,31 @@ with gr.Blocks(
             idea_output = gr.Markdown(label="아이디어 결과")
             generated_image = gr.Image(label="생성된 디자인 이미지", type="pil")
     
-    # 예제
+    # 다양한 카테고리가 포함된 예제 (라디오 버튼 입력)
     gr.Examples(
         examples=[
-            ["스마트폰", "", "", list(physical_transformation_categories.keys())[0]],
-            ["자동차", "", "", list(physical_transformation_categories.keys())[0]],
-            ["자동차", "인공지능", "", list(physical_transformation_categories.keys())[0]],
-            ["드론", "인공지능", "", list(physical_transformation_categories.keys())[0]],
-            ["운동화", "웨어러블", "건강", list(physical_transformation_categories.keys())[0]],
+            ["스마트폰", "", "", "공간 이동"],
+            ["자동차", "", "", "크기와 형태 변화"],
+            ["자동차", "인공지능", "", "표면 및 외관 변화"],
+            ["드론", "인공지능", "", "물질의 상태 변화"],
+            ["운동화", "웨어러블", "건강", "전기 및 자기 변화"],
         ],
-        inputs=[text_input1, text_input2, text_input3, category_dropdown],
+        inputs=[text_input1, text_input2, text_input3, category_radio],
     )
     
-    # 처리중 아이콘 보이기
     def show_processing_indicator():
         return gr.update(visible=True)
     
-    # 처리중 아이콘 숨기기
     def hide_processing_indicator():
         return gr.update(visible=False)
     
-    # 버튼 클릭 시 처리 로직
     submit_button.click(
         fn=show_processing_indicator,
         inputs=None,
         outputs=processing_indicator
     ).then(
         fn=process_all,
-        inputs=[text_input1, text_input2, text_input3, category_dropdown],
+        inputs=[text_input1, text_input2, text_input3, category_radio],
         outputs=[idea_output, generated_image]
     ).then(
         fn=hide_processing_indicator,
@@ -569,6 +552,5 @@ with gr.Blocks(
         outputs=processing_indicator
     )
 
-# 메인 실행
 if __name__ == "__main__":
     demo.launch(debug=True)