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requirements.txt

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-gradio
-huggingface_hub
-googletrans
-Pillow
+import gradio as gr
+from huggingface_hub import InferenceClient
+from PIL import Image
+import googletrans  # 用于中文到英文的翻译
+
+# ===================== 核心逻辑模块 =====================
+
+# 初始化翻译客户端
+translator = googletrans.Translator()
+
+# 初始化模型客户端
+try:
+    # 文本聊天模型
+    client_text = InferenceClient("meta-llama/Llama-3.2-11B-Vision-Instruct")
+    
+    # 图片生成模型
+    client_image = InferenceClient("black-forest-labs/FLUX.1-dev")
+    
+    # 图像问答模型（暂时隐藏）
+    client_vqa = None
+except Exception as e:
+    print(f"Error initializing clients: {e}")
+
+# ---------- 文本聊天模块 ----------
+def chat_with_model(messages):
+    """
+    调用文本聊天模型生成对话内容。
+    """
+    try:
+        response = client_text.chat_completion(messages, max_tokens=100)
+        return response["choices"][0]["message"]["content"]
+    except Exception as e:
+        print(f"Chat generation failed: {e}")
+        return "聊天生成失败，请稍后再试。"
+
+# ---------- 图像生成模块 ----------
+def image_gen(prompt):
+    """
+    调用图像生成模型生成图像，并翻译中文提示词为英文。
+    """
+    try:
+        # 如果是中文，先翻译成英文
+        if any(ord(c) > 127 for c in prompt):  # 判断是否是中文字符
+            prompt = translator.translate(prompt, src='zh-cn', dest='en').text
+        
+        # 显示服务正在生成图像
+        status_message = "图像生成中，请稍候..."
+        
+        image = client_image.text_to_image(prompt)
+        
+        # 图像生成完成，更新状态
+        status_message = "图像生成完成！"
+        
+        return image, prompt, status_message  # 返回图像和原始提示词及状态
+    except Exception as e:
+        print(f"Image generation failed: {e}")
+        return None, "图像生成失败，请稍后再试。", "图像生成失败，请稍后再试。"  # 返回错误消息
+
+# ===================== Gradio 界面构建 =====================
+
+def build_interface():
+    """
+    构建 Gradio 界面布局，包括文本聊天和图像生成模块。
+    """
+    with gr.Blocks() as demo:
+        # 服务状态显示区域
+        status_output = gr.Textbox(label="服务状态", value="服务初始化中...", interactive=False)
+        
+        # 文本聊天模块
+        with gr.Tab("文本聊天"):
+            chatbox_input = gr.Textbox(label="输入你的问题", placeholder="请提问...")
+            chatbox_output = gr.Textbox(label="回答")
+            chatbox_button = gr.Button("发送")
+
+            def chat_handler(user_input):
+                messages = [{"role": "user", "content": user_input}]
+                return chat_with_model(messages)
+
+            chatbox_button.click(chat_handler, inputs=chatbox_input, outputs=chatbox_output)
+
+        # 图像生成模块
+        with gr.Tab("图像生成"):
+            image_prompt = gr.Textbox(label="图像提示词", placeholder="描述你想生成的图像")
+            image_output = gr.Image(label="生成的图像")
+            image_description = gr.Textbox(label="提示词", placeholder="输入中文或英文提示词", interactive=False)
+            image_button = gr.Button("生成图像")
+
+            # 处理图像生成请求
+            def image_handler(prompt):
+                img, translated_prompt, status = image_gen(prompt)
+                return img, translated_prompt, status
+
+            image_button.click(image_handler, inputs=image_prompt, outputs=[image_output, image_description, status_output])
+
+        gr.Markdown("### 使用说明")
+        gr.Markdown("本助手支持文本聊天和图像生成功能，使用上方选项卡切换不同功能。")
+
+    return demo
+
+# 启动 Gradio 界面
+if __name__ == "__main__":
+    demo = build_interface()
+    demo.launch()