Update app.py
Browse files
app.py
CHANGED
@@ -1,6 +1,9 @@
|
|
1 |
import gradio as gr
|
2 |
import asyncio
|
3 |
import os
|
|
|
|
|
|
|
4 |
from google import genai
|
5 |
from google.genai import types
|
6 |
from PIL import Image
|
@@ -9,15 +12,31 @@ from io import BytesIO
|
|
9 |
# Cấu hình API Key
|
10 |
api_key = os.getenv("GEMINI_API_KEY")
|
11 |
if not api_key:
|
12 |
-
|
13 |
raise ValueError("⚠️ GEMINI_API_KEY is missing!")
|
14 |
|
15 |
client = genai.Client(api_key=api_key)
|
16 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
17 |
def load_image_as_bytes(image_path):
|
18 |
"""Chuyển ảnh thành dữ liệu nhị phân"""
|
19 |
with Image.open(image_path) as img:
|
20 |
img = img.convert("RGB") # Đảm bảo ảnh là RGB
|
|
|
21 |
img_bytes = BytesIO()
|
22 |
img.save(img_bytes, format="JPEG") # Lưu ảnh vào buffer
|
23 |
return img_bytes.getvalue() # Lấy dữ liệu nhị phân
|
@@ -39,6 +58,7 @@ async def generate_image(image_bytes, text_input):
|
|
39 |
for part in response.candidates[0].content.parts:
|
40 |
if part.inline_data is not None:
|
41 |
img = Image.open(BytesIO(part.inline_data.data))
|
|
|
42 |
images.append(img)
|
43 |
return images
|
44 |
|
@@ -65,8 +85,8 @@ demo = gr.Interface(
|
|
65 |
gr.Slider(minimum=1, maximum=4, step=1, value=4, label="Số lượng ảnh cần tạo")
|
66 |
],
|
67 |
outputs=gr.Gallery(label="Kết quả chỉnh sửa", columns=4),
|
68 |
-
title="Chỉnh sửa ảnh bằng Gemini AI",
|
69 |
-
description="Upload ảnh và nhập yêu cầu chỉnh sửa.
|
70 |
)
|
71 |
|
72 |
demo.launch()
|
|
|
1 |
import gradio as gr
|
2 |
import asyncio
|
3 |
import os
|
4 |
+
import torch
|
5 |
+
import torchvision.transforms as transforms
|
6 |
+
from torchvision.utils import save_image
|
7 |
from google import genai
|
8 |
from google.genai import types
|
9 |
from PIL import Image
|
|
|
12 |
# Cấu hình API Key
|
13 |
api_key = os.getenv("GEMINI_API_KEY")
|
14 |
if not api_key:
|
|
|
15 |
raise ValueError("⚠️ GEMINI_API_KEY is missing!")
|
16 |
|
17 |
client = genai.Client(api_key=api_key)
|
18 |
|
19 |
+
# Load SRCNN từ Torch Hub
|
20 |
+
model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.10.0', 'srcnn', pretrained=True)
|
21 |
+
model.eval()
|
22 |
+
|
23 |
+
def upscale_image(image):
|
24 |
+
"""Nâng cấp độ phân giải ảnh bằng SRCNN"""
|
25 |
+
transform = transforms.Compose([
|
26 |
+
transforms.ToTensor(),
|
27 |
+
transforms.Lambda(lambda x: x.unsqueeze(0)) # Thêm batch dimension
|
28 |
+
])
|
29 |
+
img_tensor = transform(image)
|
30 |
+
with torch.no_grad():
|
31 |
+
upscaled_tensor = model(img_tensor)
|
32 |
+
upscaled_image = transforms.ToPILImage()(upscaled_tensor.squeeze(0))
|
33 |
+
return upscaled_image
|
34 |
+
|
35 |
def load_image_as_bytes(image_path):
|
36 |
"""Chuyển ảnh thành dữ liệu nhị phân"""
|
37 |
with Image.open(image_path) as img:
|
38 |
img = img.convert("RGB") # Đảm bảo ảnh là RGB
|
39 |
+
img = upscale_image(img) # SRCNN trước khi gửi đi
|
40 |
img_bytes = BytesIO()
|
41 |
img.save(img_bytes, format="JPEG") # Lưu ảnh vào buffer
|
42 |
return img_bytes.getvalue() # Lấy dữ liệu nhị phân
|
|
|
58 |
for part in response.candidates[0].content.parts:
|
59 |
if part.inline_data is not None:
|
60 |
img = Image.open(BytesIO(part.inline_data.data))
|
61 |
+
img = upscale_image(img) # SRCNN sau khi nhận ảnh từ Gemini
|
62 |
images.append(img)
|
63 |
return images
|
64 |
|
|
|
85 |
gr.Slider(minimum=1, maximum=4, step=1, value=4, label="Số lượng ảnh cần tạo")
|
86 |
],
|
87 |
outputs=gr.Gallery(label="Kết quả chỉnh sửa", columns=4),
|
88 |
+
title="Chỉnh sửa ảnh bằng Gemini AI + SRCNN",
|
89 |
+
description="Upload ảnh và nhập yêu cầu chỉnh sửa. Ảnh được nâng cấp độ phân giải trước và sau khi xử lý.",
|
90 |
)
|
91 |
|
92 |
demo.launch()
|