Update app.py

app.py

@@ -1,31 +1,18 @@
-import os
 import gradio as gr
-import torch
-from diffusers import StableDiffusionPipeline
-from werkzeug.security import generate_password_hash, check_password_hash
-import json
 import time
 
-# تحميل نموذج Stable Diffusion الأخف
-MODEL_NAME = "runwayml/stable-diffusion-v1-5"
-device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
-
-pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(MODEL_NAME)
-pipe.to(device)
-
-# قاعدة بيانات للمستخدمين والنماذج المحفوظة (سيتم حفظها في ملف JSON)
-user_data_file = "user_data.json"
-
-# تحميل البيانات من ملف JSON إذا كان موجودًا
-if os.path.exists(user_data_file):
-    with open(user_data_file, "r") as f:
-        users = json.load(f)
-else:
-    users = {}
+# محاكاة وظيفة تسجيل الدخول
+def login(email, password):
+    if email == "[email protected]" and password == "password":
+        return "تم تسجيل الدخول بنجاح!"
+    else:
+        return "البريد الإلكتروني أو كلمة المرور غير صحيحة."
 
-saved_models = {}
+# محاكاة وظيفة التسجيل
+def register(email, password):
+    return f"تم تسجيل حساب جديد للبريد الإلكتروني: {email}"
 
-# وظيفة تدريب النموذج (التدريب يتم مرة واحدة فقط)
+# محاكاة وظيفة التدريب
 def train_model(user_email, images, progress):
     if not user_email:
         return "يجب تسجيل الدخول لحفظ النموذج."
@@ -33,41 +20,18 @@ def train_model(user_email, images, progress):
     user_model_id = f"user_model_{user_email}"
     saved_models[user_email] = user_model_id
 
-    # محاكاة عملية التدريب (يمكنك تعديل هذا الجزء ليتناسب مع عملية التدريب الفعلي)
-    for i in range(101):  # محاكاة من 0% إلى 100%
+    # محاكاة عملية التدريب (يمكنك تعديل هذا الجزء ليتناسب مع عملية التدريب الفعلية)
+    for i in range(1, 101):  # محاكاة من 0% إلى 100%
         time.sleep(0.1)  # تأخير زمني لمحاكاة الوقت
-        progress(i / 100)  # تحديث شريط التقدم
+        progress(f"{i}%")  # تحديث التقدم النصي
 
     return f"✅ تم حفظ النموذج بنجاح: {user_model_id}"
 
-# وظيفة إنشاء الصور باستخدام البرومبتات
-def generate_image(prompt, user_email=None):
-    if user_email and user_email in saved_models:
-        model_id = saved_models[user_email]
-        result = pipe(prompt).images[0]
-    else:
-        result = pipe(prompt).images[0]
-
-    return result
-
-# وظيفة تسجيل المستخدمين
-def register(email, password):
-    if email in users:
-        return "⚠️ البريد الإلكتروني مسجل بالفعل!"
-    users[email] = {"password": generate_password_hash(password)}
-    save_users_data()
-    return "✅ تم التسجيل بنجاح!"
-
-# وظيفة تسجيل الدخول
-def login(email, password):
-    if email not in users or not check_password_hash(users[email]["password"], password):
-        return "❌ البريد الإلكتروني أو كلمة المرور غير صحيحة!"
-    return f"✅ تم تسجيل الدخول: {email}"
-
-# حفظ بيانات المستخدمين إلى ملف JSON
-def save_users_data():
-    with open(user_data_file, "w") as f:
-        json.dump(users, f)
+# محاكاة وظيفة إنشاء الصورة
+def generate_image(prompt, user_email):
+    if not user_email:
+        return "يجب تسجيل الدخول لإنشاء صورة."
+    return f"📸 تم إنشاء صورة بناءً على البرومبت: {prompt}"
 
 # واجهة Gradio
 with gr.Blocks() as demo:
@@ -75,11 +39,11 @@ with gr.Blocks() as demo:
     
     with gr.Row():
         with gr.Column():
-            image_input = gr.Files(label="📤 رفع صورك للتدريب")  # ✅ تعديل هنا
+            image_input = gr.Files(label="📤 رفع صورك للتدريب")
             user_email_input = gr.Textbox(label="📧 بريدك الإلكتروني (اختياري لحفظ النموذج)")
             train_button = gr.Button("🔧 تدريب النموذج")
             train_output = gr.Textbox(label="🔔 نتيجة التدريب")
-            progress_bar = gr.Progress()  # بدون label هنا
+            progress_bar = gr.Textbox(label="🔄 التقدم", interactive=False)  # تحديث التقدم هنا
  
         with gr.Column():
             prompt_input = gr.Textbox(label="✏️ أدخل البرومبت لإنشاء صورة")