app.py

import gradio as gr
import requests
import io
import random
import os
from PIL import Image
from deep_translator import GoogleTranslator

# Project by Nymbo

API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/black-forest-labs/FLUX.1-dev"
API_TOKEN = os.getenv("HF_READ_TOKEN")
headers = {"Authorization": f"Bearer {API_TOKEN}"}
timeout = 100

def query(prompt, is_negative=False, steps=30, cfg_scale=7, sampler="DPM++ 2M Karras", strength=0.7):
    if not prompt:
        return None

    key = random.randint(0, 999)
    
    # Detectar el idioma del prompt y traducirlo al inglés
    translator = GoogleTranslator(target='en')
    try:
        prompt = translator.translate(prompt)
    except Exception as e:
        print(f"Error during translation: {e}")
        return None

    print(f'\033[1mGeneration {key} translation:\033[0m {prompt}')

    prompt = f"{prompt} | ultra detail, ultra elaboration, ultra quality, perfect."
    print(f'\033[1mGeneration {key}:\033[0m {prompt}')
    
    payload = {
        "inputs": prompt,
        "is_negative": is_negative,
        "steps": steps,
        "cfg_scale": cfg_scale,
        "strength": strength
    }

    response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload, timeout=timeout)
    if response.status_code != 200:
        print(f"Error: Failed to get image. Response status: {response.status_code}")
        print(f"Response content: {response.text}")
        if response.status_code == 503:
            raise gr.Error(f"{response.status_code} : The model is being loaded")
        raise gr.Error(f"{response.status_code}")
    
    try:
        image_bytes = response.content
        image = Image.open(io.BytesIO(image_bytes))
        print(f'\033[1mGeneration {key} completed!\033[0m ({prompt})')
        return image
    except Exception as e:
        print(f"Error when trying to open the image: {e}")
        return None

css = """
#app-container {
    max-width: 600px;
    margin-left: auto;
    margin-right: auto;
}

input, textarea, select {
    background-color: #f5f5f5; /* Fondo gris claro para inputs */
    color: #333333; /* Texto gris oscuro en inputs */
    border: 1px solid #cccccc; /* Borde gris claro en inputs */
}

button {
    background-color: #f5f5f5; /* Fondo gris claro */
    color: #333333; /* Texto gris oscuro */
    border: 1px solid black; /* Borde negro en botones */
}

button.primary {
    background-color: green; /* Fondo verde para el botón 'Generate' */
    color: black; /* Texto negro en el botón 'Generate' */
}

button.secondary {
    background-color: #f5f5f5; /* Fondo gris claro para el botón 'Clear' */
    color: #333333; /* Texto gris oscuro en el botón 'Clear' */
}

button:hover {
    background-color: #e0e0e0; /* Fondo gris más oscuro en hover */
}

h1, h2, h3, h4, h5, h6 {
    color: #333333; /* Texto gris oscuro en encabezados */
}

@media (max-width: 768px) {
    .button-row {
        display: flex;
        flex-direction: column;
        gap: 10px;
    }
}
"""

with gr.Blocks(css=css) as app:
    gr.HTML("""
    <center>
        <h1>Dream Generator with Flux</h1>
        <h2>Transforma tus sueños en imágenes vibrantes con un solo clic.</h2>
    </center>
    """)
    
    with gr.Row():
        with gr.Column(scale=1):
            text_prompt = gr.Textbox(label="¿Cuál fue tu sueño?", placeholder="Describe lo que soñaste, no omitas ningún detalle.", lines=2, elem_id="prompt-text-input")
            
            with gr.Accordion("Opciones Avanzadas", open=False):
                negative_prompt = gr.Textbox(
                    label="¿Qué elementos no deseas que se plasmen de tu sueño?", 
                    placeholder="Describe en detalle lo que quieres que aparezca.", 
                    value="(deformed, distorted, disfigured), poorly drawn, bad anatomy, wrong anatomy, extra limb, missing limb, floating limbs, (mutated hands and fingers), disconnected limbs, mutation, mutated, ugly, disgusting, blurry, amputation, misspellings, typos", 
                    lines=3, 
                    elem_id="negative-prompt-text-input"
                )
                steps = gr.Slider(
                    label="Profundidad del sueño (Pasos de muestreo)", 
                    value=35, 
                    minimum=1, 
                    maximum=100, 
                    step=1
                )
                cfg = gr.Slider(
                    label="Claridad del sueño (Nivel de detalle)", 
                    value=7, 
                    minimum=1, 
                    maximum=20, 
                    step=1
                )
                method = gr.Radio(
                    label="Estilo de sueño (Método de muestreo)", 
                    value="DPM++ 2M Karras", 
                    choices=["DPM++ 2M Karras", "DPM++ SDE Karras", "Euler", "Euler a", "Heun", "DDIM"]
                )
                strength = gr.Slider(
                    label="Intensidad del sueño (Fuerza de transformación)", 
                    value=0.7, 
                    minimum=0, 
                    maximum=1, 
                    step=0.001
                )
            
            with gr.Row(elem_id="button-row"):
                generate_button = gr.Button("QUIERO VER MI SUEÑO", elem_id="generate-button", variant="primary")

        with gr.Column(scale=1):
            image_output = gr.Image(type="pil", label="Image Output", elem_id="gallery")

    generate_button.click(query, inputs=[text_prompt, negative_prompt, steps, cfg, method, strength], outputs=image_output)

app.launch(show_api=False, share=False)