Update app.py

app.py

@@ -1,223 +1,126 @@
-import json
 import os
-import time
 import tempfile
 from PIL import Image
 import gradio as gr
 import logging
-import io
 
 from google import genai
 from google.genai import types
 
-# .env 파일에 저장된 환경변수 로드 (python-dotenv 설치 필요: pip install python-dotenv)
+# 환경변수 로드
 from dotenv import load_dotenv
 load_dotenv()
 
-# 로깅 설정 (로그 레벨: DEBUG)
-logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
-                    format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
+# 간단한 로깅 설정
+logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
-
 def save_binary_file(file_name, data):
-    logger.debug(f"파일에 이진 데이터 저장 중: {file_name}")
     with open(file_name, "wb") as f:
         f.write(data)
-    logger.debug(f"파일 저장 완료: {file_name}")
-
 
-def generate_image_from_prompt(prompt, model="gemini-2.0-flash-exp-image-generation"):
-    logger.debug(f"generate_image_from_prompt 함수 시작 - 프롬프트: '{prompt}'")
-    
+def process_images_with_prompt(image1, image2, image3, prompt):
+    """
+    3개의 이미지와 프롬프트를 처리하는 함수
+    """
     try:
-        # API 키는 환경변수에서 불러옴
-        effective_api_key = os.environ.get("GEMINI_API_KEY")
-        if effective_api_key:
-            logger.debug("환경변수에서 API 키 불러옴")
-        else:
-            logger.error("API 키가 환경변수에 설정되지 않았습니다.")
-            raise ValueError("API 키가 필요합니다.")
-
-        client = genai.Client(api_key=effective_api_key)
-        logger.debug("Gemini 클라이언트 초기화 완료.")
-
-        # 프롬프트 처리
+        # API 키 확인
+        api_key = os.environ.get("GEMINI_API_KEY")
+        if not api_key:
+            return None, "API 키가 설정되지 않았습니다. 환경변수를 확인해주세요."
+            
+        # Gemini 클라이언트 초기화
+        client = genai.Client(api_key=api_key)
+        
+        # 프롬프트 기본값 설정
         if not prompt or not prompt.strip():
-            prompt = "A creative and visually appealing image that captures imagination. Use vibrant colors and interesting composition."
+            prompt = "이 이미지들을 활용하여 새로운 이미지를 생성해주세요."
         
-        # 한국어 프롬프트에 영어 설명 추가
-        if not any(ord(c) < 128 for c in prompt):
-            prompt += " Create a highly detailed, visually stunning image that captures the essence of the description."
-
-        # 컨텐츠 리스트 생성
-        parts = [
-            types.Part.from_text(text=prompt)
-        ]
+        # 컨텐츠 리스트 생성 (이미지와 프롬프트 결합)
+        parts = []
+        
+        # 텍스트 프롬프트 추가
+        parts.append(types.Part.from_text(text=prompt))
+        
+        # 사용 가능한 이미지 추가
+        for img in [image1, image2, image3]:
+            if img is not None:
+                # PIL 이미지를 바이트로 변환
+                with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".png") as tmp:
+                    img_path = tmp.name
+                    img.save(img_path, format="PNG")
+                    with open(img_path, "rb") as f:
+                        image_bytes = f.read()
+                
+                # 이미지를 파트로 추가
+                parts.append(types.Part.from_data(data=image_bytes, mime_type="image/png"))
         
-        logger.debug(f"컨텐츠 객체 생성 완료: {len(parts)} 아이템")
-
         # 생성 설정
         generate_content_config = types.GenerateContentConfig(
             temperature=1,
-            top_p=0.95,
-            top_k=40,
-            max_output_tokens=8192,
-            response_modalities=["image", "text"],
+            response_modalities=["image"],
         )
-        logger.debug(f"생성 설정: {generate_content_config}")
-
+        
+        # 임시 파일 생성
         with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".png", delete=False) as tmp:
             temp_path = tmp.name
-            logger.debug(f"임시 파일 생성됨: {temp_path}")
-
-            # 스트리밍 방식으로 데이터 수신
-            response_stream = client.models.generate_content_stream(
-                model=model,
-                contents=[
-                    types.Content(
-                        role="user",
-                        parts=parts,
-                    ),
-                ],
+            
+            # Gemini 모델로 요청 전송
+            response = client.models.generate_content(
+                model="gemini-2.0-flash-exp-image-generation",
+                contents=[types.Content(role="user", parts=parts)],
                 config=generate_content_config,
             )
             
-            logger.debug("응답 스트림 처리 시작...")
-            
-            # 응답에서 이미지와 텍��트 추출
-            image_saved = False
-            response_text = ""
-            
-            for chunk in response_stream:
-                logger.debug(f"chunk 수신: {chunk}")
-                
-                # 응답 검증
-                if not hasattr(chunk, 'candidates') or not chunk.candidates or len(chunk.candidates) == 0:
-                    logger.warning("chunk에 candidates가 없습니다. 건너뜁니다.")
-                    continue
-                    
-                if not hasattr(chunk.candidates[0], 'content') or chunk.candidates[0].content is None:
-                    logger.warning("chunk.candidates[0]에 content가 없습니다. 건너뜁니다.")
-                    continue
+            # 응답에서 이미지 추출
+            for part in response.candidates[0].content.parts:
+                if hasattr(part, 'inline_data') and part.inline_data:
+                    save_binary_file(temp_path, part.inline_data.data)
                     
-                if not hasattr(chunk.candidates[0].content, 'parts') or not chunk.candidates[0].content.parts:
-                    logger.warning("chunk.candidates[0].content에 parts가 없습니다. 건너뜁니다.")
-                    continue
+            # 결과 이미지 반환
+            result_img = Image.open(temp_path)
+            if result_img.mode == "RGBA":
+                result_img = result_img.convert("RGB")
                 
-                for part in chunk.candidates[0].content.parts:
-                    if hasattr(part, 'text') and part.text:
-                        response_text += part.text
-                        logger.info(f"수신된 텍스트: {part.text}")
-                    elif hasattr(part, 'inline_data') and part.inline_data:
-                        save_binary_file(temp_path, part.inline_data.data)
-                        logger.info(f"MIME 타입 {part.inline_data.mime_type}의 파일이 저장됨: {temp_path}")
-                        image_saved = True
-
-            if not image_saved:
-                logger.warning("이미지가 생성되지 않았습니다.")
-                return None, response_text or "이미지가 생성되지 않았습니다. 다른 프롬프트로 시도해보세요."
-
-        logger.debug("이미지 생성 완료.")
-        return temp_path, response_text
-
+            return result_img, "이미지가 성공적으로 생성되었습니다."
+            
     except Exception as e:
         logger.exception("이미지 생성 중 오류 발생:")
-        return None, f"오류 발생: {str(e)}"  # 오류 발생 시 None과 오류 메시지 반환
-
-
-def process_image_generation(person_pil, product_pil, background_pil, prompt):
-    logger.debug(f"process_image_generation 함수 시작 - 프롬프트: '{prompt}'")
-    try:
-        # 이미지들이 제공되었다면 기존 방식으로 처리
-        if person_pil is not None or product_pil is not None or background_pil is not None:
-            return process_images_and_prompt(person_pil, product_pil, background_pil, prompt)
-        
-        # 이미지 없이 프롬프트만 있는 경우
-        result_path, response_text = generate_image_from_prompt(prompt)
-
-        # 이미지 반환 및 처리
-        if result_path:
-            logger.debug(f"이미지 생성 완료. 경로: {result_path}")
-            try:
-                result_img = Image.open(result_path)
-                if result_img.mode == "RGBA":
-                    result_img = result_img.convert("RGB")
-                
-                return [result_img], response_text or "이미지가 성공적으로 생성되었습니다."
-            except Exception as e:
-                logger.exception(f"결과 이미지 로드 중 오류: {str(e)}")
-                return [], f"결과 이미지 처리 중 오류: {str(e)}"
-        else:
-            logger.error("generate_image_from_prompt 함수에서 None 반환됨.")
-            return [], response_text or "이미지 생성에 실패했습니다. 다른 프롬프트로 시도해보세요."
+        return None, f"오류 발생: {str(e)}"
 
-    except Exception as e:
-        logger.exception("process_image_generation 함수에서 오류 발생:")
-        return [], f"오류 발생: {str(e)}"  # 오류 시 빈 리스트와 오류 메시지 반환
-
-
-# --- Gradio 인터페이스 구성 (기존 코드는 동일하게 유지) ---
+# 간소화된 Gradio 인터페이스
 with gr.Blocks() as demo:
-    gr.HTML(
-        """
-        <div style='display: flex; align-items: center; justify-content: center; gap: 20px'>
-            <div style="background-color: var(--block-background-fill); border-radius: 8px">
-                <img src="https://www.gstatic.com/lamda/images/gemini_favicon_f069958c85030456e93de685481c559f160ea06b.png" style="width: 100px; height: 100px;">
-            </div>
-            <div>
-                <h1>Gemini를 이용한 이미지 생성</h1>
-                <p>사람, 상품, 배경 이미지를 합성하거나 텍스트로 이미지를 생성할 수 있습니다.</p>
-            </div>
-        </div>
-        """
-    )
-    gr.Markdown("사람 이미지, 상품 이미지, 배경 이미지를 업로드하거나 텍스트로 이미지를 생성할 수 있습니다.")
-
+    gr.HTML("<h1>간단한 이미지 생성기</h1><p>이미지 3개와 프롬프트를 입력하세요</p>")
+    
     with gr.Row():
         with gr.Column():
-            # 이미지 입력 섹션 (선택 사항)
-            person_input = gr.Image(type="pil", label="사람 이미지 (선택 사항)", image_mode="RGB")
-            product_input = gr.Image(type="pil", label="상품 이미지 (선택 사항)", image_mode="RGB")
-            background_input = gr.Image(type="pil", label="배경 이미지 (선택 사항)", image_mode="RGB")
+            # 3개의 이미지 입력
+            image1_input = gr.Image(type="pil", label="이미지 1", image_mode="RGB")
+            image2_input = gr.Image(type="pil", label="이미지 2", image_mode="RGB")
+            image3_input = gr.Image(type="pil", label="이미지 3", image_mode="RGB")
             
-            # 프롬프트 입력 (필수)
+            # 프롬프트 입력
             prompt_input = gr.Textbox(
                 lines=3,
-                placeholder="이미지 생성 설명을 입력해주세요. 예: '꽃밭에서 햇빛을 받으며 미소 짓는 젊은 여성', '현대적인 거실에서 고급 스마트폰을 사용하는 비즈니스맨'",
-                label="이미지 생성 설명 (필수)"
+                placeholder="이 이미지들을 어떻게 변환할지 설명해주세요",
+                label="프롬프트"
             )
+            
+            # 생성 버튼
             submit_btn = gr.Button("이미지 생성")
         
         with gr.Column():
-            output_gallery = gr.Gallery(label="생성된 이미지")
-            output_text = gr.Textbox(label="AI 응답 텍스트", visible=True)
-
+            # 결과 출력
+            output_image = gr.Image(label="생성된 이미지")
+            output_text = gr.Textbox(label="상태 메시지")
+    
+    # 버튼 클릭 이벤트
     submit_btn.click(
-        fn=process_image_generation,
-        inputs=[person_input, product_input, background_input, prompt_input],
-        outputs=[output_gallery, output_text],
+        fn=process_images_with_prompt,
+        inputs=[image1_input, image2_input, image3_input, prompt_input],
+        outputs=[output_image, output_text],
     )
 
-    gr.HTML("""
-    <div style="margin-top: 20px; padding: 10px; background-color: #f8f9fa; border-radius: 8px;">
-        <h3>사용 방법:</h3>
-        <ul>
-            <li><strong>텍스트로 이미지 생성:</strong> 설명만 입력하고 이미지 생성 버튼을 누르세요.</li>
-            <li><strong>이미지 합성:</strong> 사람, 상품, 배경 이미지를 선택적으로 업로드하고 합성 방법을 설명해주세요.</li>
-            <li><strong>프롬프트 팁:</strong> 구체적이고 생생한 설명일수록 더 좋은 이미지가 생성됩니다.</li>
-            <li><strong>예시 프롬프트:</strong>
-                <ul>
-                    <li>한적한 카페에서 노트북으로 작업하는 크리에이터</li>
-                    <li>해변가에서 고급 선글라스를 끼고 포즈 취하는 모델</li>
-                    <li>현대적인 주방에서 최신 블렌더로 스무디를 만드는 요리사</li>
-                </ul>
-            </li>
-            <li><strong>언어 팁:</strong> 한국어와 영어를 혼합해 사용하면 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.</li>
-        </ul>
-    </div>
-    """)
-
-# --- 실행 ---
+# 애플리케이션 실행
 if __name__ == "__main__":
     demo.launch(share=True)