app.py

import os
import random
import sys
import requests
from typing import Sequence, Mapping, Any, Union
import torch
import gradio as gr
from deep_translator import GoogleTranslator
from langdetect import detect
from gradio_client import Client, handle_file

# Функция для получения случайного API ключа
def get_random_api_key():
    keys = os.getenv("KEYS", "").split(",")
    if keys and keys[0]:  # Проверяем, установлены ли ключи и не пусты ли они
        return random.choice(keys).strip()
    else:
        raise ValueError("API ключи не найдены. Пожалуйста, установите переменную окружения KEYS.")

# Ссылка на файл CSS
css_url = "https://neurixyufi-aihub.static.hf.space/style.css"

# Получение CSS по ссылке
try:
    response = requests.get(css_url)
    response.raise_for_status() # Поднимаем исключение, если статус ответа не 200
    css = response.text + " h1{text-align:center} /* Ещё стили, если они есть в оригинале */"
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"Ошибка при загрузке CSS: {e}")
    css = " h1{text-align:center} /* Ещё стили, если они есть в оригинале */" # Используем базовый стиль, если загрузка CSS не удалась

# Функция для перевода текста на английский
def translate_to_english(prompt):
    language = detect(prompt)
    if language != 'en':
        prompt = GoogleTranslator(source=language, target='en').translate(prompt)
    return prompt

# Функция для загрузки изображений в кеш и отправки ссылки на API
def upload_image_to_hf_cache(image):
    if isinstance(image, dict) and 'url' in image:
        return image['url']
    elif isinstance(image, str):
        return image
    else:
        raise ValueError("Неподдерживаемый формат изображения")

# Функция для генерации изображения через API
@spaces.GPU
def generate_image(prompt, structure_image, style_image, depth_strength=15, style_strength=0.5, progress=gr.Progress(track_tqdm=True)) -> str:
    """Основная функция генерации изображения."""
    prompt = translate_to_english(prompt)
    structure_image_url = upload_image_to_hf_cache(structure_image)
    style_image_url = upload_image_to_hf_cache(style_image)
    
    client = Client("multimodalart/flux-style-shaping", huggingface_token=get_random_api_key())
    result = client.predict(
        prompt=prompt,
        structure_image=handle_file(structure_image_url),
        style_image=handle_file(style_image_url),
        depth_strength=depth_strength,
        style_strength=style_strength,
        api_name="/generate_image"
    )
    return result['url']

# Примеры для Gradio
examples = [
    ["", "https://huggingface.co/spaces/multimodalart/flux-style-shaping/resolve/main/mona.png", "https://huggingface.co/spaces/multimodalart/flux-style-shaping/resolve/main/receita-tacos.webp", 15, 0.6],
    ["женщина смотрит на дом, который горит", "https://huggingface.co/spaces/multimodalart/flux-style-shaping/resolve/main/disaster_girl.png", "https://huggingface.co/spaces/multimodalart/flux-style-shaping/resolve/main/abaporu.jpg", 15, 0.15],
    ["история города Истанбул с птичьего полёта", "https://huggingface.co/spaces/multimodalart/flux-style-shaping/resolve/main/natasha.png", "https://huggingface.co/spaces/multimodalart/flux-style-shaping/resolve/main/istambul.jpg", 15, 0.5],
]

output_image = gr.Image(label="Сгенерированное изображение", show_share_button=False)

with gr.Blocks(css=css) as app:
    gr.Markdown("# FLUX Style Shaping")
    gr.Markdown("FLUX[dev] Redux + FLUX[dev] Depth ComfyUI workflow от [Nathan Shipley](https://x.com/CitizenPlain) работает напрямую на Gradio. [workflow](https://gist.github.com/nathanshipley/7a9ac1901adde76feebe58d558026f68) - [как конвертировать любой comfy workflow в gradio (скоро)](#)")
    with gr.Row():
        with gr.Column():
            prompt_input = gr.Textbox(label="Запрос", placeholder="Введите ваш запрос здесь...")
            with gr.Row():
                with gr.Group():
                    structure_image = gr.Image(label="Изображение структуры", type="filepath", source="upload", tool="editor")
                    depth_strength = gr.Slider(minimum=0, maximum=50, value=15, label="Сила глубины")
                with gr.Group():
                    style_image = gr.Image(label="Изображение стиля", type="filepath", source="upload", tool="editor")
                    style_strength = gr.Slider(minimum=0, maximum=1, value=0.5, label="Сила стиля")
            generate_btn = gr.Button("Создать", variant='primary')
            
            gr.Examples(
                examples=examples,
                inputs=[prompt_input, structure_image, style_image, depth_strength, style_strength],
                outputs=[output_image],
                fn=generate_image,
                cache_examples=True,
                cache_mode="lazy",
                concurrency_limit=25
            )
        
        with gr.Column():
            output_image.render()
    generate_btn.click(
        fn=generate_image,
        inputs=[prompt_input, structure_image, style_image, depth_strength, style_strength],
        outputs=[output_image],
        concurrency_limit=25
    )

if __name__ == "__main__":
    app.launch(show_api=False, share=False)