Update app.py

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@@ -12,21 +12,22 @@ def get_caption(image_in):
     return results[:4]  # Return first 4 images in case the API returns more
 
 def get_lcm(prompt):
-    # Make sure the indentation within this function is consistent
     client = Client("https://latent-consistency-lcm-lora-for-sdxl.hf.space/")
+    # 'client.predict' 호출에서 들여쓰기가 올바른지 확인해야 합니다.
     results = client.predict(
-        prompt,  # str in 'parameter_5' Textbox component
-        0.3,     # float (numeric value between 0.0 and 5) in 'Guidance' Slider component
-        8,       # float (numeric value between 2 and 10) in 'Steps' Slider component
-        0,       # float (numeric value between 0 and 12013012031030) in 'Seed' Slider component
-        True,    # bool in 'Randomize' Checkbox component
-        # More parameters can be added here if needed
+        prompt,  # 'parameter_5' 텍스트박스 컴포넌트의 문자열
+        0.3,     # 'Guidance' 슬라이더 컴포넌트의 0.0과 5 사이의 부동소수점 값
+        8,       # 'Steps' 슬라이더 컴포넌트의 2와 10 사이의 부동소수점 값
+        0,       # 'Seed' 슬라이더 컴포넌트의 0과 12013012031030 사이의 부동소수점 값
+        True,    # 'Randomize' 체크박스 컴포넌트의 불리언 값
+        # 필요한 경우 여기에 더 많은 파라미터를 추가할 수 있습니다.
         api_name="/predict"
     )
-    # Process results and possibly call predict multiple times if multiple images are needed
+    # 결과 처리 및 여러 이미지가 필요한 경우 여러 번 'predict'를 호출할 수 있습니다.
     print(results)
-    return results  # Placeholder for actual return value, consider gathering multiple predictions here
+    return results  # 실제 반환값을 위한 플레이스홀더, 여러 예측을 모으는 것을 고려해 보세요.
 
+# 코드의 나머지 부분이 일관된 들여쓰기를 유지하면서 작성됩니다.
 
 def infer(image_in):
     caption = get_caption(image_in)