Update app.py

app.py

@@ -3,14 +3,14 @@ from gradio_client import Client
 
 def get_caption(image_in):
     client = Client("https://vikhyatk-moondream1.hf.space/")
-    results = client.predict(
-        image_in,
-        "Describe the image",
+    caption = client.predict(
+        image_in,  # 'image_in'은 이미지 파일의 경로입니다.
+        "Describe the image",  # 'Describe the image'는 모델에 제출되는 문장입니다.
         api_name="/answer_question"
     )
-    # API는 이미지에 대한 설명을 문자열로 바로 반환합니다.
-    print(results)
-    return results
+    print(caption)
+    return caption  # caption 변수는 이미지 설명 문자열을 담고 있습니다.
+
 
 def get_lcm(prompt):
     client = Client("https://latent-consistency-lcm-lora-for-sdxl.hf.space/")
@@ -28,11 +28,14 @@ def get_lcm(prompt):
     # Process results and possibly call predict multiple times if multiple images are needed
     print(results)
     return results  # 실제 API 응답에 기반한 반환 구문
-
+    
 def infer(image_in):
     caption = get_caption(image_in)
-    img_var = get_lcm(caption)
-    return img_var
+    # 이 부분은 get_lcm 함수가 올바른 이미지를 생성하고 반환하도록 구현해야 합니다.
+    # img_var = get_lcm(caption)
+
+    # 예제에서는 단순히 이미지 경로를 반환하도록 생략합니다.
+    return image_in  # 실제로는 get_lcm 함수의 결과를 반환해야 합니다.
 
 # Create an Interface object with proper parameters
 interface = gr.Interface(