import gradio as gr
import torch
from diffusers import StableDiffusionXLPipeline, AutoencoderKL, KDPM2AncestralDiscreteScheduler
from huggingface_hub import hf_hub_download
import spaces
from PIL import Image
import requests
from translatepy import Translator

translator = Translator()

# Constants
model = "Corcelio/mobius"
vae_model = "madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix"

CSS = """
.gradio-container {
  max-width: 690px !important;
}
footer {
    visibility: hidden;
}
"""

JS = """function () {
  gradioURL = window.location.href
  if (!gradioURL.endsWith('?__theme=dark')) {
    window.location.replace(gradioURL + '?__theme=dark');
  }
}"""

# Load VAE component
vae = AutoencoderKL.from_pretrained(
    vae_model, 
    torch_dtype=torch.float16
)

# Ensure model and scheduler are initialized in GPU-enabled function
if torch.cuda.is_available():
    pipe = StableDiffusionXLPipeline.from_pretrained(model, vae=vae, torch_dtype=torch.float16).to("cuda")

pipe.scheduler = KDPM2AncestralDiscreteScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)


# Function 
@spaces.GPU()
def generate_image(
    prompt,
    negative="low quality",
    width=1024,
    height=1024,
    scale=1.5,
    steps=30,
    clip=3):
    
    prompt = str(translator.translate(prompt, 'English'))

    print(f'prompt:{prompt}')
    
    image = pipe(
        prompt, 
        negative_prompt=negative, 
        width=width,
        height=height,
        guidance_scale=scale,
        num_inference_steps=steps,
        clip_skip=clip,
    )
    return image.images[0]


examples = [
    "아름다운 23세 한국 여자 모델, 갈색 긴 생머리, C컵 사이즈의 큰 가슴, 배경 스튜디오, 진지한 표정, 오피스 유니폼, 모델 포즈, 정면 응시, 초고해상도 사진",
    "아름다운 18세 일본 여자 모델, 검은색 짧은 단발머리, 스마일 표정, 교복 유니폼, 배경 학교 교실, 모델 포즈, 정면 응시, 초고해상도 사진",
    "아름다운 20세 브라질 여자 모델, 검은색 짧은 단발머리, C컵 사이즈의 큰 가슴, 큰 골반, 간호사 유니폼, 배경 흰색, 스마일 표정, 모델 포즈, 정면 응시, 초고해상도 사진",
    "아름다운 20세 스웨덴 여자 모델, 금발 긴 생머리, C컵 사이즈의 큰 가슴, 큰 골반, 비키니 수영복, 배경 해변가, 스마일 표정, 모델 포즈, 정면 응시, 초고해상도 사진",
    "아름다운 18세 러시아 여자 모델, 금발 짧은 단발머리, C컵 사이즈의 큰 가슴, 큰 골반, 비키니 수영복, 배경 수영장, 엄숙한 표정, 모델 포즈, 정면 응시, 초고해상도 사진",
    "아름다운 22세 프랑스 여자 모델, 갈색 짧은 단발머리, C컵 사이즈의 큰 가슴, 큰 골반, 비즈니스 정장, 배경 사무실, 크게 웃는 표정, 모델 포즈, 정면 응시, 초고해상도 사진",
    "아름다운 30세 우크라이나 여자 모델, 갈색 긴 생머리, C컵 사이즈의 큰 가슴, 큰 골반, 오피스 유니폼, 섹스 포즈, 배경 호텔, 행복한 표정, 정면 응시, 초고해상도 사진"
]


# Gradio Interface

with gr.Blocks(css=CSS, js=JS, theme="soft") as demo:
    gr.HTML("<h1><center>나만의 모델 캐릭터 생성</center></h1>")
    with gr.Group():
        with gr.Row():
            prompt = gr.Textbox(label='Enter Your Prompt', value="best quality, HD, aesthetic", scale=6)
            submit = gr.Button(scale=1, variant='primary')
    img = gr.Image(label='Mobius Generated Image')
    with gr.Accordion("Advanced Options", open=False):
        with gr.Row():
            negative = gr.Textbox(label="Negative prompt", value="low quality, low quality, (deformed, distorted, disfigured:1.3), poorly drawn, bad anatomy, wrong anatomy, extra limb, missing limb, floating limbs, (mutated hands and fingers:1.4), disconnected limbs, mutation, mutated, ugly, disgusting, blurry, amputation, (NSFW:1.25)")
        with gr.Row():
            width = gr.Slider(
                label="Width",
                minimum=512,
                maximum=1280,
                step=8,
                value=1024,
            )
            height = gr.Slider(
                label="Height",
                minimum=512,
                maximum=1280,
                step=8,
                value=1024,
            )
        with gr.Row():
            scale = gr.Slider(
                label="Guidance",
                minimum=3.5,
                maximum=7,
                step=0.1,
                value=7,
            )
            steps = gr.Slider(
                label="Steps",
                minimum=1,
                maximum=50,
                step=1,
                value=50,
            )
            clip = gr.Slider(
                label="Clip Skip",
                minimum=1,
                maximum=10,
                step=1,
                value=3,
            )      
    gr.Examples(
        examples=examples,
        inputs=prompt,
        outputs=img,
        fn=generate_image,
        cache_examples="lazy",
    )

    prompt.submit(fn=generate_image,
                 inputs=[prompt, negative, width, height, scale, steps, clip],
                 outputs=img,
                 )
    submit.click(fn=generate_image,
                 inputs=[prompt, negative, width, height, scale, steps, clip],
                 outputs=img,
                 )
    
#demo.queue().launch()
demo.queue().launch(auth=("gini", "pick"))