Update app.py

app.py

@@ -33,14 +33,66 @@ korean_sentiment = pipeline(
     model="searle-j/korean_sentiment_analysis"
 )
 
+# 유틸리티 함수들
+def map_acoustic_to_emotion(features):
+    """음향학적 특성을 감정으로 매핑"""
+    intensity = features["energy"] * 100
+    
+    if features["energy"] > 0.7:
+        if features["tempo"] > 120:
+            emotion = "기쁨/흥분"
+        else:
+            emotion = "분노/강조"
+    elif features["pitch"] > 0.6:
+        emotion = "놀람/관심"
+    elif features["energy"] < 0.3:
+        emotion = "슬픔/우울"
+    else:
+        emotion = "평온/중립"
+    
+    return {
+        "emotion": emotion,
+        "intensity": intensity,
+        "features": features
+    }
+
+def generate_detailed_prompt(text, voice_emotion, text_sentiment, acoustic_features):
+    """프롬프트 생성"""
+    emotion_colors = {
+        "기쁨/흥분": "밝은 노랑과 주황색",
+        "분노/강조": "강렬한 빨강과 검정",
+        "놀람/관심": "선명한 파랑과 보라",
+        "슬픔/우울": "어두운 파랑과 회색",
+        "평온/중립": "부드러운 초록과 베이지"
+    }
+    
+    visual_elements = {
+        "high_energy": "역동적인 붓질과 강한 대비",
+        "medium_energy": "균형잡힌 구도와 자연스러운 흐름",
+        "low_energy": "부드러운 그라데이션과 차분한 톤"
+    }
+    
+    energy_level = "medium_energy"
+    if acoustic_features["energy"] > 0.7:
+        energy_level = "high_energy"
+    elif acoustic_features["energy"] < 0.3:
+        energy_level = "low_energy"
+    
+    prompt = f"한국 전통 민화 스타일의 추상화, {emotion_colors.get(voice_emotion['emotion'], '자연스러운 색상')} 기반. "
+    prompt += f"{visual_elements[energy_level]}를 통해 감정의 깊이를 표현. "
+    prompt += f"음성의 {voice_emotion['emotion']} 감정과 텍스트의 {text_sentiment['label']} 감정이 조화를 이루며, "
+    prompt += f"목소리의 특징(강도:{voice_emotion['intensity']:.1f})을 화면의 동적인 요소로 표현. "
+    prompt += f"발화 내용 '{text}'의 의미를 은유적 이미지로 담아내기."
+    
+    return prompt
+
 def generate_image_from_prompt(prompt):
-    """이미지 생성 함수"""
-    print(f"Generating image with prompt: {prompt}")  # 디버깅용
+    """이미지 생성"""
+    print(f"Generating image with prompt: {prompt}")
     try:
         if not prompt:
-            print("No prompt provided")
             return None
-            
+        
         response = requests.post(
             API_URL,
             headers=headers,
@@ -55,19 +107,18 @@ def generate_image_from_prompt(prompt):
         )
         
         if response.status_code == 200:
-            print("Image generated successfully")
             return response.content
         else:
             print(f"Error: {response.status_code}")
             print(f"Response: {response.text}")
             return None
-            
     except Exception as e:
         print(f"Error generating image: {str(e)}")
         return None
 
 def create_interface():
     with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as app:
+        # 상태 관리
         state = gr.State({
             "user_name": "",
             "reflections": [],
@@ -151,21 +202,23 @@ def create_interface():
                         type="pil"
                     )
 
+        # 인터페이스 함수들
+        def start_journey(name):
+            """여정 시작"""
+            return f"# 환영합니다, {name}님의 디지털 굿판", gr.update(selected="청신")
+
         def clear_voice_input():
             """음성 입력 초기화"""
             return None
 
-       # analyze_voice 함수 부분만 수정
         def analyze_voice(audio_path, state):
-            """음성 분석 개선"""
+            """음성 분석"""
             if audio_path is None:
                 return state, "음성을 먼저 녹음해주세요.", "", "", ""
             
             try:
-                # 오디오 로드
                 y, sr = librosa.load(audio_path, sr=16000)
                 
-                # 1. 음향학적 특성 분석
                 acoustic_features = {
                     "energy": float(np.mean(librosa.feature.rms(y=y))),
                     "tempo": float(librosa.beat.tempo(y)[0]),
@@ -173,91 +226,20 @@ def create_interface():
                     "volume": float(np.mean(np.abs(y)))
                 }
 
-                # 음성의 특성에 따른 감정 매핑
                 voice_emotion = map_acoustic_to_emotion(acoustic_features)
-                
-                # 2. 음성-텍스트 변환
                 transcription = speech_recognizer(y)
                 text = transcription["text"]
-                
-                # 3. 텍스트 감정 분석
                 text_sentiment = korean_sentiment(text)[0]
                 
-                # 결과 포맷팅
                 voice_result = f"음성 감정: {voice_emotion['emotion']} (강도: {voice_emotion['intensity']:.2f})"
                 text_result = f"텍스트 감정: {text_sentiment['label']} ({text_sentiment['score']:.2f})"
                 
-                # 프롬프트 생성
                 prompt = generate_detailed_prompt(text, voice_emotion, text_sentiment, acoustic_features)
                 
-                return (
-                    state,
-                    text,
-                    voice_result,
-                    text_result,
-                    prompt
-                )
+                return state, text, voice_result, text_result, prompt
             except Exception as e:
                 return state, f"오류 발생: {str(e)}", "", "", ""
 
-def map_acoustic_to_emotion(features):
-    """음향학적 특성을 감정으로 매핑"""
-    # 에너지 기반 감정 강도
-    intensity = features["energy"] * 100
-    
-    # 음성 특성에 따른 감정 분류
-    if features["energy"] > 0.7:
-        if features["tempo"] > 120:
-            emotion = "기쁨/흥분"
-        else:
-            emotion = "분노/강조"
-    elif features["pitch"] > 0.6:
-        emotion = "놀람/관심"
-    elif features["energy"] < 0.3:
-        emotion = "슬픔/우울"
-    else:
-        emotion = "평온/중립"
-    
-    return {
-        "emotion": emotion,
-        "intensity": intensity,
-        "features": features
-    }
-
-def generate_detailed_prompt(text, voice_emotion, text_sentiment, acoustic_features):
-    """더 상세한 프롬프트 생성"""
-    # 감정별 색상 매핑
-    emotion_colors = {
-        "기쁨/흥분": "밝은 노랑과 주황색",
-        "분노/강조": "강렬한 빨강과 검정",
-        "놀람/관심": "선명한 파랑과 보라",
-        "슬픔/우울": "어두운 파랑과 회색",
-        "평온/중립": "부드러운 초록과 베이지"
-    }
-    
-    # 음성 특성에 따른 시각적 요소
-    visual_elements = {
-        "high_energy": "역동적인 붓질과 강한 대비",
-        "medium_energy": "균형잡힌 구도와 자연스러운 흐름",
-        "low_energy": "부드러운 그라데이션과 차분한 톤"
-    }
-    
-    # 에너지 레벨 결정
-    energy_level = "medium_energy"
-    if acoustic_features["energy"] > 0.7:
-        energy_level = "high_energy"
-    elif acoustic_features["energy"] < 0.3:
-        energy_level = "low_energy"
-    
-    # 프롬프트 구성
-    prompt = f"한국 전통 민화 스타일의 추상화, {emotion_colors.get(voice_emotion['emotion'], '자연스러운 색상')} 기반. "
-    prompt += f"{visual_elements[energy_level]}를 통해 감정의 깊이를 표현. "
-    prompt += f"음성의 {voice_emotion['emotion']} 감정과 텍스트의 {text_sentiment['label']} 감정이 조화를 이루며, "
-    prompt += f"목소리의 특징(강도:{voice_emotion['intensity']:.1f})을 화면의 동적인 요소로 표현. "
-    prompt += f"발화 내용 '{text}'의 의미를 은유적 이미지로 담아내기."
-    
-    return prompt
-
         def save_reflection(text, state):
             """감상 저장"""
             if not text.strip():
@@ -269,7 +251,7 @@ def generate_detailed_prompt(text, voice_emotion, text_sentiment, acoustic_featu
             
             if "reflections" not in state:
                 state["reflections"] = []
-                
+            
             state["reflections"].append(new_reflection)
             return state, state["reflections"]
 
@@ -301,12 +283,11 @@ def generate_detailed_prompt(text, voice_emotion, text_sentiment, acoustic_featu
         generate_btn.click(
             fn=generate_image_from_prompt,
             inputs=[final_prompt],
-            outputs=[result_image],
-            api_name="generate_image"  # API 이름 지정
+            outputs=[result_image]
         )
 
         return app
 
 if __name__ == "__main__":
     demo = create_interface()
-    demo.launch(debug=True)  # 디버그 모드 활성화
+    demo.launch(debug=True)