Update run.py

run.py

@@ -3,41 +3,70 @@ import cv2
 import numpy as np
 from insightface.app import FaceAnalysis
 
-app = FaceAnalysis()
-app.prepare(ctx_id=0, det_size=(640, 640))
+# Initialisation du détecteur de visages
+face_app = FaceAnalysis(name="buffalo_l")
+face_app.prepare(ctx_id=0, det_size=(640, 640))
 
 def face_swap(source_img, target_img):
     try:
-        # Conversion des images
+        # Conversion des images Gradio en numpy arrays
         source = np.array(source_img)
         target = np.array(target_img)
         
         # Détection des visages
-        source_faces = app.get(source)
-        target_faces = app.get(target)
+        source_faces = face_app.get(source)
+        target_faces = face_app.get(target)
         
-        if len(source_faces) == 0 or len(target_faces) == 0:
+        if not source_faces or not target_faces:
             raise ValueError("Aucun visage détecté dans une des images")
         
-        # Échange simplifié (exemple)
+        # Récupération du premier visage détecté
+        src_face = source_faces[0]
+        tgt_face = target_faces[0]
+        
+        # Extraction des zones de visage (simplifié)
+        src_box = src_face.bbox.astype(int)
+        tgt_box = tgt_face.bbox.astype(int)
+        
+        # Échange des visages
         result = target.copy()
-        for i, face in enumerate(target_faces):
-            if i < len(source_faces):
-                x,y,w,h = face.bbox.astype(int)
-                result[y:y+h, x:x+w] = source_faces[i].bbox
+        result[tgt_box[1]:tgt_box[3], tgt_box[0]:tgt_box[2]] = \
+            source[src_box[1]:src_box[3], src_box[0]:src_box[2]]
         
+        # Conversion BGR vers RGB pour Gradio
+        result = cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_BGR2RGB)
         return result
+        
     except Exception as e:
-        print(f"Erreur : {str(e)}")
-        return None
+        print(f"ERREUR: {str(e)}")
+        # Retourne l'image originale en cas d'erreur
+        return cv2.cvtColor(target, cv2.COLOR_BGR2RGB)
 
-interface = gr.Interface(
-    fn=face_swap,
-    inputs=[gr.Image(), gr.Image()],
-    outputs=gr.Image(),
-    title="FaceSwap Pro",
-    description="Échange de visages avec InsightFace"
-)
+# Interface Gradio améliorée
+with gr.Blocks() as app:
+    gr.Markdown("## 🔄 FaceSwap Pro - Powered by InsightFace")
+    
+    with gr.Row():
+        with gr.Column():
+            src_img = gr.Image(label="Image Source", type="numpy")
+            tgt_img = gr.Image(label="Image Cible", type="numpy")
+        result_img = gr.Image(label="Résultat", interactive=False)
+    
+    btn = gr.Button("Échanger les visages", variant="primary")
+    
+    # Exemples intégrés
+    gr.Examples(
+        examples=[
+            ["exemples/source1.jpg", "exemples/target1.jpg"],
+            ["exemples/source2.jpg", "exemples/target2.jpg"]
+        ],
+        inputs=[src_img, tgt_img],
+        outputs=result_img,
+        fn=face_swap,
+        cache_examples=True
+    )
+    
+    btn.click(face_swap, inputs=[src_img, tgt_img], outputs=result_img)
 
 if __name__ == "__main__":
-    interface.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)
+    app.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)