Update app.py

app.py

@@ -1,73 +1,64 @@
 import gradio as gr
-from diffusers import AutoPipelineForText2Image
-import torch
+from huggingface_hub import InferenceClient
+import os
 
-# Model ve pipeline kurulumu
-device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
-pipeline = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained(
-    "black-forest-labs/FLUX.1-dev",
-    torch_dtype=torch.float16
-).to(device)
+# API anahtarını güvenli bir şekilde kullan
+HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN")
+# Inference Client'ı oluştur
+client = InferenceClient(
+    provider="hf-inference",
+    token=HF_TOKEN,
+)
 
-# LoRA modelini yükle
-pipeline.load_lora_weights("codermert/gamzekocc_fluxx", weight_name="lora.safetensors")
-
-def generate_image(prompt, negative_prompt, guidance_scale):
+def generate_image(prompt, negative_prompt):
     # TOK trigger'ını otomatik ekle
     if not prompt.startswith("TOK"):
         prompt = "TOK, " + prompt
     
-    # Görseli oluştur
-    image = pipeline(
-        prompt=prompt,
-        negative_prompt=negative_prompt,
-        guidance_scale=float(guidance_scale)
-    ).images[0]
-    
-    return image
+    try:
+        # Görseli oluştur
+        image = client.text_to_image(
+            prompt,
+            model="black-forest-labs/FLUX.1-dev",
+            negative_prompt=negative_prompt
+        )
+        return image
+    except Exception as e:
+        return str(e)
 
 # Gradio arayüzü
 with gr.Blocks(title="Mert Baba'nın Görsel Oluşturucusu") as demo:
     gr.Markdown("""
     # 🎨 Mert Baba'nın AI Görsel Oluşturucusu
-    FLUX LoRA modeli ile özel görseller oluşturun!
+    FLUX modeli ile harika görseller oluşturun!
     """)
     
     with gr.Row():
         with gr.Column():
             prompt = gr.Textbox(
-                label="Prompt",
-                placeholder="Görsel için açıklama girin...",
+                label="Ne tür bir görsel istersin?",
+                placeholder="Örnek: A beautiful portrait photo in a city",
                 lines=3
             )
             negative_prompt = gr.Textbox(
-                label="Negative Prompt",
+                label="İstemediğin özellikler",
                 value="blurry, bad quality, worst quality, jpeg artifacts",
                 lines=2
             )
-            guidance_scale = gr.Slider(
-                minimum=1,
-                maximum=20,
-                value=7.5,
-                step=0.5,
-                label="Guidance Scale"
-            )
             generate_btn = gr.Button("Görsel Oluştur 🎨")
         
         with gr.Column():
-            output_image = gr.Image(label="Oluşturulan Görsel")
+            output_image = gr.Image(label="İşte görselin!")
     
     # Örnek promptlar
     gr.Examples(
         examples=[
             ["A striking woman lit with bi-color directional lighting poses", 
-             "blurry, bad quality, worst quality, jpeg artifacts",
-             7.5],
+             "blurry, bad quality, worst quality, jpeg artifacts"],
             ["A beautiful portrait photo in a city", 
-             "blurry, bad quality",
-             7.5],
+             "blurry, bad quality"],
         ],
-        inputs=[prompt, negative_prompt, guidance_scale],
+        inputs=[prompt, negative_prompt],
         outputs=output_image,
         fn=generate_image,
         cache_examples=True,
@@ -76,8 +67,10 @@ with gr.Blocks(title="Mert Baba'nın Görsel Oluşturucusu") as demo:
     # Butona tıklayınca çalışacak fonksiyon
     generate_btn.click(
         fn=generate_image,
-        inputs=[prompt, negative_prompt, guidance_scale],
+        inputs=[prompt, negative_prompt],
         outputs=output_image
     )
 
-demo.launch()
+# Uygulamayı başlat
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()