Update app.py

app.py

@@ -1,38 +1,29 @@
 import gradio as gr
 import torch
-from diffusers import AutoPipelineForText2Image
+from diffusers import StableDiffusionPipeline
 
 def generate_image(prompt):
     try:
-        # Pipeline'ı CPU modunda başlat (Space'de GPU yoksa)
-        pipeline = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained(
-            'prithivMLmods/Canopus-LoRA-Flux-UltraRealism-2.0',
-            torch_dtype=torch.float16 if torch.cuda.is_available() else torch.float32
-        ).to('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
+        # Model yükleme
+        model_id = "runwayml/stable-diffusion-v1-5"
+        pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
+            model_id,
+            torch_dtype=torch.float32
+        ).to('cpu')
         
-        # LoRA modelini yükle
-        pipeline.load_lora_weights(
-            'codermert/ezelll_flux',
-            weight_name='flux_train_replicate.safetensors'
-        )
-        
-        # Görsel oluştur
-        image = pipeline(prompt).images[0]
+        # Görsel oluşturma
+        image = pipe(prompt).images[0]
         return image
     except Exception as e:
         return str(e)
 
-# Gradio arayüzünü SSR modu kapalı olarak başlat
-with gr.Blocks() as iface:
-    gr.Markdown("# Ezel Flux Görsel Oluşturucu")
-    gr.Markdown("Bu model 'zehra' kelimesi ile en iyi sonucu verir.")
-    
-    with gr.Row():
-        text_input = gr.Textbox(label="Prompt'unuzu girin (zehra kelimesini kullanmayı unutmayın)")
-        image_output = gr.Image(label="Oluşturulan Görsel")
-    
-    generate_btn = gr.Button("Görsel Oluştur")
-    generate_btn.click(fn=generate_image, inputs=[text_input], outputs=[image_output])
+# Gradio arayüzü
+demo = gr.Interface(
+    fn=generate_image,
+    inputs=gr.Textbox(label="Prompt'unuzu girin"),
+    outputs=gr.Image(label="Oluşturulan Görsel"),
+    title="Görsel Oluşturucu",
+    description="Bir prompt girin ve görsel oluşturun"
+)
 
-# SSR modunu kapatarak ve kuyruk sistemini etkinleştirerek başlat
-iface.queue().launch(ssr_mode=False)
+demo.launch(debug=True, share=False)