Update app.py

app.py

@@ -1,157 +1,31 @@
 import gradio as gr
 import torch
-import os
 from diffusers import AutoPipelineForText2Image
-from huggingface_hub import hf_hub_download
-import logging
-from pathlib import Path
 
-# Logging ayarları
-logging.basicConfig(level=logging.INFO)
-logger = logging.getLogger(__name__)
-
-# Model dosyaları için sabit yollar
-MODEL_CACHE = Path("./model_cache")
-BASE_MODEL_PATH = MODEL_CACHE / "base_model"
-LORA_MODEL_PATH = MODEL_CACHE / "lora_model"
-
-class ModelHandler:
-    def __init__(self):
-        self.pipeline = None
-        self.device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
-        self.dtype = torch.float16 if self.device == "cuda" else torch.float32
-        
-    def load_model(self, progress=gr.Progress()):
-        try:
-            if self.pipeline is not None:
-                return "Model zaten yüklü."
-            
-            # Model cache dizinlerini oluştur
-            MODEL_CACHE.mkdir(exist_ok=True)
-            BASE_MODEL_PATH.mkdir(exist_ok=True)
-            LORA_MODEL_PATH.mkdir(exist_ok=True)
-            
-            progress(0, desc="Base model indiriliyor...")
-            # Base modeli indir
-            if not (BASE_MODEL_PATH / "model_index.json").exists():
-                hf_hub_download(
-                    repo_id="black-forest-labs/FLUX.1-dev",
-                    filename="model_index.json",
-                    local_dir=BASE_MODEL_PATH,
-                    token=os.getenv("HF_TOKEN")
-                )
-            
-            progress(0.5, desc="LoRA modeli indiriliyor...")
-            # LoRA modelini indir
-            if not (LORA_MODEL_PATH / "lora.safetensors").exists():
-                hf_hub_download(
-                    repo_id="codermert/ezelll_flux",
-                    filename="lora.safetensors",
-                    local_dir=LORA_MODEL_PATH,
-                    token=os.getenv("HF_TOKEN")
-                )
-            
-            progress(0.7, desc="Pipeline oluşturuluyor...")
-            # Pipeline'ı oluştur
-            self.pipeline = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained(
-                str(BASE_MODEL_PATH),
-                torch_dtype=self.dtype,
-                use_safetensors=True,
-                cache_dir=MODEL_CACHE
-            ).to(self.device)
-            
-            progress(0.9, desc="LoRA yükleniyor...")
-            # LoRA'yı yükle
-            lora_path = LORA_MODEL_PATH / "lora.safetensors"
-            if lora_path.exists():
-                self.pipeline.load_lora_weights(str(lora_path))
-            else:
-                return "LoRA dosyası bulunamadı!"
-            
-            progress(1.0, desc="Tamamlandı!")
-            return "Model başarıyla yüklendi! Artık görüntü oluşturmaya hazırsınız."
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"Model yükleme hatası: {str(e)}")
-            return f"Model yüklenirken hata oluştu: {str(e)}"
-    
-    def generate_image(self, prompt, use_tok=True, progress=gr.Progress()):
-        try:
-            if self.pipeline is None:
-                return None, "Lütfen önce modeli yükleyin!"
-            
-            # Eğer use_tok seçeneği işaretlendiyse, prompt'a TOK ekle
-            if use_tok and "TOK" not in prompt:
-                prompt = f"TOK {prompt}"
-            
-            progress(0.2, desc="Görüntü oluşturuluyor...")
-            # Görüntü oluştur
-            image = self.pipeline(
-                prompt,
-                num_inference_steps=30,
-                guidance_scale=7.5,
-                width=512,
-                height=512
-            ).images[0]
-            
-            progress(1.0, desc="Tamamlandı!")
-            return image, f"Oluşturulan prompt: {prompt}"
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"Görüntü oluşturma hatası: {str(e)}")
-            return None, f"Hata oluştu: {str(e)}"
-
-# Model işleyiciyi oluştur
-model_handler = ModelHandler()
-
-# Gradio arayüzü
-with gr.Blocks(title="Malika - FLUX Text-to-Image") as demo:
-    gr.Markdown("# Malika - FLUX.1 Text-to-Image Modeliyle Görüntü Oluşturucu")
-    gr.Markdown("Bu uygulama, codermert/malikafinal modelini kullanarak metinden görüntü oluşturur.")
-    
-    with gr.Row():
-        load_model_btn = gr.Button("Modeli Yükle", variant="primary")
-        model_status = gr.Textbox(label="Model Durumu", value="Model henüz yüklenmedi")
-    
-    with gr.Row():
-        with gr.Column():
-            prompt_input = gr.Textbox(
-                label="Prompt", 
-                placeholder="Görüntü için prompt yazın...",
-                lines=3
-            )
-            tok_checkbox = gr.Checkbox(
-                label="Otomatik TOK Ekle", 
-                value=True, 
-                info="İşaretliyse prompt'a otomatik olarak TOK ekler"
-            )
-            generate_btn = gr.Button("Görüntü Oluştur", variant="primary")
-        
-        with gr.Column():
-            image_output = gr.Image(label="Oluşturulan Görüntü")
-            prompt_used = gr.Textbox(label="Kullanılan Prompt")
-    
-    load_model_btn.click(
-        fn=model_handler.load_model,
-        outputs=model_status
+def generate_image(prompt):
+    # Pipeline'ı başlat
+    pipeline = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained(
+        'prithivMLmods/Canopus-LoRA-Flux-UltraRealism-2.0', 
+        torch_dtype=torch.float16
     )
     
-    generate_btn.click(
-        fn=model_handler.generate_image,
-        inputs=[prompt_input, tok_checkbox],
-        outputs=[image_output, prompt_used]
+    # LoRA modelini yükle
+    pipeline.load_lora_weights(
+        'codermert/ezelll_flux', 
+        weight_name='flux_train_replicate.safetensors'
     )
     
-    gr.Markdown("""
-    ## Kullanım Tavsiyeleri
-    - İlk olarak "Modeli Yükle" düğmesine tıklayın (bu işlem biraz zaman alabilir)
-    - Eğer model için özel bir trigger sözcüğü gerekliyse 'TOK' seçeneğini işaretli bırakın
-    - Daha gerçekçi sonuçlar için "photorealistic, 8K, detailed" gibi ifadeler ekleyebilirsiniz
-    - Örnek: "portrait of a woman with blue eyes, photorealistic, 8K"
-    
-    ## Model Bilgisi
-    Bu uygulama codermert/malikafinal modelini kullanmaktadır.
-    Base model: black-forest-labs/FLUX.1-dev
-    """)
+    # Görsel oluştur
+    image = pipeline(prompt).images[0]
+    return image
+
+# Gradio arayüzü
+iface = gr.Interface(
+    fn=generate_image,
+    inputs=gr.Textbox(label="Prompt'unuzu girin (zehra kelimesini kullanmayı unutmayın)"),
+    outputs=gr.Image(label="Oluşturulan Görsel"),
+    title="Ezel Flux Görsel Oluşturucu",
+    description="Bu model 'zehra' kelimesi ile en iyi sonucu verir."
+)
 
-# Arayüzü başlat
-if __name__ == "__main__":
-    demo.launch(share=True)
+iface.launch()