Upload app(6).py

app(6).py

@@ -0,0 +1,138 @@
+import os
+import requests
+import subprocess
+import gradio as gr
+
+# Token Hugging Face từ biến môi trường
+hf_token = os.getenv("HF_TOKEN")
+
+# URLs cần tải
+app_url = "https://huggingface.co/datasets/ArrcttacsrjksX/Deffusion/resolve/main/RunModelAppp/App/sdRundeffusiononhuggingfacemaster-ac54e00"
+model_url = "https://huggingface.co/datasets/ArrcttacsrjksX/Deffusion/resolve/main/Model/realisticVisionV60B1_v51HyperVAE.safetensors"
+
+# Đường dẫn lưu file
+app_path = "sdRundeffusiononhuggingfacemaster-ac54e00"
+model_path = "realisticVisionV60B1_v51HyperVAE.safetensors"
+
+# Hàm tải file từ Hugging Face
+def download_file(url, output_path, token):
+    headers = {"Authorization": f"Bearer {token}"}
+    response = requests.get(url, headers=headers, stream=True)
+    response.raise_for_status()  # Kiểm tra lỗi
+    with open(output_path, "wb") as f:
+        for chunk in response.iter_content(chunk_size=8192):
+            f.write(chunk)
+    print(f"Downloaded: {output_path}")
+
+# Tải các file nếu chưa tồn tại
+if not os.path.exists(app_path):
+    download_file(app_url, app_path, hf_token)
+    subprocess.run(["chmod", "+x", app_path])  # Thay đổi quyền thực thi
+
+if not os.path.exists(model_path):
+    download_file(model_url, model_path, hf_token)
+
+# Hàm xử lý chạy ứng dụng
+def run_command(prompt, mode, height, width, steps, seed, init_image=None):
+    try:
+        # Lưu ảnh đầu vào nếu được cung cấp
+        init_image_path = None
+        if init_image is not None:
+            init_image_path = "input_image.png"
+            init_image.save(init_image_path)
+
+        # Tạo lệnh chạy
+        command = [
+            f"./{app_path}",
+            "-M", mode,
+            "-m", model_path,
+            "-p", prompt,
+            "-H", str(height),
+            "-W", str(width),
+            "--steps", str(steps),
+            "-s", str(seed),
+        ]
+        
+        # Thêm ảnh đầu vào nếu có
+        if mode == "img2img" and init_image_path:
+            command.extend(["-i", init_image_path])
+
+        # Chạy lệnh và hiển thị log theo thời gian thực
+        process = subprocess.Popen(
+            command, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, text=True
+        )
+        logs = []
+        for line in process.stdout:
+            logs.append(line.strip())  # Lưu log vào danh sách
+            print(line, end="")  # In log ra màn hình
+        
+        process.wait()  # Đợi tiến trình hoàn thành
+
+        # Kiểm tra kết quả và trả về
+        if process.returncode == 0:
+            output_path = "./output.png"  # Đường dẫn ảnh đầu ra mặc định
+            return output_path if os.path.exists(output_path) else None, "\n".join(logs)
+        else:
+            error_log = process.stderr.read()  # Đọc lỗi
+            logs.append(error_log)
+            return None, "\n".join(logs)
+    except Exception as e:
+        return None, str(e)
+
+# Giao diện Gradio
+def toggle_image_input(mode):
+    """Hiển thị hoặc ẩn ô Drop Image dựa trên mode."""
+    return gr.update(visible=(mode == "img2img"))
+
+with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo:
+    gr.Markdown(
+        """
+        # 🌟 **Stable Diffusion Interface**
+        Generate stunning images from text or modify existing images with AI-powered tools.
+        """
+    )
+    
+    # Thiết lập giao diện
+    with gr.Row():
+        with gr.Column():
+            prompt = gr.Textbox(
+                label="🎨 Prompt", placeholder="Enter your creative idea here...", lines=2
+            )
+            mode = gr.Radio(
+                choices=["txt2img", "img2img"], value="txt2img", label="Mode", interactive=True
+            )
+            init_image = gr.Image(
+                label="Drop Image (for img2img mode)", type="pil", visible=False
+            )
+            mode.change(toggle_image_input, inputs=mode, outputs=init_image)
+
+        with gr.Column():
+            height = gr.Slider(
+                128, 1024, value=512, step=64, label="Image Height (px)", interactive=True
+            )
+            width = gr.Slider(
+                128, 1024, value=512, step=64, label="Image Width (px)", interactive=True
+            )
+            steps = gr.Slider(
+                1, 100, value=20, step=1, label="Sampling Steps", interactive=True
+            )
+            seed = gr.Slider(
+                -1, 10000, value=42, step=1, label="Random Seed (-1 for random)", interactive=True
+            )
+
+    # Nút chạy và kết quả
+    with gr.Row():
+        run_button = gr.Button("🚀 Run", variant="primary")
+    
+    with gr.Row():
+        output_image = gr.File(label="Download Image", interactive=False)
+        log_output = gr.Textbox(label="Logs", interactive=False, lines=10)
+
+    # Kết nối nút Run với hàm xử lý
+    run_button.click(
+        run_command,
+        inputs=[prompt, mode, height, width, steps, seed, init_image],
+        outputs=[output_image, log_output],
+    )
+
+demo.launch()