Update app.py

app.py

@@ -1,33 +1,75 @@
-import random
-import os
-import uuid
-from datetime import datetime
 import gradio as gr
 import numpy as np
+import random
 import torch
 from diffusers import DiffusionPipeline
-from PIL import Image
 import warnings
+import os
+from datetime import datetime
+import uuid
 
 # 경고 메시지 숨기기
 warnings.filterwarnings('ignore', category=UserWarning)
 
-# 저장 디렉토리 생성
+# 저장 디렉토리 생성 
 SAVE_DIR = "saved_images"
 if not os.path.exists(SAVE_DIR):
     os.makedirs(SAVE_DIR, exist_ok=True)
 
-# 장치 설정
+# 장치 및 dtype 설정
+dtype = torch.float32 if torch.cuda.is_available() else torch.float32
 device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
 
 # 모델 로드
-repo_id = "black-forest-labs/FLUX.1-schnell"
-pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(repo_id, torch_dtype=torch.float32)
-pipeline = pipeline.to(device)
+pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(
+    "black-forest-labs/FLUX.1-schnell",
+    torch_dtype=dtype,
+    device_map="auto",
+    use_safetensors=True
+).to(device)
+
+# 메모리 최적화
+pipe.enable_attention_slicing()
+if device == "cpu":
+    pipe.enable_sequential_cpu_offload()
 
 MAX_SEED = np.iinfo(np.int32).max
 MAX_IMAGE_SIZE = 2048
 
+def generate_diagram(prompt, seed=42, randomize_seed=False, width=1024, height=1024, num_inference_steps=4):
+    """FLUX AI를 사용하여 다이어그램 생성"""
+    try:
+        if randomize_seed:
+            seed = random.randint(0, MAX_SEED)
+        generator = torch.Generator(device=device).manual_seed(seed)
+        
+        with torch.no_grad():
+            image = pipe(
+                prompt=prompt,
+                width=width,
+                height=height,
+                num_inference_steps=num_inference_steps,
+                generator=generator,
+                guidance_scale=0.0
+            ).images[0]
+            
+        # 이미지 저장
+        timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
+        unique_id = str(uuid.uuid4())[:8]
+        filename = f"diagram_{timestamp}_{unique_id}.png"
+        save_path = os.path.join(SAVE_DIR, filename)
+        image.save(save_path)
+        
+        return image, seed
+        
+    except Exception as e:
+        raise gr.Error(f"다이어그램 생성 중 오류 발생: {str(e)}")
+    finally:
+        if torch.cuda.is_available():
+            torch.cuda.empty_cache()
+
+
+
 # Enhanced examples with more detailed prompts and specific styling
 EXAMPLES = [
     {
@@ -257,43 +299,85 @@ def generate_diagram(prompt, width=1024, height=1024):
     except Exception as e:
         raise gr.Error(f"다이어그램 생성 중 오류 발생: {str(e)}")
 
+# CSS 스타일
+css="""
+#col-container {
+    margin: 0 auto;
+    max-width: 520px;
+}
+"""
+
 # Gradio 인터페이스 생성
-demo = gr.Interface(
-    fn=generate_diagram,
-    inputs=[
-        gr.Textbox(
-            label="다이어그램 프롬프트",
-            placeholder="다이어그램 구조를 입력하세요...",
-            lines=10
-        ),
-        gr.Slider(
-            label="너비",
-            minimum=512,
-            maximum=MAX_IMAGE_SIZE,
-            step=128,
-            value=1024
-        ),
-        gr.Slider(
-            label="높이",
-            minimum=512,
-            maximum=MAX_IMAGE_SIZE,
-            step=128,
-            value=1024
+with gr.Blocks(css=css) as demo:
+    with gr.Column(elem_id="col-container"):
+        gr.Markdown("""# FLUX 다이어그램 생성기
+        FLUX AI를 사용하여 아름다운 손그림 스타일의 다이어그램을 생성합니다
+        """)
+        
+        with gr.Row():
+            prompt = gr.Text(
+                label="프롬프트",
+                show_label=False,
+                max_lines=1,
+                placeholder="다이어그램 구조를 입력하세요...",
+                container=False,
+            )
+            run_button = gr.Button("생성", scale=0)
+        
+        result = gr.Image(label="생성된 다이어그램", show_label=False)
+        
+        with gr.Accordion("고급 설정", open=False):
+            seed = gr.Slider(
+                label="시드",
+                minimum=0,
+                maximum=MAX_SEED,
+                step=1,
+                value=0,
+            )
+            
+            randomize_seed = gr.Checkbox(label="랜덤 시드", value=True)
+            
+            with gr.Row():
+                width = gr.Slider(
+                    label="너비",
+                    minimum=256,
+                    maximum=MAX_IMAGE_SIZE,
+                    step=32,
+                    value=1024,
+                )
+                
+                height = gr.Slider(
+                    label="높이",
+                    minimum=256,
+                    maximum=MAX_IMAGE_SIZE,
+                    step=32,
+                    value=1024,
+                )
+            
+            num_inference_steps = gr.Slider(
+                label="추론 단계 수",
+                minimum=1,
+                maximum=50,
+                step=1,
+                value=4,
+            )
+        
+        # 예제 추가
+        gr.Examples(
+            examples=EXAMPLES,  # 이전에 정의된 예제들 사용
+            fn=generate_diagram,
+            inputs=[prompt],
+            outputs=[result, seed],
+            cache_examples=True
         )
-    ],
-    outputs=gr.Image(label="생성된 다이어그램"),
-    title="🎨 FLUX 다이어그램 생성기",
-    description="FLUX AI를 사용하여 아름다운 손그림 스타일의 다이어그램을 생성합니다",
-    article="""
-    ### 더 나은 결과를 위한 팁
-    - 명확한 계층 구조 사용
-    - 대괄호 안에 아이콘 설명 포함
-    - 간결하고 의미 있는 텍스트 사용
-    - 일관된 형식 유지
-    """,
-    examples=GRADIO_EXAMPLES,
-    cache_examples=True
-)
+
+    # 이벤트 핸들러
+    gr.on(
+        triggers=[run_button.click, prompt.submit],
+        fn=generate_diagram,
+        inputs=[prompt, seed, randomize_seed, width, height, num_inference_steps],
+        outputs=[result, seed]
+    )
 
 # 앱 실행
 if __name__ == "__main__":