Spaces:
Running
Running
File size: 9,410 Bytes
eb48a10 53aad6a eb48a10 53aad6a eb48a10 53aad6a eb48a10 53aad6a c0e2510 eb48a10 460a30e eb48a10 c0e2510 eb48a10 c0e2510 eb48a10 c0e2510 eb48a10 c0e2510 eb48a10 c0e2510 eb48a10 c0e2510 53aad6a eb48a10 53aad6a eb48a10 53aad6a eb48a10 53aad6a eb48a10 53aad6a eb48a10 53aad6a eb48a10 53aad6a eb48a10 53aad6a eb48a10 53aad6a eb48a10 53aad6a eb48a10 53aad6a eb48a10 53aad6a eb48a10 53aad6a eb48a10 53aad6a eb48a10 53aad6a eb48a10 53aad6a eb48a10 53aad6a eb48a10 53aad6a eb48a10 df353f6 eb48a10 3a247e4 eb48a10 3a247e4 eb48a10 53aad6a eb48a10 53aad6a eb48a10 53aad6a eb48a10 53aad6a eb48a10 53aad6a eb48a10 53aad6a eb48a10 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 |
import json
import os
import time
import uuid
import tempfile
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
import gradio as gr
import base64
import mimetypes
from google import genai
from google.genai import types
import concurrent.futures
def save_binary_file(file_name, data):
with open(file_name, "wb") as f:
f.write(data)
def translate_prompt_to_english(text, api_key, model="gemini-2.0-flash-exp"):
# تشخیص اینکه آیا متن حاوی کاراکترهای غیر انگلیسی است
is_english = all(ord(char) < 128 for char in text)
if is_english:
return text # اگر متن انگلیسی است، بدون ترجمه بازگردانده شود
client = genai.Client(api_key=api_key.strip())
pre_prompt = "Translate this to English:"
full_text = pre_prompt + "\n" + text
contents = [
types.Content(
role="user",
parts=[
types.Part.from_text(text=full_text),
],
),
]
generate_content_config = types.GenerateContentConfig(
temperature=0.5,
top_p=0.9,
top_k=40,
max_output_tokens=8192,
response_mime_type="text/plain",
)
text_response = ""
for chunk in client.models.generate_content_stream(
model=model,
contents=contents,
config=generate_content_config,
):
if not chunk.candidates or not chunk.candidates[0].content or not chunk.candidates[0].content.parts:
continue
text_response += chunk.text + "\n"
return text_response.strip()
def generate_with_api(api_key, text, file_name, model="gemini-2.0-flash-exp"):
client = genai.Client(api_key=api_key.strip())
files = [client.files.upload(file=file_name)]
pre_prompt = "Apply these changes to the image:"
full_text = pre_prompt + "\n" + text
contents = [
types.Content(
role="user",
parts=[
types.Part.from_uri(
file_uri=files[0].uri,
mime_type=files[0].mime_type,
),
types.Part.from_text(text=full_text),
],
),
]
generate_content_config = types.GenerateContentConfig(
temperature=1,
top_p=0.95,
top_k=40,
max_output_tokens=8192,
response_modalities=["image", "text"],
response_mime_type="text/plain",
)
text_response = ""
image_path = None
with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".png", delete=False) as tmp:
temp_path = tmp.name
for chunk in client.models.generate_content_stream(
model=model,
contents=contents,
config=generate_content_config,
):
if not chunk.candidates or not chunk.candidates[0].content or not chunk.candidates[0].content.parts:
continue
candidate = chunk.candidates[0].content.parts[0]
if candidate.inline_data:
save_binary_file(temp_path, candidate.inline_data.data)
image_path = temp_path
break
else:
text_response += chunk.text + "\n"
del files
return image_path, text_response
def process_single_api(api_key, prompt, file_name, model):
if not api_key:
return None, "API key not provided"
try:
translated_prompt = translate_prompt_to_english(prompt, api_key, model)
image_path, text_response = generate_with_api(api_key, translated_prompt, file_name, model)
if image_path:
result_img = Image.open(image_path)
if result_img.mode == "RGBA":
result_img = result_img.convert("RGB")
return result_img, ""
return None, text_response if text_response else "No image generated"
except Exception as e:
return None, f"Error with API {api_key[-4:]}: {str(e)}"
def process_image_and_prompt(composite_pil, prompt):
try:
with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".png", delete=False) as tmp:
composite_path = tmp.name
composite_pil.save(composite_path)
model = "gemini-2.0-flash-exp"
api_keys = [
os.environ.get("GEMINI_API_KEY_1"),
os.environ.get("GEMINI_API_KEY_2"),
os.environ.get("GEMINI_API_KEY_3"),
os.environ.get("GEMINI_API_KEY_4")
]
result_images = []
error_messages = []
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
futures = {
executor.submit(
process_single_api,
api_key, prompt, composite_path, model
): api_key for api_key in api_keys
}
for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
image, error = future.result()
if image:
result_images.append(image)
if error:
error_messages.append(error)
os.unlink(composite_path)
if not result_images:
return None, "\n".join(error_messages) + "\n\n**توجه**: اگر تصویر تولید نشد، لطفاً دستور خود را واضحتر بنویسید یا دوباره امتحان کنید."
return result_images, ""
except Exception as e:
raise gr.Error(f"خطا در پردازش: {e}", duration=5)
css = """
footer { visibility: hidden; }
[class="flagging"], [id*="flagging"],
[class*="gradio-flagging"], [class*="svelte"][class*="flagging"] {
display: none !important;
}
"""
with gr.Blocks(css_paths="style.css", css=css) as demo:
gr.HTML(
"""
<div class="header-container">
<div>
<img src="https://uploadkon.ir/uploads/4a3e22_25IMG-%DB%B2%DB%B0%DB%B2%DB%B5%DB%B0%DB%B3%DB%B2%DB%B2-%DB%B1%DB%B7%DB%B1%DB%B8%DB%B5%DB%B2.jpg" alt="Alfa AI logo">
</div>
<div>
<h1>ویرایش جادویی تصاویر✨ با هوش مصنوعی آلفا</h1>
</div>
</div>
"""
)
with gr.Accordion("⚠️ راهنمای استفاده", open=False, elem_classes="config-accordion"):
gr.Markdown("""
### راهنمای استفاده
- تصویر خود را آپلود کرده و دستور ویرایش را وارد کنید
- در صورت بروز خطا، پیام مربوطه نمایش داده خواهد شد
- فقط تصاویر با فرمت PNG آپلود کنید
- از آپلود تصاویر نامناسب خودداری کنید
""")
with gr.Accordion("📌 دستورالعملهای ویرایش", open=False, elem_classes="instructions-accordion"):
gr.Markdown("""
### نمونه دستورات ویرایش
- متن تصویر را به \"متن جدید\" تغییر بده
- شیء خاصی را از تصویر حذف کن
- استایل خاصی به بخشی از تصویر اضافه کن
- تغییرات رنگی روی تصویر اعمال کن
""")
with gr.Row(elem_classes="main-content"):
with gr.Column(elem_classes="input-column"):
image_input = gr.Image(
type="pil",
label="تصویر را آپلود کنید",
image_mode="RGBA",
elem_id="image-input",
elem_classes="upload-box"
)
prompt_input = gr.Textbox(
lines=2,
placeholder="تصویر چیکار بشه؟ اینجا بنویسید...",
label="دستور ویرایش",
elem_classes="prompt-input"
)
submit_btn = gr.Button("اعمال تغییرات", elem_classes="generate-btn")
with gr.Column(elem_classes="output-column"):
output_gallery = gr.Gallery(label="تصاویر ویرایش شده", elem_classes="output-gallery")
output_text = gr.Textbox(
label="پیام سیستم",
placeholder="در صورت بروز خطا، پیام مربوطه اینجا نمایش داده میشود.",
elem_classes="output-text"
)
submit_btn.click(
fn=process_image_and_prompt,
inputs=[image_input, prompt_input],
outputs=[output_gallery, output_text],
)
gr.Markdown("## نمونههای آماده", elem_classes="gr-examples-header")
examples = [
["data/1.webp", 'متن را به "امیر" تغییر بده', ""],
["data/2.webp", "قاشق را از دست حذف کن", ""],
["data/3.webp", 'متن را به "بساز" تغییر بده', ""],
["data/1.jpg", "فقط روی صورت استایل جوکر اضافه کن", ""],
["data/1777043.jpg", "فقط روی صورت استایل جوکر اضافه کن", ""],
["data/2807615.jpg", "فقط روی لبها رژ لب اضافه کن", ""],
["data/76860.jpg", "فقط روی لبها رژ لب اضافه کن", ""],
["data/2807615.jpg", "فقط صورت را شادتر کن", ""],
]
gr.Examples(
examples=examples,
inputs=[image_input, prompt_input],
elem_id="examples-grid"
)
demo.queue(max_size=50).launch() |