Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,50 @@
+import gradio as gr
+import torch
+import trimesh
+
+# Assicurati di aver installato i pacchetti:
+# pip install get3d gradio trimesh
+
+from get3d.models import get_model
+from get3d.configs import MODEL_CONFIGS
+
+# Configurazione: scegli un modello pretrained (es: 'chair', 'car', 'table')
+MODEL_NAME = 'chair'
+config = MODEL_CONFIGS[MODEL_NAME]
+
+device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
+# Carica il modello GET3D pretrained
+model = get_model(config).to(device)
+model.eval()
+
+
+def generate_mesh(prompt: str) -> str:
+    """
+    Genera una mesh 3D casuale basata sul prompt (demo non testuale) e la salva come .obj
+    """
+    # GET3D non supporta direttamente text-to-3D; qui usiamo un vettore latente casuale
+    z = torch.randn(1, config.z_dim, device=device)
+    with torch.no_grad():
+        verts, faces = model.generate_mesh(z)
+
+    # Costruisci l'oggetto Trimesh e salvalo
+    mesh = trimesh.Trimesh(vertices=verts[0].cpu().numpy(), faces=faces[0].cpu().numpy())
+    output_path = f"/mnt/data/mesh_{torch.randint(0,1e6,(1,)).item()}.obj"
+    mesh.export(output_path)
+    return output_path
+
+
+def respond(message, history):
+    # history è una lista di tuple (user, bot)
+    mesh_file = generate_mesh(message)
+    bot_msg = f"Mesh generata! Scarica qui: {{}}".format(mesh_file)
+    history.append((message, bot_msg))
+    return history
+
+with gr.Blocks() as demo:
+    chatbot = gr.Chatbot(label="Chatbot GET3D")
+    txt = gr.Textbox(placeholder="Inserisci un prompt per la mesh...")
+    txt.submit(respond, [txt, chatbot], chatbot)
+
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()  # Imposta share=True se vuoi ottenere un link pubblico