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import os |
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import gradio as gr |
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from utils.editor import run_pipeline |
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from PIL import Image |
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import io |
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DESCRIPTION = """ |
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# 👗 Fashion Editor — Stable Diffusion + ControlNet (OpenPose) |
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Envie a foto da modelo e uma foto da peça (jaqueta, camiseta etc.). A ferramenta |
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irá alinhar a peça, extrair a pose e usar Stable Diffusion + ControlNet para gerar |
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a composição fotorrealista. |
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""" |
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examples = [ |
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] |
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def infer(model_image, garment_image, prompt_extra): |
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if model_image is None or garment_image is None: |
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return None, "Envie as duas imagens (modelo e peça)." |
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try: |
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result, info = run_pipeline(model_image, garment_image, prompt_extra) |
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return result, f"OK — steps: {info.get('steps')}, guidance: {info.get('guidance_scale')}" |
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except Exception as e: |
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return None, f"Erro durante a geração: {str(e)}" |
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with gr.Blocks(title="Fashion Editor (SD + ControlNet)") as demo: |
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gr.Markdown(DESCRIPTION) |
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with gr.Row(): |
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with gr.Column(): |
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model_input = gr.Image(label="Foto da Modelo", type="pil") |
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garment_input = gr.Image(label="Foto da Peça (Roupa)", type="pil") |
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prompt_extra = gr.Textbox(label="Prompt extra (opcional)", lines=2) |
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run_button = gr.Button("Gerar Edição") |
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status = gr.Textbox(label="Status / Informações", interactive=False) |
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with gr.Column(): |
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output = gr.Image(label="Resultado (Final)") |
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run_button.click(fn=infer, inputs=[model_input, garment_input, prompt_extra], outputs=[output, status]) |
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if __name__ == "__main__": |
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demo.launch() |
