Update app.py

app.py

@@ -4,19 +4,24 @@ import torch
 from PIL import Image
 
 model_id = "runwayml/stable-diffusion-v1-5"
-text2img_pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, use_auth_token=True)
-img2img_pipe = StableDiffusionImg2ImgPipeline.from_pretrained(model_id, use_auth_token=True)
+text2img_pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16, use_auth_token=True)
+img2img_pipe = StableDiffusionImg2ImgPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16, use_auth_token=True)
+
+# Automatische Geräteauswahl (GPU, falls verfügbar)
+device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
+text2img_pipe = text2img_pipe.to(device)
+img2img_pipe = img2img_pipe.to(device)
 
 def generate_text2image(prompt):
-    image = text2img_pipe(prompt, height=128, width=128).images[0]  # Konsistent mit img2img
+    image = text2img_pipe(prompt, height=256, width=256).images[0]  # Erhöhte Auflösung für GPU
     return image
 
-def generate_img2image(image, prompt, strength=0.35):  # strength leicht gesenkt
+def generate_img2image(image, prompt, strength=0.35):
     if image is None:
         raise gr.Error("Bitte lade ein Bild hoch!")
-    image = image.convert("RGB").resize((128, 128))
+    image = image.convert("RGB").resize((256, 256))  # Erhöhte Auflösung für GPU
     try:
-        result = img2img_pipe(prompt=prompt, image=image, strength=strength, guidance_scale=6.0).images[0]  # guidance_scale leicht gesenkt
+        result = img2img_pipe(prompt=prompt, image=image, strength=strength, guidance_scale=6.0).images[0]
         if result is None or all(pixel == 0 for pixel in result.tobytes()):  # Prüfe auf schwarzes Bild
             raise gr.Error("Generierung fehlgeschlagen – Ergebnis ist leer oder schwarz. Versuche einen höheren strength-Wert (z.B. 0.4) oder einen detaillierteren Prompt.")
         return result