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+from diffusers import StableDiffusionPipeline
+import torch
+
+modelieo=['nitrosocke/Arcane-Diffusion',
+ 'dreamlike-art/dreamlike-diffusion-1.0',
+ 'nitrosocke/archer-diffusion',
+ 'Linaqruf/anything-v3.0',
+ 'nitrosocke/mo-di-diffusion',
+ 'nitrosocke/classic-anim-diffusion',
+ 'dallinmackay/Van-Gogh-diffusion',
+ 'wavymulder/wavyfusion',
+ 'wavymulder/Analog-Diffusion',
+ 'nitrosocke/redshift-diffusion',
+ 'prompthero/midjourney-v4-diffusion',
+ 'hakurei/waifu-diffusion',
+ 'DGSpitzer/Cyberpunk-Anime-Diffusion',
+ 'nitrosocke/elden-ring-diffusion',
+ 'naclbit/trinart_stable_diffusion_v2',
+ 'nitrosocke/spider-verse-diffusion',
+ 'Fictiverse/Stable_Diffusion_BalloonArt_Model',
+ 'dallinmackay/Tron-Legacy-diffusion',
+ 'lambdalabs/sd-pokemon-diffusers',
+ 'AstraliteHeart/pony-diffusion',
+ 'nousr/robo-diffusion']
+
+
+def TextToImage(Prompt,model):
+  model_id = model
+  pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16)
+  pipe = pipe.to("cpu")
+
+  prompt = Prompt
+  image = pipe(prompt).images[0]
+
+  return image
+
+
+import gradio as gr
+interface = gr.Interface(fn=TextToImage, 
+                        inputs=["text", gr.Dropdown(modelieo)],
+                         outputs="image", 
+                        title='Object Detection in Video')
+
+interface.launch()