Update app.py

app.py

@@ -1,5 +1,5 @@
-import os 
-import io 
+import os
+import io
 import time
 import gradio as gr
 from modules.text_processing import process_text
@@ -8,30 +8,40 @@ from modules.utils import safe_hex_to_rgb, ensure_tmpdir
 
 APP_NAME = "Auto-PPT Generator"
 
+
 def generate_pptx(long_text: str,
                   title: str,
                   theme_hex: str,
+                  logo_file,
                   add_summary: bool,
+                  add_tables: bool,
                   add_charts: bool,
                   use_inference_api: bool,
-                  summarize_model: str,
+                  summarizer_model: str,
                   generator_model: str,
-                  max_summary_words: int,):
+                  max_summary_words: int):
     if not long_text or not long_text.strip():
         raise gr.Error("入力テキストが空です。長文を貼り付けてください。")
-    
-    theme_rab = safe_hex_to_rgb(theme_hex or "#3B82F6")
+
+    theme_rgb = safe_hex_to_rgb(theme_hex or "#3B82F6")
 
     # Read logo (optional)
     logo_bytes = None
     if logo_file is not None:
-        logo_bytes = logo_file.read()
-    
-    # Step 1-3: NLP pipeline(summary, sections, bullets, tables , chart data)
-    results = process_text(
+        try:
+            if hasattr(logo_file, "read"):
+                logo_bytes = logo_file.read()
+            elif hasattr(logo_file, "name") and logo_file.name:
+                with open(logo_file.name, "rb") as f:
+                    logo_bytes = f.read()
+        except Exception:
+            logo_bytes = None
+
+    # Step 1–3: NLP pipeline (summary, sections, bullets, tables, chart data)
+    result = process_text(
         text=long_text,
         use_inference_api=use_inference_api,
-        summarize_model=summarize_model,
+        summarizer_model=summarizer_model,
         generator_model=generator_model,
         want_summary=add_summary,
         want_tables=add_tables,
@@ -41,13 +51,13 @@ def generate_pptx(long_text: str,
 
     # Step 4: Build PPTX
     ensure_tmpdir()
-    timestamp = time.strftime("%Y%m%d-%H%M%S")
+    timestamp = time.strftime('%Y%m%d-%H%M%S')
     out_path = f"/tmp/auto_ppt_{timestamp}.pptx"
 
     build_presentation(
         output_path=out_path,
-        title=title or "Auto-PPT"
-        theme_rgb=theme_rab,
+        title=(title or "Auto-PPT"),
+        theme_rgb=theme_rgb,
         logo_bytes=logo_bytes,
         executive_summary=result.get("summary"),
         sections=result.get("sections", []),
@@ -59,45 +69,46 @@ def generate_pptx(long_text: str,
     # Return file path for download
     return out_path
 
+
 def ui():
     with gr.Blocks(title=APP_NAME) as demo:
-        gr.Markdown(f"# {APP_NAME}\n長文→要約→セクション分割→箇条書き/表/図→**PPTX出力**まで自動化")
+        gr.Markdown(f"# {APP_NAME}\n長文→要約→セクション分割→箇条書き/表/図→**PPTX出力** まで自動化")
         with gr.Row():
             with gr.Column(scale=2):
-                long_text = gr.Textbox(label="長文テキスト(貼り付け)", lines=20, placeholder="ここに長文テキストを貼り付けてください...")
+                long_text = gr.Textbox(label="長文テキスト (貼り付け)", lines=20, placeholder="ここに文章を貼り付け…")
                 title = gr.Textbox(label="タイトル", value="自動生成スライド")
-                theme_hex = gr.ColorPicker(label="テーマカラー", value="#3B82F6")
-                logo = gr.File(label="ロゴ画像(任意)")
+                theme_hex = gr.Textbox(label="ブランドカラー HEX", value="#3465A4")
+                logo = gr.File(label="ロゴ (任意, PNG/JPG)")
                 with gr.Row():
-                    add_summary = gr.Checkbox(label="要約スライドを追加", value=True)
-                    add_tables = gr.Checkbox(label="表を検出して追加", value=True)
-                    add_charts = gr.Checkbox(label="チャートを生成して追加", value=True)
+                    add_summary = gr.Checkbox(value=True, label="要約スライドを追加")
+                    add_tables = gr.Checkbox(value=True, label="表を抽出して追加")
+                    add_charts = gr.Checkbox(value=True, label="チャートを生成して追加")
             with gr.Column(scale=1):
-                use_inference_api = gr.Checkbox(label="Hugging Face Inference APIを使用", value=False)
-                summarize_api = gr.Textbox(label="要約モデル名(local or API)", value="sshleifer/distilbart-cnn-12-6")
-                generator_model = gr.Textbox(label="生成モデル(API推奨,任意)", value="")
-                max_summary_words = gr.Slider(label="要約の最大単語数", 50, 600, value=200, step=10)
+                gr.Markdown("### モデル設定")
+                use_inference_api = gr.Checkbox(value=False, label="Hugging Face Inference API を使用")
+                summarizer_model = gr.Textbox(label="要約モデル (local or API)", value="sshleifer/distilbart-cnn-12-6")
+                generator_model = gr.Textbox(label="生成モデル (API推奨, 任意)", value="")
+                max_summary_words = gr.Slider(50, 600, value=200, step=10, label="要約の最大語数(目安)")
                 generate = gr.Button("PPTXを生成", variant="primary")
                 output_file = gr.File(label="ダウンロード")
-        
+
         generate.click(
             fn=generate_pptx,
-            inputs=[
-                long_text, title, theme_hex, add_summary, add_charts,add_tables,
-                use_inference_api, summarize_api, generator_model, max_summary_words, summarizer_model,
-            ],
-            outputs=output_file
+            inputs=[long_text, title, theme_hex, logo, add_summary, add_tables, add_charts,
+                    use_inference_api, summarizer_model, generator_model, max_summary_words],
+            outputs=[output_file],
         )
 
         gr.Markdown("""
         **Tips**
-                    -　日本語要約には`sonoisa/t5-base-japanese`を推奨('text2text-generation').
-                    - Inference API を使う場合は、 Spaceの Secret に `HF_TOKEN` を設定してください。
-                    - チャートは'Label: 123' 形式の行を自動検出して棒グラフを作成します。
-                    """)
-        
+        - 日本語要約には `sonoisa/t5-base-japanese` を推奨（`text2text-generation`）。
+        - Inference API を使う場合は、Space の Secrets に `HF_TOKEN` を設定してください。
+        - チャートは `Label: 123` 形式の行を自動検出して棒グラフを作成します。
+        """)
     return demo
 
+
 if __name__ == "__main__":
-    app = ui()
-    app.launch()
+    demo = ui()
+    # Spaces は自動でバインドされますが、ローカル互換のため指定可能
+    demo.queue().launch(server_name="0.0.0.0", server_port=int(os.getenv("PORT", "7860")))