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 import gradio as gr
-from PIL import Image
+import random
+from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
 import requests
 from io import BytesIO
+import os
 
-# Token Hugging Face - Assurez-vous que ce token est correct et a les bonnes permissions
-HF_TOKEN = "hf_..."  # Remplacez par votre vrai token
+HF_TOKEN = os.environ.get("HF_TOKEN")
 
-# Styles disponibles
-STYLES = {
-    "signage": "Signalétique Professionnelle",
-    "poster": "Affiche Artistique",
-    "silhouette": "Silhouette Décorative"
-}
+# Le reste des constantes reste inchangé...
 
-# Formats disponibles
-FORMATS = ["A4", "A3", "A2", "A1"]
-
-# Matériaux disponibles
-MATERIALS = ["Lisse", "Ondulé", "Kraft"]
-
-# Suggestions de prompts par style
-PROMPT_SUGGESTIONS = {
-    "signage": [
-        "Panneau directionnel moderne en carton recyclé, style minimaliste",
-        "Présentoir écologique pour boutique, motifs naturels",
-        "Signalétique murale en carton kraft, design épuré"
-    ],
-    "poster": [
-        "Affiche artistique sur carton texturé, thème environnemental",
-        "Poster graphique moderne, motifs géométriques en relief",
-        "Design abstrait sur carton ondulé, couleurs naturelles"
-    ],
-    "silhouette": [
-        "Découpe décorative florale en carton, style organique",
-        "Silhouette architecturale moderne en carton recyclé",
-        "Motif géométrique découpé, effet d'ombre et lumière"
-    ]
-}
+def create_error_image(error_message):
+    img = Image.new('RGB', (512, 512), color='lightgray')
+    draw = ImageDraw.Draw(img)
+    font = ImageFont.load_default()
+    draw.text((10, 10), error_message, fill='black', font=font)
+    return img
 
 def generate_image(prompt, style, format_size, material):
-    """
-    Génération d'image via l'API Hugging Face avec gestion des erreurs.
-    """
+    if not HF_TOKEN:
+        return create_error_image("Token HF manquant. Vérifiez la configuration.")
+
     API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0"
     headers = {"Authorization": f"Bearer {HF_TOKEN}"}
+    
+    style_prompts = {
+        "signage": "professional signage design, minimalist, clean, photorealistic",
+        "poster": "artistic poster design, creative, expressive, highly detailed",
+        "silhouette": "decorative silhouette, elegant cutout design, clear shape"
+    }
+    
+    enhanced_prompt = f"a {material} cardboard {style} design showing {prompt}, {style_prompts[style]}, professional photography, 8k uhd, detailed"
+    
+    print(f"Envoi du prompt: {enhanced_prompt}")
+    
+    payload = {
+        "inputs": enhanced_prompt,
+        "negative_prompt": "low quality, blurry, bad anatomy, distorted, disfigured, pixelated",
+        "num_inference_steps": 30,
+        "guidance_scale": 7.5,
+        "width": 512,
+        "height": 512
+    }
 
     try:
-        # Validation des inputs
-        if not prompt or len(prompt.strip()) < 5:
-            return None, "Le prompt est trop court. Veuillez décrire plus en détail."
-
-        # Préparation du prompt
-        style_prompts = {
-            "signage": "professional signage design, minimalist, clean, photorealistic",
-            "poster": "artistic poster design, creative, expressive, highly detailed",
-            "silhouette": "decorative silhouette, elegant cutout design, clear shape"
-        }
-
-        enhanced_prompt = f"a {material} cardboard {style} design showing {prompt}, {style_prompts.get(style, '')}, professional photography, 8k uhd, detailed"
-
-        # Payload de la requête
-        payload = {
-            "inputs": enhanced_prompt,
-            "negative_prompt": "low quality, blurry, bad anatomy, distorted, disfigured, pixelated",
-            "num_inference_steps": 40,
-            "guidance_scale": 7.5,
-            "width": 512,
-            "height": 512
-        }
-
-        # Envoi de la requête
+        print("Envoi de la requête à l'API...")
         response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
-
-        # Gestion des différents codes de statut
+        print(f"Status code: {response.status_code}")
+        
         if response.status_code == 200:
-            return Image.open(BytesIO(response.content)), None  # Pas d'erreur
-        elif response.status_code == 401:
-            return None, "Erreur d'authentification. Vérifiez votre token."
-        elif response.status_code == 429:
-            return None, "Quota API dépassé. Réessayez plus tard."
+            return Image.open(BytesIO(response.content))
         else:
-            return None, f"Erreur inattendue. Code {response.status_code} - {response.text}"
-
-    except requests.exceptions.RequestException as req_err:
-        return None, f"Erreur de connexion : {req_err}"
-
+            error_message = f"Erreur API - Status: {response.status_code}, Response: {response.text}"
+            print(error_message)
+            return create_error_image(error_message)
+            
     except Exception as e:
-        return None, f"Erreur système : {e}"
-
-def update_suggestions(style):
-    """Mise à jour des suggestions de prompts selon le style."""
-    return gr.Dropdown(choices=PROMPT_SUGGESTIONS.get(style, []))
+        error_message = f"Exception lors de la génération: {str(e)}"
+        print(error_message)
+        return create_error_image(error_message)
 
-with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo:
-    gr.Markdown(
-        """
-        # 🎨 Equity Creation Studio
-        ### Studio de Design Éco-responsable
-        Transformez vos idées en créations durables avec notre générateur d'images IA.
-        """
-    )
+# Le reste du code reste inchangé...
 
-    with gr.Row():
-        with gr.Column(scale=1):
-            style = gr.Radio(
-                choices=list(STYLES.keys()),
-                value="signage",
+demo.launch(debug=True)