Update app.py

app.py

@@ -1,97 +1,25 @@
 import os
-import gradio as gr
-from gradio_client import Client, handle_file
+from huggingface_hub import login
 
-# Configuration - ตรวจสอบว่ามี HF_TOKEN ใน Settings แล้ว
-TARGET_SPACE = "selfit-camera/omni-image-editor"
+# 1. Login Hugging Face (ใสj Token ของคุณเมื่อรันโค้ดนี้)
+# จำเป็นต้องใช้เพราะ Space อาจมีการดึงโมเดลที่ต้องยืนยันตัวตน
+print("=== กรุณาใส่ HF Token ===")
+login()
 
-def remote_bridge(inputs, prompt, mode):
-    try:
-        client = Client(TARGET_SPACE, hf_token=HF_TOKEN)
-        
-        if mode == "/multi_edit":
-            # รวมรูปจาก 3 ช่อง (Base, Ref, Style)
-            valid_files = [handle_file(img) for img in inputs if img is not None]
-            if not valid_files:
-                return None, "Status: Please upload images."
-            result = client.predict(images=valid_files, prompt=prompt, api_name="/multi_edit")
-            
-        elif mode == "/t2i":
-            result = client.predict(prompt=prompt, api_name="/t2i")
-            
-        else:
-            if inputs is None: return None, "Status: No image provided."
-            result = client.predict(image=handle_file(inputs), prompt=prompt, api_name=mode)
-            
-        return result, f"✅ Success: {mode}"
-    except Exception as e:
-        return None, f"❌ API Error: {str(e)}"
+# 2. Clone Repository จาก Space
+# ใช้ git lfs เพื่อดึงไฟล์โมเดลขนาดใหญ่ที่ติดมากับ Repo (ถ้ามี)
+!git lfs install
+!git clone https://huggingface.co/spaces/selfit-camera/omni-image-editor
 
-# สร้าง UI แบบตัดพารามิเตอร์ที่ทำให้พังออกทั้งหมด
-with gr.Blocks() as demo:
-    gr.Markdown("# 🎨 Omni Editor 2.0 (Remote)")
-    
-    with gr.Tabs():
-        # --- TAB 1: Single Image Edit ---
-        with gr.TabItem("🖼️ Single Image Edit"):
-            with gr.Row():
-                with gr.Column():
-                    s_in = gr.Image(type="filepath", label="Input Image")
-                    s_prompt = gr.Textbox(label="Prompt", lines=2)
-                    s_run = gr.Button("Execute Edit", variant="primary")
-                with gr.Column():
-                    s_out = gr.Image(label="Result")
-                    s_status = gr.Textbox(label="Status", interactive=False)
-                    s_use = gr.Button("🔄 Use Result as Input")
-            
-            s_run.click(lambda i, p: remote_bridge(i, p, "/predict"), [s_in, s_prompt], [s_out, s_status])
-            s_use.click(fn=lambda x: x, inputs=s_out, outputs=s_in)
+# 3. เข้าไปในโฟลเดอร์และติดตั้ง Dependencies
+%cd omni-image-editor
+print("=== กำลังติดตั้ง Library... อาจใช้เวลาสักพัก ===")
+!pip install -r requirements.txt
+!pip install gradio --upgrade
 
-        # --- TAB 2: Multi-Image Edit (3 ช่องแยกตามสเปก 8B MM-DiT) ---
-        with gr.TabItem("🖼️ Multi-Image Edit"):
-            gr.Markdown("### 🚀 Multi-Modal Fusion")
-            with gr.Row():
-                with gr.Column(scale=2):
-                    with gr.Row():
-                        m_in1 = gr.Image(type="filepath", label="Base (A)")
-                        m_in2 = gr.Image(type="filepath", label="Ref (B)")
-                        m_in3 = gr.Image(type="filepath", label="Style (C)")
-                    m_prompt = gr.Textbox(label="Fusion Instruction", lines=2)
-                    m_run = gr.Button("Execute Multi-Fusion", variant="primary")
-                with gr.Column(scale=1):
-                    m_out = gr.Image(label="Fused Result")
-                    m_status = gr.Textbox(label="Status", interactive=False)
-            
-            m_run.click(
-                fn=lambda i1, i2, i3, p: remote_bridge([i1, i2, i3], p, "/multi_edit"),
-                inputs=[m_in1, m_in2, m_in3, m_prompt],
-                outputs=[m_out, m_status]
-            )
+# 4. ตั้งค่า Environment Variable เพื่อให้ Gradio สร้าง Public Link (Share=True)
+os.environ['GRADIO_SHARE'] = 'True'
 
-        # --- TAB 3: Text to Image ---
-        with gr.TabItem("✨ Text to Image"):
-            with gr.Row():
-                with gr.Column():
-                    t_prompt = gr.Textbox(label="Prompt", lines=4)
-                    t_run = gr.Button("Generate", variant="primary")
-                with gr.Column():
-                    t_out = gr.Image(label="Generated Result")
-            t_run.click(lambda p: remote_bridge(None, p, "/t2i"), [t_prompt], [t_out, s_status])
-
-        # --- TAB 4: Tools ---
-        with gr.TabItem("🔍 Tools"):
-            tool_mode = gr.Radio(["Upscale", "Remove Watermark"], label="Select Tool", value="Upscale")
-            with gr.Row():
-                with gr.Column():
-                    tool_in = gr.Image(type="filepath", label="Input")
-                    tool_run = gr.Button("Process", variant="primary")
-                with gr.Column():
-                    tool_out = gr.Image(label="Result")
-            
-            def tool_router(mode, img):
-                api_path = "/upscale" if mode == "Upscale" else "/remove_watermark"
-                return remote_bridge(img, "", api_path)
-            
-            tool_run.click(tool_router, [tool_mode, tool_in], [tool_out, s_status])
-
-demo.queue().launch()
+# 5. รันแอปพลิเคชัน
+print("=== กำลังเริ่มระบบ... กรุณารอลิงก์ Public URL ===")
+!python app.py