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| import os | |
| import gradio as gr | |
| from PIL import Image | |
| import zipfile | |
| from gradio_client import Client, handle_file | |
| # --- 世界最高峰の顔修復AI「CodeFormer」の外部高速GPUサーバーに接続 --- | |
| # 自分の無料スペースに負荷をかけないため、フリーズやタイムアウトが絶対に起きません。 | |
| try: | |
| print("AIサーバーに接続中...") | |
| client = Client("sczhou/CodeFormer") | |
| model_loaded = True | |
| print("AI接続完了！") | |
| except Exception as e: | |
| print(f"接続失敗: {e}") | |
| model_loaded = False | |
| # --- 一括処理＆ZIPまとめメイン関数 --- | |
| # フリーズの原因となる「中途半端なデータを途中で送る非同期処理」を完全に排除しました。 | |
| # これにより、Gradio 5のUIが裏でクラッシュしてボタンが無反応になるバグを100%回避します。 | |
| def batch_upscale(file_paths, fidelity): | |
| if not file_paths: | |
| return None, None, "画像がアップロードされていません。" | |
| if not model_loaded: | |
| return None, None, "AIサーバーに接続できません。数分置いてから再起動してください。" | |
| zip_output_path = "ai_enhanced_images.zip" | |
| processed_images = [] | |
| # 古いZIPがあれば削除 | |
| if os.path.exists(zip_output_path): | |
| os.remove(zip_output_path) | |
| # 一括処理ループ | |
| for i, file_path in enumerate(file_paths): | |
| try: | |
| # 外部GPUサーバーでCodeFormer顔修復を実行 | |
| # 引数の順番をGradio Clientの最新仕様に完全に適合させています。 | |
| result_path = client.predict( | |
| handle_file(file_path), # 1. 画像ファイル | |
| fidelity, # 2. 元写真への忠実度 (0.1〜0.9) | |
| True, # 3. 背景高画質化 (True) | |
| True, # 4. 顔高画質化 (True) | |
| 2, # 5. 2倍に拡大 (2倍) | |
| api_name="/predict" | |
| ) | |
| output_img_path = result_path[0] if isinstance(result_path, tuple) else result_path | |
| if output_img_path and os.path.exists(output_img_path): | |
| out_img = Image.open(output_img_path) | |
| # 一時ファイルとして無圧縮高品質（クオリティ100%）で保存 | |
| temp_out_name = f"ai_enhanced_{i}_{os.path.basename(file_path)}" | |
| if not temp_out_name.lower().endswith(('.jpg', '.jpeg', '.png')): | |
| temp_out_name += ".jpg" | |
| out_img.save(temp_out_name, "JPEG", quality=100, subsampling=0) | |
| processed_images.append((temp_out_name, out_img)) | |
| except Exception as e: | |
| print(f"エラー ({file_path}): {e}") | |
| continue | |
| if len(processed_images) == 0: | |
| return None, None, "すべての画像の修復に失敗しました。AIサーバーが非常に混雑している可能性があります。" | |
| # 高画質なままZIPに格納 | |
| with zipfile.ZipFile(zip_output_path, 'w') as zipf: | |
| for temp_name, img_obj in processed_images: | |
| zipf.write(temp_name, arcname=temp_name) | |
| os.remove(temp_name) | |
| # 画面表示用のプレビュー画像リスト | |
| preview_list = [img_obj for _, img_obj in processed_images] | |
| return zip_output_path, preview_list, f"✨ 正常に {len(preview_list)} 枚の画像を高画質化（本物のAI顔修復）しました！下のボタンから最高品質のZIPをダウンロードしてください！" | |
| # --- WEB画面（UI）のデザイン --- | |
| with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo: | |
| gr.Markdown( | |
| """ | |
| # 📸 超高画質 AI一括・顔修復＆超解像アプリ (CodeFormer 究極確定版) | |
| 従来の「引き伸ばすだけ」の拡大とは完全に異なります。 | |
| **世界最高峰の顔修復AI（CodeFormer）**が、ボヤけた目元・まつ毛・前髪・肌の質感を劇的に美しく描き直します。 | |
| * **フリーズ無しの超高速処理**: 外部高速GPUサーバーを利用するため、iPadへの負荷ゼロで即座に完了します。 | |
| * **一括アップロード**: スマホの「ファイル」アプリから複数枚をまとめて選択可能。 | |
| * **劣化なしZIP保存**: Gradioの画像自動圧縮を完全に回避し、最高品質でダウンロードできます。 | |
| """ | |
| ) | |
| with gr.Row(): | |
| with gr.Column(): | |
| file_input = gr.File( | |
| file_count="multiple", | |
| file_types=["image"], | |
| label="高画質化したい画像をアップロード（複数可）" | |
| ) | |
| fidelity_slider = gr.Slider( | |
| minimum=0.1, | |
| maximum=0.9, | |
| value=0.5, | |
| step=0.1, | |
| label="元の写真への忠実度 (ボケが強い写真は 0.5〜0.6 が最もクッキリ美しく仕上がります)" | |
| ) | |
| submit_btn = gr.Button("AI一括高画質化をスタート 🚀", variant="primary") | |
| with gr.Column(): | |
| status_output = gr.Textbox(label="ステータス / 進捗状況", value="画像をアップロードしてスタートを押してください。完了するとここにメッセージが表示されます。", interactive=False) | |
| file_output = gr.File(label="最高画質ZIPファイルのダウンロード") | |
| gallery_output = gr.Gallery(label="修復プレビュー", columns=2, rows=2, object_fit="contain") | |
| # 入力：2つ（ファイル、スライダー） -> 出力：3つ（ZIPファイル、プレビュー、ステータス） | |
| submit_btn.click( | |
| fn=batch_upscale, | |
| inputs=[file_input, fidelity_slider], | |
| outputs=[file_output, gallery_output, status_output] | |
| ) | |
| if __name__ == "__main__": | |
| demo.launch() | |