Update app.py

app.py

@@ -1,533 +1,98 @@
-import os
-import tempfile
-from PIL import Image
-import gradio as gr
-import logging
-import re
-from io import BytesIO
-import time
-
-# 업스케일러 모듈 임포트
-import sys
-from torchvision.transforms import functional
-sys.modules["torchvision.transforms.functional_tensor"] = functional
-
-from basicsr.archs.srvgg_arch import SRVGGNetCompact
-from gfpgan.utils import GFPGANer
-from realesrgan.utils import RealESRGANer
-
-import torch
-import cv2
-
-from google import genai
-from google.genai import types
-
-# 환경변수 로드
-from dotenv import load_dotenv
-load_dotenv()
-
-# 로깅 설정
-logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
-logger = logging.getLogger(__name__)
-
-# 필요한 모델 다운로드
-def download_upscaler_models():
-    if not os.path.exists('realesr-general-x4v3.pth'):
-        os.system("wget https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.5.0/realesr-general-x4v3.pth -P .")
-    if not os.path.exists('GFPGANv1.4.pth'):
-        os.system("wget https://github.com/TencentARC/GFPGAN/releases/download/v1.3.0/GFPGANv1.4.pth -P .")
-
-def save_binary_file(file_name, data):
-    with open(file_name, "wb") as f:
-        f.write(data)
-
-def translate_prompt_to_english(prompt):
-    """
-    입력된 프롬프트에 한글이 포함되어 있으면 Gemini‑2.0‑flash 모델을 사용하여 영어로 번역합니다.
-    한글이 없으면 원본 프롬프트를 그대로 반환합니다.
-    중요: #1, #2, #3 태그는 번역 전후에 반드시 보존되어야 합니다.
-    """
-    if not re.search("[가-힣]", prompt):
-        return prompt
-    
-    # #1, #2, #3 태그를 임시 토큰으로 대체하여 보존
-    prompt = prompt.replace("#1", "IMAGE_TAG_ONE")
-    prompt = prompt.replace("#2", "IMAGE_TAG_TWO")
-    prompt = prompt.replace("#3", "IMAGE_TAG_THREE")
-    
-    try:
-        api_key = os.environ.get("GEMINI_API_KEY")
-        if not api_key:
-            logger.error("Gemini API 키가 설정되지 않았습니다.")
-            # 임시 토큰을 원래 태그로 복원
-            prompt = prompt.replace("IMAGE_TAG_ONE", "#1")
-            prompt = prompt.replace("IMAGE_TAG_TWO", "#2")
-            prompt = prompt.replace("IMAGE_TAG_THREE", "#3")
-            return prompt
-            
-        client = genai.Client(api_key=api_key)
-        translation_prompt = f"""
-        Translate the following Korean text to English:
-        
-        {prompt}
-        
-        IMPORTANT: The tokens IMAGE_TAG_ONE, IMAGE_TAG_TWO, and IMAGE_TAG_THREE are special tags 
-        and must be preserved exactly as is in your translation. Do not translate these tokens.
-        """
-        
-        logger.info(f"Translation prompt: {translation_prompt}")
-        response = client.models.generate_content(
-            model="gemini-2.0-flash",
-            contents=[translation_prompt],
-            config=types.GenerateContentConfig(
-                response_modalities=['Text'],
-                temperature=0.2,
-                top_p=0.95,
-                top_k=40,
-                max_output_tokens=512
-            )
-        )
-        
-        translated_text = ""
-        for part in response.candidates[0].content.parts:
-            if hasattr(part, 'text') and part.text:
-                translated_text += part.text
-        
-        if translated_text.strip():
-            # 번역된 텍스트에서 임시 토큰을 원래 태그로 복원
-            translated_text = translated_text.replace("IMAGE_TAG_ONE", "#1")
-            translated_text = translated_text.replace("IMAGE_TAG_TWO", "#2")
-            translated_text = translated_text.replace("IMAGE_TAG_THREE", "#3")
-            logger.info(f"Translated text: {translated_text.strip()}")
-            return translated_text.strip()
-        else:
-            logger.warning("번역 결과가 없습니다. 원본 프롬프트 사용")
-            # 임시 토큰을 원래 태그로 복원
-            prompt = prompt.replace("IMAGE_TAG_ONE", "#1")
-            prompt = prompt.replace("IMAGE_TAG_TWO", "#2")
-            prompt = prompt.replace("IMAGE_TAG_THREE", "#3")
-            return prompt
-    except Exception as e:
-        logger.exception("번역 중 오류 발생:")
-        # 임시 토큰을 원래 태그로 복원
-        prompt = prompt.replace("IMAGE_TAG_ONE", "#1")
-        prompt = prompt.replace("IMAGE_TAG_TWO", "#2")
-        prompt = prompt.replace("IMAGE_TAG_THREE", "#3")
-        return prompt
-
-def preprocess_prompt(prompt, image1, image2, image3):
-    """
-    프롬프트를 처리하고 기능 명령을 해석
-    """
-    has_img1 = image1 is not None
-    has_img2 = image2 is not None
-    has_img3 = image3 is not None
-
-    if "#1" in prompt and not has_img1:
-        prompt = prompt.replace("#1", "첫 번째 이미지(없음)")
-    else:
-        prompt = prompt.replace("#1", "첫 번째 이미지")
-
-    if "#2" in prompt and not has_img2:
-        prompt = prompt.replace("#2", "두 ��째 이미지(없음)")
-    else:
-        prompt = prompt.replace("#2", "두 번째 이미지")
-
-    if "#3" in prompt and not has_img3:
-        prompt = prompt.replace("#3", "세 번째 이미지(없음)")
-    else:
-        prompt = prompt.replace("#3", "세 번째 이미지")
-
-    if "1. 이미지 변경" in prompt:
-        desc_match = re.search(r'#1을 "(.*?)"으로 바꿔라', prompt)
-        if desc_match:
-            description = desc_match.group(1)
-            prompt = f"첫 번째 이미지를 {description}으로 변경해주세요. 원본 이미지의 주요 내용은 유지하되 새로운 스타일과 분위기로 재해석해주세요."
-        else:
-            prompt = "첫 번째 이미지를 창의적으로 변형해주세요. 더 생생하고 예술적인 버전으로 만들어주세요."
-
-    elif "2. 글자지우기" in prompt:
-        text_match = re.search(r'#1에서 "(.*?)"를 지워라', prompt)
-        if text_match:
-            text_to_remove = text_match.group(1)
-            prompt = f"첫 번째 이미지에서 '{text_to_remove}' 텍스트를 찾아 자연스럽게 제거해주세요. 텍스트가 있던 부분을 배경과 조화롭게 채워주세요."
-        else:
-            prompt = "첫 번째 이미지에서 모든 텍스트를 찾아 자연스럽게 제거해주세요. 깔끔한 이미지로 만들어주세요."
-
-    elif "4. 옷바꾸기" in prompt:
-        prompt = "첫 번째 이미지의 인물 의상을 두 번째 이미지의 의상으로 변경해주세요. 의상의 스타일과 색상은 두 번째 이미지를 따르되, 신체 비율과 포즈는 첫 번째 이미지를 유지해주세요."
-
-    elif "5. 배경바꾸기" in prompt:
-        prompt = "첫 번째 이미지의 배경을 두 번째 이미지의 배경으로 변경해주세요. 첫 번째 이미지의 주요 피사체는 유지하고, 두 번째 이미지의 배경과 조화롭게 합성해주세요."
-
-    elif "6. 이미지 합성(상품포함)" in prompt:
-        prompt = "첫 번째 이미지와 두 번째 이미지(또는 세 번째 이미지)를 자연스럽게 합성해주세요. 모든 이미지의 주요 요소를 포함하고, 특히 상품이 돋보이도록 조화롭게 통합해주세요."
-
-    prompt += " 이미지를 생성해주세요. 이미지에 텍스트나 글자를 포함하지 마세요."
-    return prompt
-
-def generate_with_images(prompt, images, variation_index=0):
-    """
-    API 호출을 통해 이미지를 생성하고 결과 이미지를 반환합니다.
-    variation_index로 다양한 변화를 줍니다.
-    """
-    try:
-        api_key = os.environ.get("GEMINI_API_KEY")
-        if not api_key:
-            return None, "API 키가 설정되지 않았습니다. 환경변수를 확인해주세요."
-
-        client = genai.Client(api_key=api_key)
-        logger.info(f"Gemini API 요청 시작 - 프롬프트: {prompt}, 변형 인덱스: {variation_index}")
-
-        # 변형 인덱스에 따라 프롬프트에 약간의 변화 추가
-        variation_suffixes = [
-            " Create this as the first variation. Do not add any text, watermarks, or labels to the image.",
-            " Create this as the second variation with more vivid colors. Do not add any text, watermarks, or labels to the image.",
-            " Create this as the third variation with a more creative style. Do not add any text, watermarks, or labels to the image.",
-            " Create this as the fourth variation with enhanced details. Do not add any text, watermarks, or labels to the image."
-        ]
-        
-        if variation_index < len(variation_suffixes):
-            prompt = prompt + variation_suffixes[variation_index]
-        else:
-            prompt = prompt + " Do not add any text, watermarks, or labels to the image."
-
-        contents = [prompt]
-        for idx, img in enumerate(images, 1):
-            if img is not None:
-                contents.append(img)
-                logger.info(f"이미지 #{idx} 추가됨")
-
-        response = client.models.generate_content(
-            model="gemini-2.0-flash-exp-image-generation",
-            contents=contents,
-            config=types.GenerateContentConfig(
-                response_modalities=['Text', 'Image'],
-                temperature=1,
-                top_p=0.95,
-                top_k=40,
-                max_output_tokens=8192
-            )
-        )
-
-        with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".png", delete=False) as tmp:
-            temp_path = tmp.name
-            result_text = ""
-            image_found = False
-            for part in response.candidates[0].content.parts:
-                if hasattr(part, 'text') and part.text:
-                    result_text += part.text
-                    logger.info(f"응답 텍스트: {part.text}")
-                elif hasattr(part, 'inline_data') and part.inline_data:
-                    save_binary_file(temp_path, part.inline_data.data)
-                    image_found = True
-                    logger.info("응답���서 이미지 추출 성공")
-            if not image_found:
-                return None, f"API에서 이미지를 생성하지 못했습니다. 응답 텍스트: {result_text}"
-            result_img = Image.open(temp_path)
-            if result_img.mode == "RGBA":
-                result_img = result_img.convert("RGB")
-            return result_img, f"이미지가 성공적으로 생성되었습니다. {result_text}"
-    except Exception as e:
-        logger.exception("이미지 생성 중 오류 발생:")
-        return None, f"오류 발생: {str(e)}"
-
-def process_images_with_prompt(image1, image2, image3, prompt, variation_index=0, max_retries=3):
-    """
-    3개의 이미지와 프롬프트를 처리하여 최종 영어 프롬프트(final_prompt)를 생성한 후,
-    API를 호출하여 결과 이미지를 반환합니다. 에러 발생 시 최대 max_retries 횟수만큼 재시도합니다.
-    """
-    retry_count = 0
-    last_error = None
-    
-    while retry_count < max_retries:
-        try:
-            images = [image1, image2, image3]
-            valid_images = [img for img in images if img is not None]
-            if not valid_images:
-                return None, "적어도 하나의 이미지를 업로드해주세요.", ""
-
-            if prompt and prompt.strip():
-                processed_prompt = preprocess_prompt(prompt, image1, image2, image3)
-                if re.search("[가-힣]", processed_prompt):
-                    final_prompt = translate_prompt_to_english(processed_prompt)
-                else:
-                    final_prompt = processed_prompt
-            else:
-                if len(valid_images) == 1:
-                    final_prompt = "Please creatively transform this image into a more vivid and artistic version. Do not include any text or watermarks in the generated image."
-                    logger.info("Default prompt generated for single image")
-                elif len(valid_images) == 2:
-                    final_prompt = "Please seamlessly composite these two images, integrating their key elements harmoniously into a single image. Do not include any text or watermarks in the generated image."
-                    logger.info("Default prompt generated for two images")
-                else:
-                    final_prompt = "Please creatively composite these three images, combining their main elements into a cohesive and natural scene. Do not include any text or watermarks in the generated image."
-                    logger.info("Default prompt generated for three images")
-
-            result_img, status = generate_with_images(final_prompt, valid_images, variation_index)
-            if result_img is not None:
-                return result_img, status, final_prompt
-            else:
-                last_error = status
-                retry_count += 1
-                logger.warning(f"이미지 생성 실패, 재시도 {retry_count}/{max_retries}: {status}")
-                time.sleep(1)
-        except Exception as e:
-            last_error = str(e)
-            retry_count += 1
-            logger.exception(f"이미지 처리 중 오류 발생, 재시도 {retry_count}/{max_retries}:")
-            time.sleep(1)
-    
-    return None, f"최대 재시도 횟수({max_retries}회) 초과 후 실패: {last_error}", prompt
-
-def generate_multiple_images(image1, image2, image3, prompt, progress=gr.Progress()):
-    """
-    여러 개의 이미지를 차례대로 생성합니다.
-    """
-    results = []
-    statuses = []
-    prompts = []
-    
-    num_images = 4  # 생성할 이미지 수
-    max_retries = 3  # 각 이미지 당 최대 재시도 횟수
-    
-    progress(0, desc="이미지 생성 준비 중...")
-    
-    for i in range(num_images):
-        progress((i / num_images), desc=f"{i+1}/{num_images} 이미지 생성 중...")
-        result_img, status, final_prompt = process_images_with_prompt(image1, image2, image3, prompt, i, max_retries)
-        
-        if result_img is not None:
-            results.append(result_img)
-            statuses.append(f"이미지 #{i+1}: {status}")
-            prompts.append(f"이미지 #{i+1}: {final_prompt}")
-        else:
-            results.append(None)
-            statuses.append(f"이미지 #{i+1} 생성 실패: {status}")
-            prompts.append(f"이미지 #{i+1}: {final_prompt}")
-        
-        time.sleep(1)
-    
-    progress(1.0, desc="이미지 생성 완료!")
-    
-    while len(results) < 4:
-        results.append(None)
-    
-    combined_status = "\n".join(statuses)
-    combined_prompts = "\n".join(prompts)
-    
-    return results[0], results[1], results[2], results[3], combined_status, combined_prompts
-
-# 이미지 업스케일 함수
-def upscale_image(img):
-    try:
-        # 모델 초기화
-        model = SRVGGNetCompact(num_in_ch=3, num_out_ch=3, num_feat=64, num_conv=32, upscale=4, act_type='prelu')
-        model_path = 'realesr-general-x4v3.pth'
-        half = True if torch.cuda.is_available() else False
-        upsampler = RealESRGANer(scale=4, model_path=model_path, model=model, tile=0, tile_pad=10, pre_pad=0, half=half)
-        
-        # 이미지 파일 읽기
-        img = cv2.imread(img, cv2.IMREAD_UNCHANGED)
-        if len(img.shape) == 3 and img.shape[2] == 4:
-            img_mode = 'RGBA'
-        elif len(img.shape) == 2:
-            img_mode = None
-            img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
-        else:
-            img_mode = None
-
-        # 작은 이미지 크기 조정
-        h, w = img.shape[0:2]
-        if h < 300:
-            img = cv2.resize(img, (w * 2, h * 2), interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4)
-
-        # GFPGANv1.4 모델 사용
-        face_enhancer = GFPGANer(
-            model_path='GFPGANv1.4.pth', 
-            upscale=2, 
-            arch='clean',
-            channel_multiplier=2,
-            bg_upsampler=upsampler
-        )
-
-        # 이미지 향상
-        try:
-            _, _, output = face_enhancer.enhance(img, has_aligned=False, only_center_face=False, paste_back=True)
-        except RuntimeError as error:
-            print('오류', error)
-            return None
-
-        # RGB로 변환하여 반환
-        output = cv2.cvtColor(output, cv2.COLOR_BGR2RGB)
-        return output
-    except Exception as error:
-        print('글로벌 예외', error)
-        return None
-
-# 시작 시 업스케일러 모델 다운로드
-download_upscaler_models()
-
-# Gradio 인터페이스
-with gr.Blocks() as demo:
-    gr.HTML(
-        """
-        <div style="text-align: center; margin-bottom: 1rem;">
-            <h1>이커머스용 이미지 생성 및 편집 도구</h1>
-            <p>이미지를 업로드하고 예제를 참고하여 프롬프트를 수정하거나 이미지 업스케일 기능을 이용하세요.</p>
-        </div>
-        """
-    )
-    
-    with gr.Tabs() as tabs:
-        # 첫 번째 탭: 이미지 생성기
-        with gr.Tab("이미지 생성기"):
-            with gr.Row():
-                # 왼쪽 입력 영역 (예제 이미지를 포함하여 사용 방법 아래에 배치)
-                with gr.Column(scale=1):
-                    with gr.Row():
-                        image1_input = gr.Image(type="pil", label="#1", image_mode="RGB", height=300, width=200)
-                        image2_input = gr.Image(type="pil", label="#2", image_mode="RGB", height=300, width=200)
-                        image3_input = gr.Image(type="pil", label="#3", image_mode="RGB", height=300, width=200)
-                    prompt_input = gr.Textbox(
-                        lines=3,
-                        placeholder="프롬프트를 입력하거나 비워두면 자동 합성됩니다.",
-                        label="프롬프트 (선택 사항)"
-                    )
-                    with gr.Row():
-                        image_change_btn1 = gr.Button("이미지 변경-1")
-                        image_change_btn2 = gr.Button("이미지 변경-2")
-                        text_remove_btn = gr.Button("글자 지우기")
-                        text_change_btn = gr.Button("글자 변경하기")
-                        clothes_change_btn1 = gr.Button("가상 상품착용-1")
-                        clothes_change_btn2 = gr.Button("가상 상품착용-2")
-                        holding_product_btn = gr.Button("상품들고 있기")
-                        background_change_btn = gr.Button("배경 바꾸기")
-                        composite_product_btn = gr.Button("부분 지우기")
-                    submit_btn = gr.Button("이미지 생성 (4장)", variant="primary")
-                    
-                    gr.Markdown(
-                        """
-                        ### 사용 방법:
-                        
-                        1. **자동 합성**: 이미지를 업로드하고 프롬프트를 비워두면 자동으로 합성됩니다.
-                        2. **이미지 참조**: #1, #2, #3으로 각 이미지를 참조할 수 있습니다.
-                        3. **선택 옵션**: 위의 버튼을 클릭하면 프롬프트 입력란에 한국어 문구로 입력하시면 됩니다.
-                        4. **다양한 이미지**: "이미지 생성" 버튼을 클릭하면 차례로 4장의 이미지가 생성됩니다.
-                        5. **예제선택**: 다양한 예제를 통해 미리 테스트해보세요.
-                        
-                        > **팁**: 프롬프트를 직접 수정할 수도 있습니다.
-                        """
-                    )
-                    
-                    # 예제 이미지: 사용 방법 아래 왼쪽 영역에 배치
-                    gr.Markdown("## 예제 이미지")
-                    examples = [
-                        ["down/모델.jpg", None, None, "(#1의 여성)이 살짝 뒤로 돌아보는 모습으로 최대한 이전 seed를 유지한테 자연스럽게 변경하라."],
-                        ["down/상어레고모형.png", None, None, "(#1 레모모형)에서 청색상어레고만 검은색 고래레고로 ���경하고 나머지 부분은 seed를 변경을 하지마라."],
-                        ["down/중국어.png", None, None, "(#1 이미지)에 있는 중국어를 모두 제거하라."],
-                        ["down/텍스트.webp", None, None, '(#1의 텍스트)를 스타일을 유지한체 텍스트만 "Hello"로 바꿔라'],
-                        ["down/모델.jpg", "down/선글라스.png", "down/청바지.png", "(#1의 여성모델)이 신체 비율과 포즈는 유치한 체 (#2의 선글라스)와 (#3의 청바지)를 직접 모델이 착용한것 처럼 자연스럽게 이미지를 생성하라."],
-                        ["down/모델.jpg", "down/선글라스.png", "down/카페전경.png", "(#1의 여성모델)이 신체 비율과 포즈는 유치한 체 (#2의 선글라스)를 직접 모델이 착용한 것처럼 (#3의 장소)에서 의자에 앉아 있는 자연스러운 이미지를 생성하라."],
-                        ["down/모델.jpg", "down/와인잔.png", None, "(#1의 여성모델)이 신체 비율과 포즈는 유치한 체 (#2의 와인잔)을 여성모델이 홍보할 와인잔을 돋보이게 들고 있는 자연스러운 모습으로 이미지를 생성하라."],
-                        ["down/모델.jpg", "down/카페전경.png", None, "(#1의 여성모델)이 (#2 이미지의 배경)을 주요 피사체는 그대로 유지하여 이미지의 분위기가 자연스럽게 어우러지도록 생성하라."],
-                        ["down/상어레고모형.png", None, None, "(#1의 레고모형)에서 청색상어레고를 제거한 후, 그 자리를 주변 배경과 자연스럽게 어우러지도록 채워주세요. 단, 이미지의 다른 부분의 주요 요소는 동일하게 유지해 해야한다."]
-                    ]
-                    
-                    gr.Examples(
-                        examples=examples,
-                        inputs=[image1_input, image2_input, image3_input, prompt_input]
-                    )
-                    
-                # 오른쪽 출력 영역
-                with gr.Column(scale=1):
-                    with gr.Row():
-                        with gr.Column():
-                            output_image1 = gr.Image(label="생성된 이미지 #1", height=600, width=450)
-                            output_image3 = gr.Image(label="생성된 이미지 #3", height=600, width=450)
-                        with gr.Column():
-                            output_image2 = gr.Image(label="생성된 이미지 #2", height=600, width=450)
-                            output_image4 = gr.Image(label="생성된 이미지 #4", height=600, width=450)
-                    
-                    output_text = gr.Textbox(label="상태 메시지", lines=4)
-                    prompt_display = gr.Textbox(label="사용된 프롬프트 (영어)", visible=True, lines=4)
-            
-            # 선택 옵션 버튼 클릭 시 프롬프트 입력란 업데이트 (한국어 문구)
-            image_change_btn1.click(
-                fn=lambda: "(#1의 여성)이 살짝 뒤로 돌아보는 모습으로 최대한 이전 seed를 유지한테 자연스럽게 변경하라.",
-                inputs=[],
-                outputs=prompt_input
-            )
-            image_change_btn2.click(
-                fn=lambda: "(#1 레모모형)에서 청색상어레고만 검은색 고래레고로 변경하고 나머지 부분은 seed를 변경을 하지마라.",
-                inputs=[],
-                outputs=prompt_input
-            )
-            text_remove_btn.click(
-                fn=lambda: "(#1 이미지)에 있는 중국어를 모두 제거하라.",
-                inputs=[],
-                outputs=prompt_input
-            )
-            text_change_btn.click(
-                fn=lambda: "(#1의 텍스트)를 스타일을 유지한체 텍스트만 \"Hello\"로 바꿔라",
-                inputs=[],
-                outputs=prompt_input
-            )
-            clothes_change_btn1.click(
-                fn=lambda: "(#1의 여성모델)이 신체 비율과 포즈는 유치한 체 (#2의 선글라스)와 (#3의 청바지)를 직접 모델이 착용한것 처럼 자연스럽게 이미지를 생성하라.",
-                inputs=[],
-                outputs=prompt_input
-            )
-            clothes_change_btn2.click(
-                fn=lambda: "(#1의 여성모델)이 신체 비율과 포즈는 유치한 체 (#2의 선글라스)를 직접 모델이 착용한 것처럼 (#3의 장소)에서 의자에 앉아 있는 자연스러운 이미지를 생성하라.",
-                inputs=[],
-                outputs=prompt_input
-            )
-            holding_product_btn.click(
-                fn=lambda: "(#1의 여성모델)이 신체 비율과 포즈는 유치한 체 (#2의 와인잔)을 여성모델이 홍보할 와인잔을 돋보이게 들고 있는 자연스러운 모습으로 이미지를 생성하라.",
-                inputs=[],
-                outputs=prompt_input
-            )
-            background_change_btn.click(
-                fn=lambda: "(#1의 여성모델)이 (#2 이미지의 배경)을 주요 피사체는 그대로 유지하여 두 이미지의 분위기가 자연스럽게 어우러지도록 생성하라.",
-                inputs=[],
-                outputs=prompt_input
-            )
-            composite_product_btn.click(
-                fn=lambda: "(#1의 레고모형)에서 청색상어레고를 제거한 후, 그 자리를 주변 배경과 자연스럽게 어우러지도록 채워주세요. 단, 이미지의 다른 부분의 주요 요소는 동일하게 유지해 해야한다.",
-                inputs=[],
-                outputs=prompt_input
-            )
-            
-            submit_btn.click(
-                fn=generate_multiple_images,
-                inputs=[image1_input, image2_input, image3_input, prompt_input],
-                outputs=[output_image1, output_image2, output_image3, output_image4, output_text, prompt_display],
-            )
-        
-        # 두 번째 탭: 이미지 업스케일러
-        with gr.Tab("이미지 업스케일러"):
-            gr.Markdown(
-                """
-                # 이미지 업스케일러
-                
-                업로드한 이미지를 고해상도로 변환합니다. 특히 인물 사진의 얼굴 디테일을 향상시킵니다.
-                """
-            )
-            
-            with gr.Row():
-                with gr.Column():
-                    input_upscale_image = gr.Image(type="filepath", label="입력 이미지")
-                    upscale_btn = gr.Button("이미지 업스케일", variant="primary")
-                
-                with gr.Column():
-                    output_upscale_image = gr.Image(type="numpy", label="결과 이미지")
-            
-            upscale_btn.click(
-                fn=upscale_image,
-                inputs=[input_upscale_image],
-                outputs=[output_upscale_image]
-            )
-
-if __name__ == "__main__":
-    demo.launch(share=True)
+google-genai==1.5.0
+google-generativeai==0.3.1
+gradio==5.21.0
+pydantic==2.10.6
+pillow==10.2.0
+python-dotenv
+absl-py==2.1.0
+addict==2.4.0
+aiofiles==23.2.1
+altair==5.3.0
+annotated-types==0.6.0
+anyio>=4.8.0
+attrs==23.2.0
+basicsr==1.4.2
+certifi==2024.2.2
+charset-normalizer==3.3.2
+click==8.1.7
+contourpy==1.2.1
+cycler==0.12.1
+facexlib==0.3.0
+fastapi==0.110.2
+ffmpy==0.3.2
+filelock==3.13.4
+filterpy==1.4.5
+fonttools==4.51.0
+fsspec==2024.3.1
+future==1.0.0
+gfpgan==1.3.8
+grpcio==1.62.2
+h11==0.14.0
+httpcore>=1.0.0
+httpx>=0.28.1  # 버전 업데이트
+huggingface-hub==0.22.2
+idna==3.7
+imageio==2.34.1
+importlib_metadata==7.1.0
+importlib_resources==6.4.0
+Jinja2==3.1.3
+jsonschema==4.21.1
+jsonschema-specifications==2023.12.1
+kiwisolver==1.4.5
+lazy_loader==0.4
+llvmlite==0.42.0
+lmdb==1.4.1
+Markdown==3.6
+markdown-it-py==3.0.0
+MarkupSafe==2.1.5
+matplotlib==3.8.4
+mdurl==0.1.2
+mpmath==1.3.0
+networkx==3.3
+numba==0.59.1
+numpy==1.26.4
+opencv-python==4.9.0.80
+orjson==3.10.1
+packaging==24.0
+pandas==2.2.2
+platformdirs==4.2.1
+protobuf<4
+pydub==0.25.1
+Pygments==2.17.2
+pyparsing==3.1.2
+python-dateutil==2.9.0.post0
+python-multipart==0.0.9
+pytz==2024.1
+PyYAML==6.0.1
+realesrgan==0.3.0
+referencing==0.35.0
+requests==2.31.0
+rich==13.7.1
+rpds-py==0.18.0
+ruff==0.4.2
+scikit-image==0.23.2
+scipy==1.13.0
+semantic-version==2.10.0
+shellingham==1.5.4
+six==1.16.0
+sniffio==1.3.1
+starlette==0.37.2
+sympy==1.12
+tb-nightly==2.17.0a20240428
+tensorboard-data-server==0.7.2
+tifffile==2024.4.24
+tomli==2.0.1
+tomlkit==0.12.0
+toolz==0.12.1
+torch==2.3.0
+torchvision==0.18.0
+tqdm==4.66.2
+typer==0.12.3
+typing_extensions==4.11.0
+tzdata==2024.1
+urllib3==2.2.1
+uvicorn==0.29.0
+websockets==11.0.3
+Werkzeug==3.0.2
+yapf==0.40.2
+zipp==3.18.1