Update app.py

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@@ -47,8 +47,17 @@ def get_embed_new(prompt, pipeline, compel, only_convert_string=False, compel_pr
 
     # Convert to Compel
     attention = parse_prompt_attention(prompt)
-    global_attention_chunks = []
+    
+    # 新增处理，当 attention 为空时
+    if not attention:
+        if only_convert_string:
+            return prompt
+        else:
+            conditioning, pooled = compel(prompt)
+            return conditioning, pooled
 
+    global_attention_chunks = []
+    # 下面的部分保持不变
     for att in attention:
         for chunk in att[0].split(','):
             temp_prompt_chunks = tokenize_line(chunk, pipeline.tokenizer)
@@ -85,7 +94,7 @@ def get_embed_new(prompt, pipeline, compel, only_convert_string=False, compel_pr
         return ' '.join([prompt_attention_to_invoke_prompt(i) for i in global_prompt_chunks])
 
     return merge_embeds([prompt_attention_to_invoke_prompt(i) for i in global_prompt_chunks], compel)
-
+    
 if not torch.cuda.is_available():
     DESCRIPTION += "\n<p>你现在运行在CPU上 但是此项目只支持GPU.</p>"
 
@@ -131,16 +140,17 @@ def infer(
         returned_embeddings_type=ReturnedEmbeddingsType.PENULTIMATE_HIDDEN_STATES_NON_NORMALIZED,
         requires_pooled=[False, True]
     )
-    # 使用 get_embed_new 获取嵌入
+    # 在 infer 函数中调用 get_embed_new
     conditioning, pooled = get_embed_new(prompt, pipe, compel_instance)
-
+    
     # 处理反向提示（negative_prompt）
     if use_negative_prompt and negative_prompt:
         negative_conditioning, negative_pooled = get_embed_new(negative_prompt, pipe, compel_instance)
     else:
         negative_conditioning = None
         negative_pooled = None
-
+    
+    # 在调用 pipe 时，使用新的参数名称（确保参数名称正确）
     image = pipe(
         prompt_embeds=conditioning,
         pooled_prompt_embeds=pooled,
@@ -153,7 +163,6 @@ def infer(
         generator=generator,
         use_resolution_binning=use_resolution_binning,
     ).images[0]
-    image.save("output_image.png")
     return image, seed
 
 examples = [