Update app.py

app.py

@@ -1,19 +1,15 @@
-#140
+#141
 
 import os
 import gradio as gr
 from huggingface_hub import hf_hub_download, login
-from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
 from pptx import Presentation
 from pptx.util import Inches, Pt
 from pptx.enum.text import PP_ALIGN
 import torch
 from llama_cpp import Llama
 import time
-from PIL import Image
-import io
-import requests
-#from diffusers import FluxPipeline
 
 # Configuration des modèles disponibles
 TEXT_MODELS = {
@@ -22,12 +18,13 @@ TEXT_MODELS = {
     "Lucie 7B": "OpenLLM-France/Lucie-7B"
 }
 
-IMAGE_MODELS = {
-    "FLUX.1": "black-forest-labs/FLUX.1-schnell",
-    "ArtifyAI": "ImageInception/ArtifyAI-v1.1"
-}
+# Commenté : Configuration des modèles d'images
+# IMAGE_MODELS = {
+#     "FLUX.1": "black-forest-labs/FLUX.1-schnell",
+#     "ArtifyAI": "ImageInception/ArtifyAI-v1.1"
+# }
 
-# Préprompt amélioré pour une meilleure structuration
+# Préprompt modifié pour ne pas inclure la génération d'images
 PREPROMPT = """Vous êtes un assistant IA expert en création de présentations PowerPoint professionnelles.
 Générez une présentation structurée et détaillée en suivant ce format EXACT:
 
@@ -39,10 +36,6 @@ Points:
 - Point 1
 - Point 2
 - Point 3
-Image: [Description détaillée de l'image souhaitée pour cette diapo. Soyez très précis dans la description pour permettre
-une génération d'image de qualité. Par exemple : "Une illustration professionnelle montrant un concept clé de cybersécurité
-avec des éléments visuels modernes, un style épuré et des couleurs corporate (fond noir, couleurs bleu électrique, rouge, gris, blanc).
-L'image doit être claire, minimaliste et adaptée à une présentation professionnelle."]
 
 DIAPO 2:
 Titre: [Titre de la diapo]
@@ -50,11 +43,10 @@ Points:
 - Point 1
 - Point 2
 - Point 3
-Image: [Description détaillée de l'image souhaitée pour cette diapo]
 
 [Continuez avec ce format pour chaque diapositive]
 
-Analysez le texte suivant et créez une présentation professionnelle avec des descriptions d'images pertinentes :"""
+Analysez le texte suivant et créez une présentation professionnelle :"""
 
 class PresentationGenerator:
     def __init__(self):
@@ -64,7 +56,7 @@ class PresentationGenerator:
         login(self.token)
         self.text_model = None
         self.text_tokenizer = None
-        self.image_pipeline = None
+        # Commenté : self.image_pipeline = None
 
     def load_text_model(self, model_name):
         """Charge le modèle de génération de texte"""
@@ -94,11 +86,12 @@ class PresentationGenerator:
             )
             print(f"Modèle Transformers {model_id} chargé avec succès!")
 
-#    def load_image_model(self, model_name):
-#        """Charge le modèle de génération d'images"""
-#        model_id = IMAGE_MODELS[model_name]
-#        self.image_pipeline = gr.load("models/black-forest-labs/FLUX.1-schnell")
-#        print(f"Modèle d'image FLUX chargé : {model_id}")
+    # Commenté : Fonction de chargement du modèle d'images
+    # def load_image_model(self, model_name):
+    #     """Charge le modèle de génération d'images"""
+    #     model_id = IMAGE_MODELS[model_name]
+    #     self.image_pipeline = gr.load("models/black-forest-labs/FLUX.1-schnell")
+    #     print(f"Modèle d'image FLUX chargé : {model_id}")
 
     def generate_text(self, prompt, temperature=0.7, max_tokens=4096):
         """Génère le texte de la présentation"""
@@ -126,18 +119,19 @@ class PresentationGenerator:
             print("Texte généré par Transformers :", generated_text)
             return generated_text
 
-    def generate_image(self, prompt, negative_prompt="", num_inference_steps=30):
-        """Génère une image pour la diapositive"""
-        try:
-            image = self.image_pipeline(
-                prompt=prompt,
-                negative_prompt=negative_prompt,
-                num_inference_steps=num_inference_steps
-            )[0]  # Pipeline retourne une liste d'images, on prend la première
-            return image
-        except Exception as e:
-            print(f"Erreur lors de la génération de l'image: {str(e)}")
-            return None
+    # Commenté : Fonction de génération d'images
+    # def generate_image(self, prompt, negative_prompt="", num_inference_steps=30):
+    #     """Génère une image pour la diapositive"""
+    #     try:
+    #         image = self.image_pipeline(
+    #             prompt=prompt,
+    #             negative_prompt=negative_prompt,
+    #             num_inference_steps=num_inference_steps
+    #         )[0]
+    #         return image
+    #     except Exception as e:
+    #         print(f"Erreur lors de la génération de l'image: {str(e)}")
+    #         return None
 
     def parse_presentation_content(self, content):
         """Parse le contenu généré en sections pour les diapositives"""
@@ -151,13 +145,14 @@ class PresentationGenerator:
             elif line.startswith('DIAPO'):
                 if current_slide:
                     slides.append(current_slide)
-                current_slide = {'type': 'content', 'title': '', 'points': [], 'image_prompt': ''}
+                current_slide = {'type': 'content', 'title': '', 'points': []}
             elif line.startswith('Titre:') and current_slide:
                 current_slide['title'] = line[6:].strip()
             elif line.startswith('- ') and current_slide:
                 current_slide['points'].append(line[2:].strip())
-            elif line.startswith('Image:') and current_slide:
-                current_slide['image_prompt'] = line[6:].strip()
+            # Commenté : Parsing des prompts d'images
+            # elif line.startswith('Image:') and current_slide:
+            #     current_slide['image_prompt'] = line[6:].strip()
 
         if current_slide:
             slides.append(current_slide)
@@ -165,7 +160,7 @@ class PresentationGenerator:
         return slides
 
     def create_presentation(self, slides):
-        """Crée la présentation PowerPoint avec texte et images"""
+        """Crée la présentation PowerPoint avec texte uniquement"""
         prs = Presentation()
 
         # Première diapo (titre)
@@ -186,34 +181,28 @@ class PresentationGenerator:
                     p.text = point
                     p.level = 0
 
-            # Ajout de l'image si disponible
-            if slide.get('image_prompt'):
-                image = self.generate_image(slide['image_prompt'])
-                if image:
-                    # Sauvegarde temporaire de l'image
-                    img_path = f"temp_slide_{slides.index(slide)}.png"
-                    image.save(img_path)
-
-                    # Ajout de l'image à la diapositive
-                    left = Inches(1)
-                    top = Inches(2.5)
-                    content_slide.shapes.add_picture(img_path, left, top, height=Inches(4))
-
-                    # Suppression du fichier temporaire
-                    os.remove(img_path)
+            # Commenté : Ajout des images
+            # if slide.get('image_prompt'):
+            #     image = self.generate_image(slide['image_prompt'])
+            #     if image:
+            #         img_path = f"temp_slide_{slides.index(slide)}.png"
+            #         image.save(img_path)
+            #         left = Inches(1)
+            #         top = Inches(2.5)
+            #         content_slide.shapes.add_picture(img_path, left, top, height=Inches(4))
+            #         os.remove(img_path)
 
         return prs
 
-def generate_presentation_with_progress(text, text_model_name, image_model_name, temperature, max_tokens, negative_prompt):
+def generate_presentation_with_progress(text, text_model_name, temperature, max_tokens):
     """Fonction principale de génération avec suivi de progression"""
     try:
         start_time = time.time()
         generator = PresentationGenerator()
 
-        # Chargement des modèles
-        yield "Chargement des modèles...", None, None
+        # Chargement du modèle de texte uniquement
+        yield "Chargement du modèle...", None, None
         generator.load_text_model(text_model_name)
-        generator.load_image_model(image_model_name)
 
         # Génération du contenu
         yield "Génération du contenu de la présentation...", None, None
@@ -311,11 +300,6 @@ with gr.Blocks(theme=gr.themes.Default(), css=css) as demo:
                 value=list(TEXT_MODELS.keys())[0],
                 label="Modèle de génération de texte"
             )
-            image_model_choice = gr.Dropdown(
-                choices=list(IMAGE_MODELS.keys()),
-                value=list(IMAGE_MODELS.keys())[0],
-                label="Modèle de génération d'images"
-            )
             temperature = gr.Slider(
                 minimum=0.1,
                 maximum=1.0,
@@ -330,11 +314,6 @@ with gr.Blocks(theme=gr.themes.Default(), css=css) as demo:
                 step=256,
                 label="Tokens maximum"
             )
-            negative_prompt = gr.Textbox(
-                lines=2,
-                label="Prompt négatif pour les images",
-                placeholder="Ce que vous ne voulez pas voir dans les images..."
-            )
 
     with gr.Row():
         with gr.Column(scale=2):
@@ -343,12 +322,12 @@ with gr.Blocks(theme=gr.themes.Default(), css=css) as demo:
                 label="Votre texte",
                 placeholder="Décrivez le contenu que vous souhaitez pour votre présentation..."
             )
-            # Modification du composant File pour supprimer l'argument multiple
-            file_upload = gr.File(
-                label="Documents de référence (PDF, Images)",
-                file_types=["pdf", "png", "jpg", "jpeg"],
-                type="binary"
-            )
+            # Commenté : Upload de fichiers
+            # file_upload = gr.File(
+            #     label="Documents de référence (PDF, Images)",
+            #     file_types=["pdf", "png", "jpg", "jpeg"],
+            #     type="binary"
+            # )
 
     with gr.Row():
         generate_btn = gr.Button("🚀 Générer la présentation", variant="primary")
@@ -373,10 +352,8 @@ with gr.Blocks(theme=gr.themes.Default(), css=css) as demo:
         inputs=[
             input_text,
             text_model_choice,
-            image_model_choice,
             temperature,
-            max_tokens,
-            negative_prompt
+            max_tokens
         ],
         outputs=[
             status_output,
@@ -386,4 +363,4 @@ with gr.Blocks(theme=gr.themes.Default(), css=css) as demo:
     )
 
 if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
+    demo.launch()