Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,74 @@
+import os
+import random
+import requests
+from deep_translator import GoogleTranslator
+from langdetect import detect
+from gradio_client import Client, handle_file
+import gradio as gr
+
+# Функция для получения случайного API ключа
+def get_random_api_key():
+    keys = os.getenv("KEYS", "").split(",")
+    if keys and keys[0]:  # Проверяем, что KEYS установлен и не пуст
+        return random.choice(keys).strip()
+    else:
+        raise ValueError("API ключи не найдены. Пожалуйста, установите переменную окружения KEYS.")
+
+# Ссылка на файл CSS
+css_url = "https://neurixyufi-aihub.static.hf.space/style.css"
+
+# Получение CSS по ссылке
+try:
+    response = requests.get(css_url)
+    response.raise_for_status()  # Поднимаем исключение, если статус ответа не 200
+    css = response.text + " h1{text-align:center} /* Ещё стили. если они есть в оригинале */"
+except requests.exceptions.RequestException as e:
+    print(f"Ошибка при загрузке CSS: {e}")
+    css = " h1{text-align:center} /* Ещё стили. если они есть в оригинале */"  # Используем базовый стиль, если загрузка CSS не удалась
+
+# Функция для обработки изображения и текста через API
+def process_image_and_text(image, text):
+    # Проверка и перевод текста на английский, если необходимо
+    language = detect(text)
+    if language != 'en':
+        text = GoogleTranslator(source=language, target='en').translate(text)
+
+    # Загрузка изображения в кеш и получение ссылки
+    image_path = image.name
+    image_url = handle_file(image_path)
+
+    # Получение случайного API ключа
+    api_key = get_random_api_key()
+
+    # Инициализация клиента
+    client = Client("Yuanshi/OminiControl", hf_token=api_key)
+
+    # Вызов API
+    result = client.predict(
+        image=image_url,
+        text=text,
+        api_name="/predict"
+    )
+
+    # Возврат результата
+    return result['path']
+
+# Интерфейс Gradio
+demo = gr.Interface(
+    fn=process_image_and_text,
+    inputs=[
+        gr.Image(type="pil"),
+        gr.Textbox(lines=2),
+    ],
+    outputs=gr.Image(type="pil", show_share_button=False),
+    title="OminiControl / Subject driven generation",
+    css=css,
+    concurrency_limit=250
+)
+
+# Запуск интерфейса
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch(
+        show_api=False,
+        share=False
+    )