Update app.py

app.py

@@ -1,91 +1,67 @@
-# -*- coding:UTF-8 -*-
-# !/usr/bin/env python
-import spaces
+import insightface
+from insightface.app import FaceAnalysis
+import cv2
+import os
 import numpy as np
 import gradio as gr
-import gradio.exceptions
-import roop.globals
-from roop.core import (
-    start,
-    decode_execution_providers,
-)
-from roop.processors.frame.core import get_frame_processors_modules
-from roop.utilities import normalize_output_path
-import os
-import random
-from PIL import Image
-import onnxruntime as ort
-import cv2
-from roop.face_analyser import get_one_face
-
-@spaces.GPU
-def swap_face(source_file, target_file, doFaceEnhancer):
-    session_dir = "temp"  # Sử dụng thư mục cố định
-    os.makedirs(session_dir, exist_ok=True)
+import urllib.request
 
-    # Tạo tên file ngẫu nhiên
-    source_filename = f"source_{random.randint(1000, 9999)}.jpg"
-    target_filename = f"target_{random.randint(1000, 9999)}.jpg"
-    output_filename = f"output_{random.randint(1000, 9999)}.jpg"
+# URL đến mô hình hoán đổi khuôn mặt
+model_url = "https://huggingface.co/ezioruan/inswapper_128.onnx/resolve/main/inswapper_128.onnx"
+model_path = os.path.expanduser('~/.insightface/models/inswapper_128.onnx')
 
-    source_path = os.path.join(session_dir, source_filename)
-    target_path = os.path.join(session_dir, target_filename)
+# Tải mô hình nếu chưa tồn tại
+os.makedirs(os.path.dirname(model_path), exist_ok=True)
+if not os.path.exists(model_path):
+    print("Đang tải mô hình từ URL...")
+    urllib.request.urlretrieve(model_url, model_path)
+    print("Hoàn tất tải mô hình!")
 
-    source_image = Image.fromarray(source_file)
-    source_image.save(source_path)
-    target_image = Image.fromarray(target_file)
-    target_image.save(target_path)
+# Khởi tạo đối tượng INSwapper
+swapper = insightface.model_zoo.get_model(model_path)
 
-    print("source_path: ", source_path)
-    print("target_path: ", target_path)
+# Khởi tạo mô hình nhận diện khuôn mặt
+app = FaceAnalysis(name='buffalo_l')
+app.prepare(ctx_id=0, det_size=(640, 640))
 
-    # Check if a face is detected in the source image
-    source_face = get_one_face(cv2.imread(source_path))
-    if source_face is None:
-        raise gradio.exceptions.Error("No face in source path detected.")
+def swap_faces(source_img, target_img):
+    # Đọc ảnh từ đầu vào Gradio
+    source_img = cv2.cvtColor(np.array(source_img), cv2.COLOR_RGB2BGR)
+    target_img = cv2.cvtColor(np.array(target_img), cv2.COLOR_RGB2BGR)
 
-    # Check if a face is detected in the target image
-    target_face = get_one_face(cv2.imread(target_path))
-    if target_face is None:
-        raise gradio.exceptions.Error("No face in target path detected.")
+    # Phát hiện khuôn mặt
+    source_faces = app.get(source_img)
+    target_faces = app.get(target_img)
 
-    output_path = os.path.join(session_dir, output_filename)
-    normalized_output_path = normalize_output_path(source_path, target_path, output_path)
+    # Kiểm tra xem có phát hiện được khuôn mặt hay không
+    if len(source_faces) == 0:
+        raise gr.Error("❌ Không tìm thấy khuôn mặt trong ảnh nguồn.")
+    if len(target_faces) == 0:
+        raise gr.Error("❌ Không tìm thấy khuôn mặt trong ảnh đích.")
 
-    frame_processors = ["face_swapper", "face_enhancer"] if doFaceEnhancer else ["face_swapper"]
+    # Chọn khuôn mặt đầu tiên trong ảnh nguồn
+    source_face = source_faces[0]
 
-    for frame_processor in get_frame_processors_modules(frame_processors):
-        if not frame_processor.pre_check():
-            print(f"Pre-check failed for {frame_processor}")
-            raise gradio.exceptions.Error(f"Pre-check failed for {frame_processor}")
+    # Thực hiện hoán đổi khuôn mặt
+    result_img = target_img.copy()
+    for target_face in target_faces:
+        result_img = swapper.get(result_img, target_face, source_face, paste_back=True)
 
-    roop.globals.source_path = source_path
-    roop.globals.target_path = target_path
-    roop.globals.output_path = normalized_output_path
-    roop.globals.frame_processors = frame_processors
-    roop.globals.headless = True
-    roop.globals.keep_fps = True
-    roop.globals.keep_audio = True
-    roop.globals.keep_frames = False
-    roop.globals.many_faces = False
-    roop.globals.video_encoder = "libx264"
-    roop.globals.video_quality = 18
-    roop.globals.execution_providers = decode_execution_providers(['cpu'])
-    roop.globals.reference_face_position = 0
-    roop.globals.similar_face_distance = 0.6
-    roop.globals.max_memory = 60
-    roop.globals.execution_threads = 8
-    
-    start()
-    return normalized_output_path
+    # Chuyển kết quả sang định dạng RGB để hiển thị trong Gradio
+    result_img = cv2.cvtColor(result_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
+    return result_img
 
-app = gr.Interface(
-    fn=swap_face, 
+# Tạo giao diện Gradio
+iface = gr.Interface(
+    fn=swap_faces,
     inputs=[
-        gr.Image(), 
-        gr.Image(), 
-        gr.Checkbox(label="Face Enhancer?", info="Do face enhancement?")
-    ], 
-    outputs="image"
+        gr.Image(type="pil", label="Ảnh Nguồn"),
+        gr.Image(type="pil", label="Ảnh Đích"),
+    ],
+    outputs=gr.Image(type="numpy", label="Kết Quả Hoán Đổi Khuôn Mặt"),
+    title="Hoán Đổi Khuôn Mặt",
+    description="Tải lên ảnh nguồn và ảnh đích để hoán đổi khuôn mặt.",
 )
-app.launch()
+
+# Chạy giao diện
+iface.launch()