Update app.py

app.py

@@ -1,34 +1,43 @@
-from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
-import random
+import gradio as gr
+from PIL import Image
+import rembg
 
-# تحميل النموذج والتوكنيزر من Hugging Face
-model_name = "EleutherAI/gpt-j-6B"  # يمكنك أيضًا استخدام "aubmindlab/aragpt2-medium" لنموذج خاص بالعربية
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
-model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
-
-# الحروف المقطعة
-harf_muqattaat = ['أ', 'ل', 'م', 'ص', 'ر', 'ك', 'ه', 'ي', 'ع', 'ط', 'س', 'ح', 'ق', 'ن']
-
-# وظيفة لتوليد كلمات باستخدام الحروف المقطعة
-def generate_words_from_muqattaat():
-    # اختيار عدد عشوائي للحروف في الجملة
-    length = random.randint(2, len(harf_muqattaat))  # اختيار طول عشوائي بين 2 وطول القائمة
-    # اختيار مجموعة عشوائية من الحروف بدون تكرار
-    random.shuffle(harf_muqattaat)
-    # تكوين الجملة العشوائية من الحروف المقطعة
-    input_text = ''.join(harf_muqattaat[:length])
+# Function to handle image uploads, optional background removal, and collage generation
+def process_images(images, remove_bg):
+    final_collage = Image.new("RGBA", (2480, 3508), (255, 255, 255, 0))  # A4 size transparent canvas
     
-    # تحويل الجملة إلى توكنات
-    inputs = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
+    # Positioning each image onto the A4 canvas
+    x_offset = 0
+    y_offset = 0
+    for img in images:
+        img = Image.open(img)
+        
+        # Optionally remove background
+        if remove_bg:
+            img = Image.open(rembg.remove(img))
+        
+        # Resize the image if necessary
+        img.thumbnail((500, 500))  # Limit the size of each sticker for now
+        
+        # Paste the image onto the canvas
+        final_collage.paste(img, (x_offset, y_offset), img)
+        
+        # Update position for next image (for simplicity stacking vertically)
+        y_offset += img.height
+    
+    return final_collage
+
+# Gradio interface
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("## Sticker Collage Creator (A4)")
     
-    # توليد النص باستخدام النموذج
-    outputs = model.generate(inputs, max_length=20, num_return_sequences=1, no_repeat_ngram_size=2)
+    with gr.Row():
+        images = gr.File(label="Upload your images", file_types=["image"], multiple=True)
+        remove_bg = gr.Checkbox(label="Remove background?", value=True)
     
-    # فك ترميز النصوص إلى العربية
-    generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
+    output = gr.Image(label="Collage", type="pil")
     
-    return generated_text
+    submit = gr.Button("Create Collage")
+    submit.click(process_images, inputs=[images, remove_bg], outputs=output)
 
-# توليد الجمل
-for _ in range(5):
-    print(generate_words_from_muqattaat())
+demo.launch()