fix: 最小限構成でSpace復旧

- gradioのみの依存関係
- 最もシンプルなInterface
- 画像をそのまま返すテスト
- エラー原因を除去

app.py

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 import gradio as gr
-import numpy as np
-from PIL import Image
-import io
-import base64
 
-def create_optimized_depth_map(image):
-    """最適化された深度マップ生成"""
+def depth_estimation(image):
+    """最もシンプルな深度推定テスト"""
     if image is None:
         return None, None
     
-    try:
-        # 画像サイズ最適化（メモリ効率）
-        max_size = 512
-        original_size = image.size
-        if max(original_size) > max_size:
-            ratio = max_size / max(original_size)
-            new_size = (int(original_size[0] * ratio), int(original_size[1] * ratio))
-            image = image.resize(new_size, Image.Resampling.LANCZOS)
-        
-        # RGB変換（必要に応じて）
-        if image.mode != 'RGB':
-            image = image.convert('RGB')
-        
-        # 高品質グラデーション深度マップ生成
-        img_array = np.array(image)
-        height, width = img_array.shape[:2]
-        
-        # マルチレイヤー深度マップ
-        depth_map = np.zeros((height, width, 3), dtype=np.uint8)
-        
-        # 垂直グラデーション + ノイズ効果
-        for y in range(height):
-            ratio = y / height
-            noise = np.random.normal(0, 0.05, width)  # 軽微なノイズ
-            depth_ratio = np.clip(ratio + noise, 0, 1)
-            
-            # より自然な色遷移
-            depth_map[y, :, 0] = (255 * depth_ratio).astype(np.uint8)        # 赤
-            depth_map[y, :, 1] = (128 * (1 - depth_ratio * 0.5)).astype(np.uint8)  # 緑
-            depth_map[y, :, 2] = (255 * (1 - depth_ratio)).astype(np.uint8)  # 青
-        
-        depth_image = Image.fromarray(depth_map)
-        
-        return image, depth_image
-        
-    except Exception as e:
-        print(f"Error in depth estimation: {e}")
-        return image, image
+    # まずは画像をそのまま返すテスト
+    return image, image
 
-# 最適化されたGradio Interface
-with gr.Blocks(
-    title="🌊 深度推定 API - 最適化版",
-    theme=gr.themes.Soft(),
-    analytics_enabled=False  # プライバシー保護
-) as demo:
-    
-    gr.HTML("""
-    <div style="text-align: center; margin-bottom: 20px;">
-        <h1>🌊 深度推定・3D可視化 API</h1>
-        <p>高品質な深度マップを瞬時に生成</p>
-    </div>
-    """)
-    
-    with gr.Row():
-        with gr.Column(scale=1):
-            input_image = gr.Image(
-                label="📸 入力画像", 
-                type="pil",
-                height=300
-            )
-            gr.HTML("""
-            <div style="margin-top: 10px; font-size: 12px; color: #666;">
-                📋 対応形式: JPEG, PNG, WebP<br>
-                ⚡ 最大サイズ: 512px (自動最適化)
-            </div>
-            """)
-            
-        with gr.Column(scale=2):
-            with gr.Tabs():
-                with gr.Tab("🖼️ 元画像"):
-                    output_original = gr.Image(label="元画像", height=300)
-                with gr.Tab("🗺️ 深度マップ"):
-                    output_depth = gr.Image(label="深度マップ", height=300)
-    
-    # リアルタイム処理
-    input_image.change(
-        fn=create_optimized_depth_map,
-        inputs=input_image,
-        outputs=[output_original, output_depth],
-        show_progress="minimal"  # パフォーマンス向上
-    )
-    
-    gr.HTML("""
-    <div style="margin-top: 20px; padding: 15px; background: #f0f8ff; border-radius: 8px;">
-        <h3>📝 使用方法</h3>
-        <ul>
-            <li>🔵 <strong>青色</strong>: 遠い距離の物体</li>
-            <li>🔴 <strong>赤色</strong>: 近い距離の物体</li>
-            <li>⚡ 画像は自動で最適サイズに調整されます</li>
-            <li>🎯 リアルタイム処理で瞬時に結果表示</li>
-        </ul>
-    </div>
-    """)
+# 最小限のGradio Interface
+demo = gr.Interface(
+    fn=depth_estimation,
+    inputs=gr.Image(type="pil"),
+    outputs=[
+        gr.Image(label="元画像"),
+        gr.Image(label="深度マップ")
+    ],
+    title="深度推定 API",
+    description="テスト中"
+)
 
-if __name__ == "__main__":
-    demo.launch(
-        server_name="0.0.0.0",
-        server_port=7860,
-        show_error=True,
-        quiet=False
-    )
+demo.launch()

requirements.txt

@@ -1,3 +1 @@
-gradio
-numpy
-pillow
+gradio