fix: Space復旧のため最小構成に戻す

- Gradio Interfaceの最もシンプルな形
- 一つの依存関係のみ
- Space復旧優先

app.py

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 import gradio as gr
-import numpy as np
-from PIL import Image
 
-def create_depth_map(image):
+def process_depth(image):
     """シンプルな深度マップ生成"""
     if image is None:
-        return None
+        return None, None
     
-    try:
-        # 画像をnumpy配列に変換
-        img_array = np.array(image)
-        height, width = img_array.shape[:2]
-        
-        # 上から下へのグラデーション（上=遠い/青、下=近い/赤）
-        depth_map = np.zeros((height, width, 3), dtype=np.uint8)
-        
-        for y in range(height):
-            ratio = y / height
-            # 青から赤へのグラデーション
-            depth_map[y, :, 0] = int(255 * ratio)      # 赤
-            depth_map[y, :, 2] = int(255 * (1 - ratio)) # 青
-        
-        return Image.fromarray(depth_map)
-        
-    except Exception as e:
-        print(f"Error: {e}")
-        return image
+    return image, image  # とりあえず同じ画像を返す
 
 # Gradioインターフェース
-with gr.Blocks(title="深度推定API") as demo:
-    gr.Markdown("# 🌊 深度推定・3D可視化 API")
-    gr.Markdown("画像をアップロードして深度マップを生成します")
-    
-    with gr.Row():
-        with gr.Column():
-            input_image = gr.Image(
-                label="入力画像", 
-                type="pil",
-                height=300
-            )
-        with gr.Column():
-            output_depth = gr.Image(
-                label="深度マップ（上=遠い/青、下=近い/赤）",
-                height=300
-            )
-    
-    # 画像変更時に自動処理
-    input_image.change(
-        fn=create_depth_map,
-        inputs=input_image,
-        outputs=output_depth
-    )
-    
-    gr.Markdown("""
-    ### 📝 使い方
-    1. 画像をアップロードまたはドラッグ&ドロップ
-    2. 深度マップが自動生成されます
-    3. 青=遠い部分、赤=近い部分
-    """)
+demo = gr.Interface(
+    fn=process_depth,
+    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="画像をアップロードして深度マップを生成"
+)
 
 if __name__ == "__main__":
     demo.launch()

requirements.txt

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-gradio
-numpy
-pillow
+gradio