Update app.py

app.py

@@ -5,6 +5,7 @@ import io
 import gradio as gr
 from PIL import Image
 
+# Hugging Face Secrets से API Key लें
 API_KEY = os.getenv("NVIDIA_API_KEY")
 INVOKE_URL = "https://ai.api.nvidia.com/v1/genai/black-forest-labs/flux.2-klein-4b"
 
@@ -23,21 +24,47 @@ def generate_or_edit(prompt, input_image=None):
         "steps": 4
     }
 
+    # अगर इमेज है तो उसे बेस64 में बदलें
+    if input_image is not None:
+        buffered = io.BytesIO()
+        input_image.save(buffered, format="PNG")
+        img_str = base64.b64encode(buffered.getvalue()).decode()
+        payload["image"] = img_str
+
     try:
         response = requests.post(INVOKE_URL, headers=HEADERS, json=payload)
         response.raise_for_status()
-        data = response.json()
-        
-        # यह लाइन बहुत महत्वपूर्ण है: यह लॉग्स में पूरा रिस्पॉन्स दिखाएगी
-        print("DEBUG RESPONSE:", data)
+        result = response.json()
         
-        # अगर इमेज 'image' की में नहीं है, तो रिस्पॉन्स की स्ट्रक्चर के अनुसार इसे बदलें
-        # रिस्पॉन्स लॉग में देखें कि इमेज कहाँ है (जैसे: data['output']['image'])
-        return "Check Logs for: " + str(list(data.keys()))
+        # रिस्पॉन्स को प्रोसेस करना
+        # Flux मॉडल आमतौर पर 'image' या 'artifacts' में डेटा देता है
+        if "image" in result:
+            image_data = base64.b64decode(result["image"])
+        elif "artifacts" in result:
+            image_data = base64.b64decode(result["artifacts"][0]["base64"])
+        else:
+            return None
+            
+        return Image.open(io.BytesIO(image_data))
         
     except Exception as e:
-        return f"Error: {str(e)}"
+        print(f"Error: {e}")
+        return None
+
+# Gradio इंटरफ़ेस
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("# Vedika AI - Image Studio")
+    
+    with gr.Row():
+        with gr.Column():
+            prompt_input = gr.Textbox(label="Prompt", placeholder="यहाँ अपना प्रॉम्प्ट लिखें...")
+            image_input = gr.Image(label="Input Image (Optional)", type="pil")
+            submit_btn = gr.Button("Generate / Edit", variant="primary")
+        
+        with gr.Column():
+            result_output = gr.Image(label="Result")
+
+    submit_btn.click(fn=generate_or_edit, inputs=[prompt_input, image_input], outputs=result_output)
 
-# इंटरफ़ेस
-demo = gr.Interface(fn=generate_or_edit, inputs=["text", "image"], outputs="text")
-demo.launch()
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)