Update app.py

app.py

@@ -1,139 +1,160 @@
+# app.py
+
 import gradio as gr
 import numpy as np
 import random
-
-# import spaces #[uncomment to use ZeroGPU]
-from diffusers import DiffusionPipeline
 import torch
+from diffusers import DiffusionPipeline
+
+# --- 1. إعداد النموذج والجهاز ---
 
+# التحقق من وجود GPU وتحديد نوع البيانات
 device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
-model_repo_id = "stabilityai/sdxl-turbo"  # Replace to the model you would like to use
+torch_dtype = torch.float16 if torch.cuda.is_available() else torch.float32
 
-if torch.cuda.is_available():
-    torch_dtype = torch.float16
-else:
-    torch_dtype = torch.float32
+# هام: استبدل "YourUsername/Takween-v1" بالمعرف الخاص بنموذجك الذي رفعته على Hugging Face
+MODEL_ID = "YourUsername/Takween-v1"
+BASE_MODEL_ID = "runwayml/stable-diffusion-v1-5"
+
+# تحميل النموذج مع خطة بديلة
+try:
+    pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(MODEL_ID, torch_dtype=torch_dtype)
+    print(f"✅ Trained model '{MODEL_ID}' loaded successfully from the Hub.")
+except Exception as e:
+    print(f"❌ Could not load trained model '{MODEL_ID}'. Loading base model. Error: {e}")
+    pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(BASE_MODEL_ID, torch_dtype=torch_dtype)
 
-pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(model_repo_id, torch_dtype=torch_dtype)
 pipe = pipe.to(device)
 
+# تحديد أقصى قيمة للبذرة العشوائية
 MAX_SEED = np.iinfo(np.int32).max
-MAX_IMAGE_SIZE = 1024
 
+# --- 2. دالة توليد الصور ---
 
-# @spaces.GPU #[uncomment to use ZeroGPU]
 def infer(
     prompt,
     negative_prompt,
     seed,
     randomize_seed,
-    width,
-    height,
     guidance_scale,
     num_inference_steps,
     progress=gr.Progress(track_tqdm=True),
 ):
+    """
+    تستقبل هذه الدالة المدخلات من الواجهة وتقوم بتوليد الصورة.
+    """
     if randomize_seed:
         seed = random.randint(0, MAX_SEED)
 
-    generator = torch.Generator().manual_seed(seed)
+    generator = torch.Generator(device=device).manual_seed(seed)
 
     image = pipe(
         prompt=prompt,
         negative_prompt=negative_prompt,
         guidance_scale=guidance_scale,
-        num_inference_steps=num_inference_steps,
-        width=width,
-        height=height,
+        num_inference_steps=int(num_inference_steps),
         generator=generator,
     ).images[0]
 
+    # إرجاع الصورة والبذرة المستخدمة لعرضها في الواجهة
     return image, seed
 
 
+# --- 3. تصميم واجهة Gradio ---
+
+# أمثلة خاصة بمشروع تكوين
 examples = [
-    "Astronaut in a jungle, cold color palette, muted colors, detailed, 8k",
-    "An astronaut riding a green horse",
-    "A delicious ceviche cheesecake slice",
+    "A filled red circle with a black border",
+    "An outline blue triangle positioned to the left of a yellow square",
+    "A green star overlapping a purple rectangle",
 ]
 
+# تنسيق CSS بسيط لتوسيط الواجهة
 css = """
 #col-container {
     margin: 0 auto;
-    max-width: 640px;
+    max-width: 700px;
 }
 """
 
-with gr.Blocks(css=css) as demo:
+# بناء الواجهة باستخدام gr.Blocks
+with gr.Blocks(css=css, theme=gr.themes.Soft()) as demo:
     with gr.Column(elem_id="col-container"):
-        gr.Markdown(" # Text-to-Image Gradio Template")
+        # العنوان الرئيسي
+        gr.Markdown("# مشروع تكوين (Takween Project)")
+        gr.Markdown("#### نموذج متخصص في تحويل الأوصاف النصية إلى صور هندسية دقيقة.")
 
+        # صف الإدخال الرئيسي وزر التشغيل
         with gr.Row():
             prompt = gr.Text(
-                label="Prompt",
+                label="أدخل الوصف النصي هنا (Prompt)",
                 show_label=False,
                 max_lines=1,
-                placeholder="Enter your prompt",
+                placeholder="دائرة حمراء ممتلئة على خلفية زرقاء...",
                 container=False,
             )
+            run_button = gr.Button("تكوين", scale=0, variant="primary")
 
-            run_button = gr.Button("Run", scale=0, variant="primary")
+        # عرض الصورة الناتجة
+        result_image = gr.Image(label="الصورة المولدة", show_label=False)
 
-        result = gr.Image(label="Result", show_label=False)
-
-        with gr.Accordion("Advanced Settings", open=False):
+        # قسم الإعدادات المتقدمة
+        with gr.Accordion("الإعدادات المتقدمة (Advanced Settings)", open=False):
             negative_prompt = gr.Text(
-                label="Negative prompt",
+                label="الوصف السلبي (Negative Prompt)",
                 max_lines=1,
-                placeholder="Enter a negative prompt",
-                visible=False,
-            )
-
-            seed = gr.Slider(
-                label="Seed",
-                minimum=0,
-                maximum=MAX_SEED,
-                step=1,
-                value=0,
+                placeholder="أدخل ما لا ترغب في رؤيته في الصورة",
             )
-
-            randomize_seed = gr.Checkbox(label="Randomize seed", value=True)
-
+            
             with gr.Row():
-                width = gr.Slider(
-                    label="Width",
-                    minimum=256,
-                    maximum=MAX_IMAGE_SIZE,
-                    step=32,
-                    value=1024,  # Replace with defaults that work for your model
-                )
-
-                height = gr.Slider(
-                    label="Height",
-                    minimum=256,
-                    maximum=MAX_IMAGE_SIZE,
-                    step=32,
-                    value=1024,  # Replace with defaults that work for your model
+                seed = gr.Slider(
+                    label="البذرة (Seed)",
+                    minimum=0,
+                    maximum=MAX_SEED,
+                    step=1,
+                    value=0,
                 )
+                randomize_seed = gr.Checkbox(label="بذرة عشوائية", value=True)
 
             with gr.Row():
                 guidance_scale = gr.Slider(
-                    label="Guidance scale",
+                    label="مقياس التوجيه (Guidance Scale)",
                     minimum=0.0,
-                    maximum=10.0,
+                    maximum=20.0,
                     step=0.1,
-                    value=0.0,  # Replace with defaults that work for your model
+                    value=7.5, # قيمة مثالية لنموذج SD v1.5
                 )
-
                 num_inference_steps = gr.Slider(
-                    label="Number of inference steps",
+                    label="عدد خطوات التوليد",
                     minimum=1,
-                    maximum=50,
+                    maximum=100,
                     step=1,
-                    value=2,  # Replace with defaults that work for your model
+                    value=30, # قيمة جيدة ومتوازنة
                 )
-
+        
+        # عرض أمثلة جاهزة
         gr.Examples(examples=examples, inputs=[prompt])
+
+        # قسم فريق العمل والشكر
+        with gr.Accordion("فريق العمل والشكر والتقدير", open=True):
+            gr.Markdown("""
+            <div style='text-align: right; direction: rtl;'>
+                <h4><b>فريق العمل:</b></h4>
+                <ul>
+                    <li>أسامة سعيد</li>
+                    <li>طارق العمري</li>
+                </ul>
+                <hr>
+                <h4><b>شكر وتقدير خاص:</b></h4>
+                <p>نتقدم بجزيل الشكر والتقدير لكل من ساهم في إنجاح هذا العمل بإرشاده ودعمه:</p>
+                <ul>
+                    <li><b>الدكتور القدير/ أكرم الصباري</b> (أستاذ الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة)</li>
+                    <li><b>المهندسة/ فاتن الحيافي</b> (أستاذة الجانب العملي)</li>
+                </ul>
+            </div>
+            """)
+
+    # ربط المدخلات والمخرجات بالدالة
     gr.on(
         triggers=[run_button.click, prompt.submit],
         fn=infer,
@@ -142,13 +163,12 @@ with gr.Blocks(css=css) as demo:
             negative_prompt,
             seed,
             randomize_seed,
-            width,
-            height,
             guidance_scale,
             num_inference_steps,
         ],
-        outputs=[result, seed],
+        outputs=[result_image, seed],
     )
 
+# لتشغيل الواجهة محلياً
 if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
+    demo.launch()