Update app.py

app.py

@@ -5,10 +5,10 @@ import time
 import base64
 from io import BytesIO
 from PIL import Image
-from gradio_client import Client  # Hugging Face Space এর জন্য নতুন মডিউল
+from gradio_client import Client
 
 # ==========================================
-# 1. API Keys (তোমার ১০টি API)
+# 1. API Keys
 # ==========================================
 KEYS = {
     "deepai": "16e69995-00d4-4ffd-993c-a026632f6de6",
@@ -26,7 +26,7 @@ KEYS = {
 }
 
 # ==========================================
-# 2. API Functions (তোমার নিজস্ব API)
+# 2. API Functions
 # ==========================================
 def get_image_from_url(url):
     response = requests.get(url)
@@ -127,62 +127,50 @@ def generate_stable_horde(prompt, w, h, ar):
                 return get_image_from_url(check.json()['generations'][0]['img'])
     raise Exception("Error")
 
-# ==========================================
-# 3. Hugging Face Public Spaces (নতুন হাইব্রিড সংযোজন)
-# ==========================================
+# HF Public Spaces
 def generate_hf_flux(prompt, w, h, ar):
-    # Black Forest Labs এর অফিশিয়াল FLUX মডেল
     client = Client("black-forest-labs/FLUX.1-schnell")
     result = client.predict(prompt=prompt, seed=0, randomize_seed=True, width=1024, height=1024, num_inference_steps=4, api_name="/infer")
     return Image.open(result[0])
 
 def generate_hf_sdxl_lightning(prompt, w, h, ar):
-    # ByteDance এর সুপার ফাস্ট SDXL Lightning মডেল
     client = Client("ByteDance/SDXL-Lightning")
     result = client.predict(prompt, "4-Step", api_name="/generate_image")
     return Image.open(result)
 
 def generate_hf_sd3(prompt, w, h, ar):
-    # Stability AI এর Stable Diffusion 3.5 Large
     client = Client("stabilityai/stable-diffusion-3.5-large")
     result = client.predict(prompt=prompt, negative_prompt="", seed=0, randomize_seed=True, width=1024, height=1024, guidance_scale=4.5, num_inference_steps=40, api_name="/infer")
     return Image.open(result[0])
 
-
 # ==========================================
-# 4. Pipeline & Status Logic
+# 3. Pipeline Dictionary
 # ==========================================
-# প্রথমে ফাস্ট API গুলো, তারপর লিমিট শেষ হলে অটোমেটিক HF Public Space এ যাবে
-API_PIPELINE = [
-    ("Stability AI", generate_stability), 
-    ("GetImg AI", generate_getimg), 
-    ("Segmind", generate_segmind), 
-    ("Fireworks", generate_fireworks),
-    ("DeepAI", generate_deepai),
-    ("Google Imagen", generate_google_imagen),
-    ("Eden AI", generate_edenai),
-    ("ModelsLab", generate_modelslab),
-    ("OpenRouter", generate_openrouter),
-    ("Stable Horde", generate_stable_horde),
-    ("HF Space: FLUX.1", generate_hf_flux),                 # নতুন যুক্ত হয়েছে
-    ("HF Space: SDXL Light", generate_hf_sdxl_lightning),   # নতুন যুক্ত হয়েছে
-    ("HF Space: SD3.5", generate_hf_sd3)                    # নতুন যুক্ত হয়েছে
-]
-
-def render_dashboard(statuses):
-    html_content = "<div style='display: flex; flex-wrap: wrap; gap: 15px; justify-content: center; background-color: #1e1e1e; padding: 15px; border-radius: 10px; border: 1px solid #333; margin-bottom: 20px;'>"
-    for name, status in statuses.items():
-        # HF স্পেসগুলোকে একটু আলাদা রঙে দেখানোর জন্য
-        color = "#00d2ff" if "HF Space" in name else "white"
-        html_content += f"<span style='font-size: 15px; font-weight: bold; color: {color};'>{status} {name}</span>"
-    html_content += "</div>"
-    return html_content
+API_PIPELINE = {
+    "Stability AI": generate_stability, 
+    "GetImg AI": generate_getimg, 
+    "Segmind": generate_segmind, 
+    "Fireworks": generate_fireworks,
+    "DeepAI": generate_deepai,
+    "Google Imagen": generate_google_imagen,
+    "Eden AI": generate_edenai,
+    "ModelsLab": generate_modelslab,
+    "OpenRouter": generate_openrouter,
+    "Stable Horde": generate_stable_horde,
+    "HF Space: FLUX.1 (Public)": generate_hf_flux,
+    "HF Space: SDXL Light (Public)": generate_hf_sdxl_lightning,
+    "HF Space: SD3.5 (Public)": generate_hf_sd3
+}
 
-def generate_image_with_fallback(prompt, style, size, current_statuses):
+# ==========================================
+# 4. Generation Logic (Auto + Manual)
+# ==========================================
+def generate_image_logic(prompt, style, size, selected_api):
     if not prompt.strip():
-        yield None, "⚠️ **দয়া করে একটি প্রম্পট লিখুন!**", render_dashboard(current_statuses), current_statuses
+        yield None, "⚠️ **দয়া করে একটি প্রম্পট লিখুন!**"
         return
 
+    # সাইজ সেটআপ
     if size == "ল্যান্ডস্কেপ (16:9) - YouTube":
         w, h, ar = 1024, 576, "16:9"
     elif size == "পোর্ট্রেট (9:16) - TikTok":
@@ -190,53 +178,56 @@ def generate_image_with_fallback(prompt, style, size, current_statuses):
     else:
         w, h, ar = 1024, 1024, "1:1"
 
+    # স্টাইল সেটআপ
     style_modifiers = {
         "ফটোরিয়ালিস্টিক (Photorealistic)": ", ultra realistic, highly detailed, photorealistic, 8k resolution, raw photo, masterpiece, soft cinematic lighting",
         "এনিমে (Anime)": ", high quality anime style, studio ghibli, masterpiece, vibrant colors, detailed shading",
         "থ্রিডি আর্ট (3D)": ", 3d render, unreal engine 5, octane render, beautiful 3d masterpiece",
         "ডিফল্ট (Default)": ""
     }
-    
     enhanced_prompt = f"{prompt.strip()}{style_modifiers.get(style, '')}, aspect ratio {ar}"
 
-    for name, _ in API_PIPELINE:
-        current_statuses[name] = "⚪"
-    
-    yield None, "⏳ শুরু হচ্ছে...", render_dashboard(current_statuses), current_statuses
+    # লজিক ১: যদি অটোমেটিক সিলেক্ট করা থাকে
+    if selected_api == "অটোমেটিক (Auto Fallback)":
+        yield None, "⏳ শুরু হচ্ছে..."
+        for api_name, api_func in API_PIPELINE.items():
+            yield None, f"⏳ **{api_name}**-এর সাথে কানেক্ট করা হচ্ছে..."
+            try:
+                image = api_func(enhanced_prompt, w, h, ar)
+                if image:
+                    yield image, f"✅ **সফল!** {api_name} থেকে অটোমেটিকভাবে ছবি তৈরি হয়েছে।"
+                    return 
+            except Exception as e:
+                yield None, f"❌ **{api_name}** ফেইল করেছে। অটোমেটিক পরেরটিতে যাচ্ছে..."
+                continue
+        yield None, "🚫 **দুঃখিত! সবগুলো সার্ভার ব্যস্ত বা লিমিট শেষ।**"
 
-    for api_name, api_func in API_PIPELINE:
-        current_statuses[api_name] = "🟡"
-        yield None, f"⏳ **{api_name}**-এর সাথে কানেক্ট করা হচ্ছে...", render_dashboard(current_statuses), current_statuses
-        
+    # লজিক ২: যদি ম্যানুয়ালি নির্দিষ্ট কোনো API সিলেক্ট করা থাকে
+    else:
+        yield None, f"⏳ শুধুমাত্র **{selected_api}**-এর সাথে কানেক্ট করা হচ্ছে..."
+        api_func = API_PIPELINE[selected_api]
         try:
             image = api_func(enhanced_prompt, w, h, ar)
             if image:
-                current_statuses[api_name] = "🟢"
-                yield image, f"✅ **সফল!** {api_name} থেকে ছবি তৈরি হয়েছে।", render_dashboard(current_statuses), current_statuses
-                return 
+                yield image, f"✅ **সফল!** আপনি ম্যানুয়ালি {selected_api} থেকে ছবি বানিয়েছেন।"
+            else:
+                yield None, f"❌ **দুঃখিত!** {selected_api} এর লিমিট শেষ বা সার্ভার ডাউন।"
         except Exception as e:
-            current_statuses[api_name] = "🔴" 
-            yield None, f"❌ **{api_name}** ফেইল করেছে। পরেরটিতে যাচ্ছে...", render_dashboard(current_statuses), current_statuses
-            continue
-    
-    yield None, "🚫 **দুঃখিত! সবগুলো সার্ভার বর্তমানে ব্যস্ত বা লিমিট শেষ।**", render_dashboard(current_statuses), current_statuses
+            yield None, f"❌ **দুঃখিত!** {selected_api} এর লিমিট শেষ বা সার্ভার ডাউন। অন্য একটি সিলেক্ট করুন।"
 
 # ==========================================
 # 5. Gradio Web UI
 # ==========================================
-initial_statuses = {name: "⚪" for name, _ in API_PIPELINE}
+# অপশন লিস্ট তৈরি করা হচ্ছে
+api_choices = ["অটোমেটিক (Auto Fallback)"] + list(API_PIPELINE.keys())
 
 with gr.Blocks(theme=gr.themes.Base()) as demo:
-    gr.Markdown("<h1 style='text-align: center;'>🎨 Pro AI Image Generator (Hybrid Engine)</h1>")
-    
-    status_board = gr.HTML(render_dashboard(initial_statuses))
-    status_state = gr.State(initial_statuses)
-    
-    gr.Markdown("<p style='text-align: center; font-size: 14px;'>⚪ অপেক্ষমান &nbsp; | &nbsp; 🟡 কানেক্টিং &nbsp; | &nbsp; 🟢 কানেক্টেড (সফল) &nbsp; | &nbsp; 🔴 ফেইল/লিমিট শেষ<br><span style='color: #00d2ff;'>নীল রঙের না��গুলো হলো পাবলিক আনলিমিটেড সার্ভার</span></p>")
+    gr.Markdown("<h1 style='text-align: center;'>🎨 Pro AI Image Generator</h1>")
+    gr.Markdown("<p style='text-align: center;'>অটোমেটিক মোড ব্যবহার করুন অথবা পছন্দের সার্ভার থেকে ম্যানুয়ালি ছবি জেনারেট করুন।</p>")
 
     with gr.Row():
         with gr.Column(scale=1):
-            prompt_input = gr.Textbox(label="ইমেজের বর্ণনা লিখুন (Prompt)", placeholder="Two beautiful red roses in a garden...", lines=3)
+            prompt_input = gr.Textbox(label="ইমেজের বর্ণনা লিখুন (Prompt)", placeholder="A highly detailed futuristic city...", lines=3)
             
             with gr.Row():
                 style_input = gr.Dropdown(
@@ -247,10 +238,18 @@ with gr.Blocks(theme=gr.themes.Base()) as demo:
                 
                 size_input = gr.Dropdown(
                     choices=["স্কয়ার (1:1) - Instagram", "ল্যান্ডস্কেপ (16:9) - YouTube", "পোর্ট্রেট (9:16) - TikTok"],
-                    label="ছবির সাইজ (Image Size)",
+                    label="ছবির সাইজ (Size)",
                     value="স্কয়ার (1:1) - Instagram"
                 )
             
+            # নতুন সার্ভার সিলেকশন মেনু
+            api_selector = gr.Dropdown(
+                choices=api_choices,
+                label="সার্ভার / API সিলেক্ট করুন",
+                value="অটোমেটিক (Auto Fallback)",
+                interactive=True
+            )
+            
             generate_btn = gr.Button("Generate Image", variant="primary")
             log_box = gr.Markdown("স্ট্যাটাস: অপেক্ষমান...")
         
@@ -258,9 +257,9 @@ with gr.Blocks(theme=gr.themes.Base()) as demo:
             image_output = gr.Image(label="জেনারেট হওয়া ছবি", type="pil")
 
     generate_btn.click(
-        fn=generate_image_with_fallback,
-        inputs=[prompt_input, style_input, size_input, status_state],
-        outputs=[image_output, log_box, status_board, status_state]
+        fn=generate_image_logic,
+        inputs=[prompt_input, style_input, size_input, api_selector],
+        outputs=[image_output, log_box]
     )
 
 if __name__ == "__main__":