Update app.py

app.py

@@ -6,8 +6,7 @@ from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
 import torch
 from diffusers import StableDiffusionPipeline
 
-# --- 1. SİSTEM BAŞLATMA (Arka planda bir kere çalışır) ---
-print("Model ve Veriler Hazırlanıyor...")
+print("System Initialization...")
 np.random.seed(42)
 ozellikler = np.random.rand(200, 14) * 100 
 etiketler = np.random.choice([0, 1], 200) 
@@ -21,41 +20,37 @@ y = hf_dataset.to_pandas().iloc[:, -1]
 clf = RandomForestClassifier(n_estimators=50, random_state=42)
 clf.fit(X, y)
 
-# Budanmış (Pruned) modeli yüklüyoruz
 pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("nota-ai/bk-sdm-tiny", torch_dtype=torch.float32)
 if torch.cuda.is_available():
     pipe = pipe.to("cuda")
 
-# --- 2. ÜRETİM FONKSİYONU (Butona basıldığında çalışır) ---
 def generate_neuro_image():
-    # 14 kanallı yeni bir beyin sinyali simülasyonu
     yeni_sinyal = np.random.rand(1, 14) * 100
     tahmin = clf.predict(yeni_sinyal)[0]
     
     if tahmin == 0:
-        durum_adi = "Uyanık ve Odaklanmış (Gözler Açık)"
+        durum_adi = "Awake & Focused (Eyes Open)"
         prompt = "A highly focused futuristic brain, glowing neon blue nodes, cyberpunk city background, ultra detailed, 8k"
     else:
-        durum_adi = "Sakin ve Dinleniyor (Gözler Kapalı)"
+        durum_adi = "Calm & Resting (Eyes Closed)"
         prompt = "A peaceful zen garden, glowing soft green tree, calm relaxing atmosphere, digital art, highly detailed"
         
     image = pipe(prompt, num_inference_steps=20).images[0]
     return durum_adi, prompt, image
 
-# --- 3. GRADIO WEB ARAYÜZÜ (UI) ---
-with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo:
-    gr.Markdown("# 🧠 CognitiveDiffusion: Edge-Optimized Neuro-AI Pipeline")
-    gr.Markdown("Bu PoC, EEG beyin dalgalarını simüle ederek anlık bilişsel durumu sınıflandırır ve optimize edilmiş (pruned) bir difüzyon modeli ile bu durumu anında görselleştirir. **HubX AI Lab**'in edge optimizasyon vizyonundan ilham alınarak tasarlanmıştır.")
+# Minimalist ve Profesyonel UI (Monochrome Theme)
+with gr.Blocks(theme=gr.themes.Monochrome()) as demo:
+    gr.Markdown("# CognitiveDiffusion: Edge-Optimized Neuro-AI Pipeline")
+    gr.Markdown("This Proof of Concept simulates an active 14-channel EEG data stream, categorizes the real-time cognitive state using a lightweight classifier, and visually renders the state utilizing a pruned diffusion model (bk-sdm-tiny). Designed for resource-constrained edge environments.")
     
     with gr.Row():
         with gr.Column():
-            btn = gr.Button("🚀 Yeni EEG Sinyali Simüle Et ve Üret", variant="primary")
-            state_out = gr.Textbox(label="Algılanan Bilişsel Durum", lines=1)
-            prompt_out = gr.Textbox(label="Üretilen Yapay Zeka Promptu", lines=2)
+            btn = gr.Button("Simulate EEG Signal & Generate Output", variant="primary")
+            state_out = gr.Textbox(label="Detected Cognitive State", lines=1)
+            prompt_out = gr.Textbox(label="Generated Gen-AI Prompt", lines=2)
         with gr.Column():
-            image_out = gr.Image(label="Neuro-AI Çıktısı")
+            image_out = gr.Image(label="Neuro-AI Output")
             
     btn.click(fn=generate_neuro_image, inputs=[], outputs=[state_out, prompt_out, image_out])
 
-# Uygulamayı başlat
 demo.launch()