Create initial requirements.txt

app.py

@@ -3,13 +3,13 @@ FLUX.2 [klein] 9B — Character Consistency Space
 ================================================
 • Tab 1 │ Karakter Referansı   : Prompt + max 4 referans görsel → yeni görsel
 • Tab 2 │ img2img + Referans   : Giriş görseli + prompt + max 3 referans → düzenlenmiş görsel
- 
+
 NOTLAR:
 - Bu model, multi-reference desteğini NATIVE olarak sunar; ayrı IP-Adapter gerekmez.
 - FLUX Non-Commercial License geçerlidir. Space'inize HF_TOKEN secret'ı eklemeyi unutmayın.
 - Gereksinim: ~29 GB VRAM (A100 / H100 önerilir).
 """
- 
+import spaces
 import os
 import random
 import gradio as gr
@@ -17,23 +17,23 @@ import numpy as np
 import torch
 from diffusers import Flux2KleinPipeline
 from PIL import Image
- 
+
 # ──────────────────────────────────────────────
 # Sabitler
 # ──────────────────────────────────────────────
- 
+
 MODEL_ID     = "black-forest-labs/FLUX.2-klein-9B"
 DTYPE        = torch.bfloat16
 MAX_REFS_T2I = 4   # karakter referansı tabı için maks referans görseli
 MAX_REFS_I2I = 3   # img2img tabı için maks referans görseli
- 
+
 # ──────────────────────────────────────────────
 # Model yükleme (lazy, singleton)
 # ──────────────────────────────────────────────
- 
+
 _pipe: Flux2KleinPipeline | None = None
- 
- 
+
+
 def get_pipe() -> Flux2KleinPipeline:
     global _pipe
     if _pipe is None:
@@ -44,15 +44,15 @@ def get_pipe() -> Flux2KleinPipeline:
             torch_dtype=DTYPE,
             token=token,
         )
-        _pipe.enable_model_cpu_offload()             # VRAM'ı verimli kullan
+        #_pipe.enable_model_cpu_offload()             # VRAM'ı verimli kullan
         print("[INFO] Model hazır.")
     return _pipe
- 
- 
+
+
 # ──────────────────────────────────────────────
 # Yardımcı fonksiyonlar
 # ──────────────────────────────────────────────
- 
+
 def to_pil(img) -> Image.Image | None:
     """Gradio'dan gelen numpy array veya PIL görselini PIL'e çevirir."""
     if img is None:
@@ -62,26 +62,26 @@ def to_pil(img) -> Image.Image | None:
     if isinstance(img, Image.Image):
         return img.convert("RGB")
     return None
- 
- 
+
+
 def collect_refs(*images) -> list[Image.Image] | None:
     """None olmayan görselleri filtreler, PIL listesi döndürür."""
     refs = [to_pil(img) for img in images if img is not None]
     return refs if refs else None
- 
- 
+
+
 def make_generator(seed: int) -> torch.Generator | None:
     if seed == -1:
         seed = random.randint(0, 2**32 - 1)
     gen = torch.Generator()
     gen.manual_seed(seed)
     return gen
- 
- 
+
+
 # ──────────────────────────────────────────────
 # Tab 1 — Karakter Referansı (Multi-Ref T2I)
 # ──────────────────────────────────────────────
- 
+@spaces.GPU
 def run_t2i(
     prompt: str,
     ref1, ref2, ref3, ref4,
@@ -93,11 +93,11 @@ def run_t2i(
 ) -> Image.Image:
     if not prompt.strip():
         raise gr.Error("Lütfen bir prompt girin.")
- 
+
     refs = collect_refs(ref1, ref2, ref3, ref4)
     gen  = make_generator(seed)
     pipe = get_pipe()
- 
+
     result = pipe(
         prompt=prompt,
         image=refs,          # None → saf t2i | list → multi-ref yönlendirmeli üretim
@@ -107,14 +107,14 @@ def run_t2i(
         guidance_scale=guidance,
         generator=gen,
     ).images[0]
- 
+
     return result
- 
- 
+
+
 # ──────────────────────────────────────────────
 # Tab 2 — img2img + Karakter Referansı
 # ──────────────────────────────────────────────
- 
+@spaces.GPU
 def run_i2i(
     prompt: str,
     input_img,
@@ -130,18 +130,18 @@ def run_i2i(
         raise gr.Error("Lütfen bir prompt girin.")
     if input_img is None:
         raise gr.Error("Lütfen düzenlemek istediğiniz bir giriş görseli yükleyin.")
- 
+
     base = to_pil(input_img)
     refs = collect_refs(ref1, ref2, ref3)
- 
+
     # Tüm görseller tek liste olarak verilir:
     # [giriş görseli] + [karakter referansları]
     # Model, prompt'a göre hangi unsurları transfer edeceğine karar verir.
     all_images = ([base] + refs) if refs else [base]
- 
+
     gen  = make_generator(seed)
     pipe = get_pipe()
- 
+
     # strength parametresi img2img gürültü oranını kontrol eder.
     # Flux2KleinPipeline bu parametreyi desteklemiyorsa sessizce atlanır.
     call_kwargs = dict(
@@ -158,30 +158,30 @@ def run_i2i(
     except TypeError:
         # strength desteklenmiyorsa (pipeline versiyonuna göre değişebilir)
         result = pipe(**call_kwargs).images[0]
- 
+
     return result
- 
- 
+
+
 # ──────────────────────────────────────────────
 # Gradio Arayüzü
 # ──────────────────────────────────────────────
- 
+
 CSS = """
 h1 { text-align: center; }
 .ref-row { gap: 8px !important; }
 footer { display: none !important; }
 """
- 
+
 # Paylaşılan çözünürlük seçenekleri
 RESOLUTION_CHOICES = [512, 768, 1024, 1280]
- 
-with gr.Blocks(css=CSS, title="FLUX.2 [klein] Character Studio") as demo:
- 
+
+with gr.Blocks(title="FLUX.2 [klein] Character Studio") as demo:
+
     gr.Markdown(
-        "# 🎭 FLUX.2 \[klein\] 9B — Character Consistency Studio\n"
+        "# 🎭 FLUX.2 \\[klein\\] 9B — Character Consistency Studio\n"
         "> Multi-reference karakter tutarlılığı · Native multi-image support · 4-step distilled"
     )
- 
+
     # ── Tab 1: Karakter Referansı ──────────────────────────────────────────
     with gr.Tab("🧑‍🎨 Karakter Referansı (T2I)"):
         gr.Markdown(
@@ -201,7 +201,7 @@ with gr.Blocks(css=CSS, title="FLUX.2 [klein] Character Studio") as demo:
                     t2i_ref2 = gr.Image(label="Ref 2", type="pil", height=140)
                     t2i_ref3 = gr.Image(label="Ref 3", type="pil", height=140)
                     t2i_ref4 = gr.Image(label="Ref 4", type="pil", height=140)
- 
+
                 with gr.Accordion("⚙️ Gelişmiş Ayarlar", open=False):
                     with gr.Row():
                         t2i_width  = gr.Dropdown(RESOLUTION_CHOICES, value=1024, label="Genişlik")
@@ -209,12 +209,12 @@ with gr.Blocks(css=CSS, title="FLUX.2 [klein] Character Studio") as demo:
                     t2i_steps    = gr.Slider(1, 8,   value=4,   step=1,   label="Adım Sayısı (Steps)")
                     t2i_guidance = gr.Slider(0.0, 5.0, value=1.0, step=0.1, label="Guidance Scale")
                     t2i_seed     = gr.Number(value=-1, label="Seed (-1 = rastgele)", precision=0)
- 
+
                 t2i_btn = gr.Button("🎨 Oluştur", variant="primary", size="lg")
- 
+
             with gr.Column(scale=1):
                 t2i_out = gr.Image(label="Çıktı", type="pil", height=520)
- 
+
         t2i_btn.click(
             fn=run_t2i,
             inputs=[
@@ -225,7 +225,7 @@ with gr.Blocks(css=CSS, title="FLUX.2 [klein] Character Studio") as demo:
             ],
             outputs=t2i_out,
         )
- 
+
     # ── Tab 2: img2img + Referans ──────────────────────────────────────────
     with gr.Tab("🖼️ img2img + Referans"):
         gr.Markdown(
@@ -257,12 +257,12 @@ with gr.Blocks(css=CSS, title="FLUX.2 [klein] Character Studio") as demo:
                     i2i_steps    = gr.Slider(1, 8,   value=4,   step=1,   label="Adım Sayısı (Steps)")
                     i2i_guidance = gr.Slider(0.0, 5.0, value=1.0, step=0.1, label="Guidance Scale")
                     i2i_seed     = gr.Number(value=-1, label="Seed (-1 = rastgele)", precision=0)
- 
+
                 i2i_btn = gr.Button("🖌️ Düzenle", variant="primary", size="lg")
- 
+
             with gr.Column(scale=1):
                 i2i_out = gr.Image(label="Çıktı", type="pil", height=520)
- 
+
         i2i_btn.click(
             fn=run_i2i,
             inputs=[
@@ -274,7 +274,7 @@ with gr.Blocks(css=CSS, title="FLUX.2 [klein] Character Studio") as demo:
             ],
             outputs=i2i_out,
         )
- 
+
     # ── Bilgi Notu ──────────────────────────────────────────────────────────
     gr.Markdown(
         "---\n"
@@ -282,10 +282,10 @@ with gr.Blocks(css=CSS, title="FLUX.2 [klein] Character Studio") as demo:
         "**Lisans:** FLUX Non-Commercial · "
         "**Gereksinim:** ~29 GB VRAM (A100 / H100)"
     )
- 
+
 # ──────────────────────────────────────────────
 # Başlatma
 # ──────────────────────────────────────────────
- 
+
 if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
+    demo.launch(css=CSS)

requirements.txt

@@ -0,0 +1,10 @@
+git+https://github.com/huggingface/diffusers.git
+transformers>=4.51.0
+accelerate>=1.0.0
+torch>=2.3.0
+torchvision
+gradio>=5.0.0
+Pillow>=10.0.0
+numpy
+sentencepiece
+spaces