Create app.py

app.py

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+import os
+import shutil
+import torch
+import gradio as gr
+from diffusers import StableDiffusionPipeline, StableDiffusionXLPipeline
+from huggingface_hub import hf_hub_download, HfApi
+
+def convert_and_push(source_repo, file_name, model_type, target_repo, hf_token):
+    # 檢查 Token 是否為空
+    if not hf_token:
+        return "❌ 錯誤：請輸入具有寫入權限的 Hugging Face Token！"
+    
+    # 定義暫存目錄，轉換完會刪除
+    output_dir = "temp_diffusers_model"
+    api = HfApi()
+    
+    try:
+        # --- 第一步：從雲端下載檔案 ---
+        gr.Info(f"正在從 {source_repo} 下載 {file_name}...")
+        # hf_hub_download 會把檔案抓到 Space 的快取暫存區
+        local_ckpt_path = hf_hub_download(
+            repo_id=source_repo.strip(), 
+            filename=file_name.strip()
+        )
+        
+        # --- 第二步：判斷模型版本並選擇對應的轉換引擎 ---
+        # SD 1.5/2.1 與 SDXL 的結構不同，所以必須切換類別
+        if model_type == "SDXL":
+            gr.Info("偵測到 SDXL，使用 StableDiffusionXLPipeline 轉換...")
+            pipeline_class = StableDiffusionXLPipeline
+        else:
+            gr.Info("使用 StableDiffusionPipeline 轉換 (SD1.5/2.1)...")
+            pipeline_class = StableDiffusionPipeline
+            
+        # --- 第三步：執行核心轉換 ---
+        # from_single_file 是一個強大的方法，能把單一 .safetensors 拆解成 Diffusers 資料夾結構
+        # load_safety_checker=False: 關閉安全檢查器以節省 VRAM/RAM
+        # torch_dtype=torch.float32: 在免費 CPU Space 建議用 float32，最穩定
+        pipe = pipeline_class.from_single_file(
+            local_ckpt_path, 
+            load_safety_checker=False,
+            torch_dtype=torch.float32 
+        )
+        
+        # 將轉換好的各個子元件（unet, vae, tokenizer 等）存入暫存資料夾
+        pipe.save_pretrained(output_dir)
+        
+        # --- 第四步：推送到你的 Hugging Face 倉庫 ---
+        gr.Info(f"正在推送到目標倉庫: {target_repo}...")
+        
+        # 1. 自動建立目標倉庫 (如果已經存在則會忽略)
+        api.create_repo(
+            repo_id=target_repo.strip(), 
+            token=hf_token, 
+            exist_ok=True, 
+            repo_type="model"
+        )
+        
+        # 2. 將整個資料夾上傳，這會自動完成 Diffusers 的標準檔案佈局
+        api.upload_folder(
+            folder_path=output_dir,
+            repo_id=target_repo.strip(),
+            token=hf_token,
+            repo_type="model"
+        )
+        
+        # --- 第五步：清理暫存，釋放硬碟空間 ---
+        shutil.rmtree(output_dir)
+        
+        return f"✅ 成功完成！\n模型已轉換並推送到：https://huggingface.co{target_repo}"
+        
+    except Exception as e:
+        # 發生錯誤時也嘗試清理暫存，避免硬碟爆掉
+        if os.path.exists(output_dir):
+            shutil.rmtree(output_dir)
+        return f"❌ 出錯了：{str(e)}"
+
+# --- Gradio UI 排版 ---
+with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(), title="SD 轉 Diffusers 工具") as demo:
+    gr.Markdown("# 🚀 SD to Diffusers 雲端自動推送工具")
+    gr.Markdown("本工具能將單一檔案模型 (.safetensors) 直接轉換為 Diffusers 格式並推送到你的個人 Repo。")
+    
+    with gr.Row():
+        # 左邊區塊：來源模型資訊
+        with gr.Column():
+            gr.Markdown("### 📥 1. 來源模型 (Source)")
+            src_repo = gr.Textbox(label="來源 Repo ID", placeholder="作者/倉庫名稱")
+            src_file = gr.Textbox(label="來源檔案名稱", placeholder="包含副檔名，如 model.safetensors")
+            m_type = gr.Radio(["SD1.5 / SD2.1", "SDXL"], label="模型版本", value="SD1.5 / SD2.1")
+            
+        # 右邊區塊：目標位置與金鑰
+        with gr.Column():
+            gr.Markdown("### 📤 2. 目標設定 (Target)")
+            tgt_repo = gr.Textbox(label="你的目標 Repo ID", placeholder="你的名稱/新倉庫名稱")
+            hf_token = gr.Textbox(label="Hugging Face Write Token", placeholder="需有 Write 權限的 Token", type="password")
+            
+    # 執行按鈕
+    run_btn = gr.Button("🔥 開始轉換並推送", variant="primary")
+    
+    # 狀態回饋
+    status_output = gr.Textbox(label="執行進度與狀態", lines=5)
+
+    # 綁定按鈕動作
+    run_btn.click(
+        fn=convert_and_push, 
+        inputs=[src_repo, src_file, m_type, tgt_repo, hf_token], 
+        outputs=status_output
+    )
+
+demo.launch()