Update app.py

app.py

@@ -1,6 +1,58 @@
+import torch
 import gradio as gr
+import os
+from diffusers import AutoPipelineForText2Image, DPMSolverMultistepScheduler
 
-gr.load(
-   "models/Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo",
-   provider="auto",
-).launch()
+# --- เปลี่ยนชื่อโมเดลที่พังๆ ตรงนี้ได้เลย ---
+# เช่น "stabilityai/sdxl-turbo", "RunDiffusion/Juggernaut-XL-v9", ฯลฯ
+MODEL_ID = "models/Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo" 
+
+print(f"Starting Recovery Mode for: {MODEL_ID}")
+
+# 1. โหลดแบบประหยัด RAM ขั้นสุด
+pipe = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained(
+    MODEL_ID, 
+    torch_dtype=torch.float32, # บังคับ float32 เพราะ CPU ไม่รองรับ float16 ในบางคำสั่ง
+    low_cpu_mem_usage=True
+)
+
+# 2. ย้ายเข้า CPU และตัดการเชื่อมต่อกับ CUDA Driver (เพื่อไม่ให้ Exit Code: 1)
+pipe.to("cpu")
+
+# 3. ใส่เกราะกันระเบิด (Never OOM)
+pipe.scheduler = DPMSolverMultistepScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)
+pipe.enable_attention_slicing("max") 
+pipe.enable_vae_tiling()             
+
+# 4. รีดพลัง CPU ทั้งหมดที่มี
+torch.set_num_threads(os.cpu_count()) 
+
+def gen(prompt, steps, cfg, width, height):
+    if not prompt: return None
+    with torch.no_grad():
+        image = pipe(
+            prompt=prompt,
+            num_inference_steps=int(steps),
+            guidance_scale=float(cfg),
+            width=int(width),
+            height=int(height)
+        ).images[0]
+    return image
+
+# UI แบบคลีนๆ ใช้ง่าย
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown(f"### 🛠️ Space Recovery: {MODEL_ID}")
+    with gr.Row():
+        with gr.Column():
+            prompt = gr.Textbox(label="Prompt", placeholder="ใส่คำที่อยากเจน...")
+            steps = gr.Slider(1, 10, 4, step=1, label="Steps")
+            cfg = gr.Slider(0.0, 3.0, 1.2, step=0.1, label="CFG")
+            width = gr.Slider(256, 512, 384, step=64, label="Width")
+            height = gr.Slider(256, 512, 512, step=64, label="Height")
+            btn = gr.Button("Recover & Generate", variant="primary")
+        with gr.Column():
+            output_img = gr.Image(label="Result")
+
+    btn.click(fn=gen, inputs=[prompt, steps, cfg, width, height], outputs=[output_img])
+
+demo.launch()