Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,52 @@
+import gradio as gr
+import torch
+from diffusers import StableDiffusionInpaintPipeline, DPMSolverMultistepScheduler
+from PIL import Image
+
+# ၁။ Model Card ရွေးချယ်မှု
+model_id = "OzzyGT/Realistic_Vision_V5.1_Inpainting"
+
+# ၂။ Pipeline ကို Load လုပ်ပြီး Optimization များထည့်သွင်းခြင်း
+pipe = StableDiffusionInpaintPipeline.from_pretrained(
+    model_id, 
+    torch_dtype=torch.float32 # CPU အတွက် ပိုငြိမ်သည်
+)
+
+# Speed အတွက် Scheduler ပြောင်းခြင်း
+pipe.scheduler = DPMSolverMultistepScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)
+
+# Safety Checker (NSFW Filter) ကို လုံးဝ ပိတ်ခြင်း
+pipe.safety_checker = lambda images, **kwargs: (images, [False] * len(images))
+
+# CPU Optimization များ
+pipe.enable_attention_slicing()
+# pipe.enable_sequential_cpu_offload() # RAM သိပ်မရှိလျှင် ဖွင့်ရန်
+
+def predict(image_dict, prompt):
+    # ပုံအရွယ်အစားကို 512 အောက်ထားခြင်းက အမြန်ဆုံးဖြစ်သည်
+    init_image = image_dict["background"].convert("RGB").resize((512, 512))
+    mask_image = image_dict["layers"][0].convert("RGB").resize((512, 512))
+    
+    # ၃။ အမြန်ဆုံး အနေအထားဖြင့် ပုံထုတ်ခြင်း (Steps ကို ၂၀ ထားပါ)
+    output = pipe(
+        prompt=prompt, 
+        image=init_image, 
+        mask_image=mask_image,
+        num_inference_steps=20, # အမြန်နှုန်းအတွက် အဓိက အချက်
+        guidance_scale=7.5
+    ).images[0]
+    
+    return output
+
+# ၄။ Gradio UI တည်ဆောက်ခြင်း
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("### ⚡ Fast AI Inpainting (CPU Optimized)")
+    with gr.Row():
+        img = gr.Image(label="Upload Image & Paint Mask", tool="sketch", type="pil")
+        prompt = gr.Textbox(label="Prompt (e.g., 'white shirt')")
+    btn = gr.Button("Generate Fast")
+    result = gr.Image(label="Result")
+    
+    btn.click(predict, inputs=[img, prompt], outputs=result)
+
+demo.launch()