README.md

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title: Realtime FLUX Image
emoji: 💬⚡
colorFrom: yellow
colorTo: pink
sdk: gradio
sdk_version: 5.35.0
app_file: app.py
pinned: true
license: mit
short_description: mcp_server & High quality Images in Realtime
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Looking at this code, it's a Gradio-based application for real-time image generation using the FLUX.1-schnell model. Here's a detailed explanation:

## English Explanation

### Overview
This application provides a real-time image generation interface using the FLUX.1-schnell diffusion model. It features instant preview capabilities where images are generated as you type, making it highly interactive and user-friendly.

### Key Features

1. **Real-time Generation**
   - Images are generated automatically as you type in the prompt
   - Uses GPU acceleration with `@spaces.GPU` decorator
   - Optimized for fast inference with only 1-4 steps

2. **User Interface Components**
   - **Prompt Input**: Text area for describing desired images
   - **Generated Image**: Real-time display of generated results
   - **Enhance Button**: Manual trigger for image generation
   - **Latency Display**: Shows processing time for each generation

3. **Advanced Options**
   - **Seed Control**: For reproducible results (0 to 2³²-1)
   - **Randomize Seed**: Toggle for random seed generation
   - **Width/Height Sliders**: Image dimensions (256-2048 pixels)
   - **Inference Steps**: Control generation quality/speed (1-4 steps)

4. **Special Features**
   - **Snow Effect**: Animated snowflakes falling across the interface
   - **Korean Text Detection**: Warns when Korean text is detected in prompts
   - **Example Gallery**: Pre-defined creative prompts for inspiration
   - **Automatic CUDA Cache Clearing**: Prevents memory overflow

### Technical Implementation

1. **Model Configuration**
   - Uses FLUX.1-schnell with float16 precision for efficiency
   - Custom pipeline with intermediate outputs capability
   - GPU duration limited to 15 seconds per generation

2. **Input Validation**
   - Automatic size constraints (256-2048 pixels)
   - Seed validation and randomization
   - Error handling with graceful fallbacks

3. **Performance Optimizations**
   - Automatic Mixed Precision (AMP) for faster computation
   - CUDA cache clearing after each generation
   - Minimal inference steps for real-time performance

### Example Prompts Included
- Steampunk owl in Victorian clothing
- Floating island made of books
- Bioluminescent cyberpunk forest
- Ancient temple with robot archaeologists
- Cosmic coffee shop with constellation baristas

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## 한글 설명

### 개요
이 애플리케이션은 FLUX.1-schnell 확산 모델을 사용한 실시간 이미지 생성 인터페이스입니다. 타이핑하는 동안 즉시 이미지가 생성되는 기능을 제공하여 매우 상호작용적이고 사용자 친화적입니다.

### 주요 기능

1. **실시간 생성**
   - 프롬프트를 입력하는 동안 자동으로 이미지 생성
   - `@spaces.GPU` 데코레이터를 통한 GPU 가속
   - 1-4 단계만으로 빠른 추론 최적화

2. **사용자 인터페이스 구성요소**
   - **프롬프트 입력**: 원하는 이미지를 설명하는 텍스트 영역
   - **생성된 이미지**: 생성 결과의 실시간 표시
   - **향상 버튼**: 수동 이미지 생성 트리거
   - **지연 시간 표시**: 각 생성의 처리 시간 표시

3. **고급 옵션**
   - **시드 제어**: 재현 가능한 결과를 위한 설정 (0 ~ 2³²-1)
   - **시드 무작위화**: 무작위 시드 생성 토글
   - **너비/높이 슬라이더**: 이미지 크기 (256-2048 픽셀)
   - **추론 단계**: 생성 품질/속도 제어 (1-4 단계)

4. **특별 기능**
   - **눈 효과**: 인터페이스 전체에 떨어지는 애니메이션 눈송이
   - **한글 텍스트 감지**: 프롬프트에 한글이 감지되면 경고 표시
   - **예제 갤러리**: 영감을 위한 사전 정의된 창의적 프롬프트
   - **자동 CUDA 캐시 정리**: 메모리 오버플로 방지

### 기술적 구현

1. **모델 구성**
   - 효율성을 위한 float16 정밀도의 FLUX.1-schnell 사용
   - 중간 출력 기능이 있는 커스텀 파이프라인
   - 생성당 GPU 시간을 15초로 제한

2. **입력 검증**
   - 자동 크기 제약 (256-2048 픽셀)
   - 시드 검증 및 무작위화
   - 우아한 폴백을 통한 오류 처리

3. **성능 최적화**
   - 빠른 계산을 위한 자동 혼합 정밀도(AMP)
   - 각 생성 후 CUDA 캐시 정리
   - 실시간 성능을 위한 최소 추론 단계

### 포함된 예제 프롬프트
- 빅토리아 시대 의상을 입은 스팀펑크 올빼미
- 책으로 만들어진 떠다니는 섬
- 생물발광 사이버펑크 숲
- 로봇 고고학자가 있는 고대 사원
- 별자리 바리스타가 있는 우주 커피숍

### 사용 팁
- 한글 프롬프트는 지원되지만 영어 프롬프트가 더 나은 결과를 생성합니다
- 빠른 미리보기를 위해 추론 단계를 낮게 유지하세요
- 고품질 이미지를 위해서는 "향상" 버튼을 클릭하세요
- 시드 값을 고정하면 동일한 이미지를 재생성할 수 있습니다