app.py

import os
import cv2
import torch
from flask import Flask, request, jsonify, send_file

# Importe as classes e funções necessárias para seus modelos aqui

# Carregue os modelos
model_realesr = SRVGGNetCompact(num_in_ch=3, num_out_ch=3, num_feat=64, num_conv=32, upscale=4, act_type='prelu')
model_path_realesr = 'realesr-general-x4v3.pth'

model_gfpgan_1_2 = GFPGANer(model_path='GFPGANv1.2.pth', upscale=2, arch='clean', channel_multiplier=2, bg_upsampler=upsampler)
model_gfpgan_1_3 = GFPGANer(model_path='GFPGANv1.3.pth', upscale=2, arch='clean', channel_multiplier=2, bg_upsampler=upsampler)
model_gfpgan_1_4 = GFPGANer(model_path='GFPGANv1.4.pth', upscale=2, arch='clean', channel_multiplier=2, bg_upsampler=upsampler)

# Defina o modelo RestoreFormer se necessário
# model_restoreformer = ...

# Defina o modelo CodeFormer se necessário
# model_codeformer = ...

# Defina o modelo RealESR-General-x4v3 se necessário
# model_realesr_general = ...

app = Flask(__name__)

@app.route('/reconstruir', methods=['POST'])
def reconstruir_imagem():
    try:
        version = request.form.get('version', 'v1.4')
        scale = int(request.form.get('scale', 2))
        img_file = request.files['imagem']

        temp_filename = 'temp.jpg'
        img_file.save(temp_filename)

        if version == 'v1.2':
            face_enhancer = model_gfpgan_1_2
        elif version == 'v1.3':
            face_enhancer = model_gfpgan_1_3
        elif version == 'v1.4':
            face_enhancer = model_gfpgan_1_4
        # Adicione mais condições para outros modelos, se necessário

        output, save_path = inference(temp_filename, version, scale)

        if output is not None:
            return send_file(save_path, mimetype='image/jpeg')
        else:
            return jsonify({'error': 'Falha na reconstrução da imagem'})

    except Exception as e:
        return jsonify({'error': str(e)})

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=80)