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@@ -1,12 +1,12 @@
 ---
-title: HTMLviewer3 API DATASET URL
-emoji: 📚
-colorFrom: green
-colorTo: purple
+title: HTMLviewer3_API_DATASET_URL
+emoji: 🏢
+colorFrom: indigo
+colorTo: yellow
 sdk: gradio
-sdk_version: 5.49.1
+sdk_version: 4.19.2
 app_file: app.py
-pinned: false
+pinned: true
 ---
 
-Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference
+Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference

app.py

@@ -0,0 +1,1141 @@
+import gradio as gr
+from fastapi import FastAPI, HTTPException, Body
+from fastapi.responses import StreamingResponse, JSONResponse
+from fastapi.staticfiles import StaticFiles
+from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
+from pydantic import BaseModel
+from selenium import webdriver
+from selenium.webdriver.chrome.options import Options
+from selenium.webdriver.common.by import By
+from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
+from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
+from PIL import Image
+from io import BytesIO
+import tempfile
+import time
+import os
+import logging
+import numpy as np
+import threading
+import queue
+import uuid
+from datetime import datetime
+from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
+from huggingface_hub import hf_hub_download, upload_file, login
+
+# 正しいGemini関連のインポート
+import google.generativeai as genai
+
+# ロギング設定
+logging.basicConfig(level=logging.INFO)
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+# --- HuggingFace Hub アップロード機能 ---
+class HuggingFaceUploader:
+    """HuggingFace Hubへ画像をアップロードする機能を提供するクラス"""
+    def __init__(self):
+        self.repo_id = os.environ.get("HF_REPO_ID", "tomo2chin2/SUPER_TENSAI_JIN")
+        self.token = os.environ.get("HF_TOKEN", None)
+        if self.token:
+            try:
+                login(token=self.token)
+                logger.info(f"HuggingFace Hubにログインしました。リポジトリ: {self.repo_id}")
+            except Exception as e:
+                logger.error(f"HuggingFace Hubへのログインに失敗: {e}")
+        else:
+            logger.warning("HF_TOKEN環境変数が設定されていません。アップロード機能は制限されます。")
+    
+    def upload_image(self, image, prefix="generated"):
+        """
+        PIL Imageをアップロードし、アクセス可能なURLを返す
+        
+        Args:
+            image: PIL.Image - アップロードする画像
+            prefix: str - ファイル名のプレフィックス
+            
+        Returns:
+            str - アップロードされた画像のURL
+        """
+        try:
+            if not self.token:
+                logger.error("HF_TOKENが設定されていないため、アップロードできません")
+                return None
+                
+            # ユニークなファイル名を生成 - JPEGフォーマットを使用
+            timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
+            unique_id = str(uuid.uuid4())[:8]
+            filename = f"{prefix}_{timestamp}_{unique_id}.jpg"
+            path_in_repo = f"images/{filename}"
+            
+            # 一時ファイルに保存 - JPEGフォーマットで保存
+            with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".jpg", delete=False) as tmp_file:
+                tmp_path = tmp_file.name
+                image.save(tmp_path, format="JPEG", quality=95)  # 高品質JPEGとして保存
+            
+            logger.info(f"画像を一時ファイルに保存: {tmp_path}")
+            
+            # HuggingFaceにアップロード
+            logger.info(f"HuggingFace Hubにアップロード中: {path_in_repo}")
+            upload_info = upload_file(
+                path_or_fileobj=tmp_path,
+                path_in_repo=path_in_repo,
+                repo_id=self.repo_id,
+                repo_type="dataset"
+            )
+            
+            # 一時ファイルを削除
+            try:
+                os.remove(tmp_path)
+            except Exception as e:
+                logger.warning(f"一時ファイル削除エラー: {e}")
+            
+            # URLを構築して返す - データセットリポジトリの場合は datasets/ を含める
+            url = f"https://huggingface.co/datasets/{self.repo_id}/resolve/main/{path_in_repo}"
+            logger.info(f"アップロード成功: {url}")
+            return url
+            
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"HuggingFace Hubへのアップロード中にエラー: {e}", exc_info=True)
+            return None
+
+# グローバルなアップローダーインスタンスを作成
+hf_uploader = HuggingFaceUploader()
+
+# --- WebDriverプールの実装 ---
+class WebDriverPool:
+    """WebDriverインスタンスを再利用するためのプール"""
+    def __init__(self, max_drivers=3):
+        self.driver_queue = queue.Queue()
+        self.max_drivers = max_drivers
+        self.lock = threading.Lock()
+        self.count = 0
+        logger.info(f"WebDriverプールを初期化: 最大 {max_drivers} ドライバー")
+    
+    def get_driver(self):
+        """プールからWebDriverを取得、なければ新規作成"""
+        if not self.driver_queue.empty():
+            logger.info("既存のWebDriverをプールから取得")
+            return self.driver_queue.get()
+        
+        with self.lock:
+            if self.count < self.max_drivers:
+                self.count += 1
+                logger.info(f"新しいWebDriverを作成 (合計: {self.count}/{self.max_drivers})")
+                options = Options()
+                options.add_argument("--headless")
+                options.add_argument("--no-sandbox")
+                options.add_argument("--disable-dev-shm-usage")
+                options.add_argument("--force-device-scale-factor=1")
+                options.add_argument("--disable-features=NetworkService")
+                options.add_argument("--dns-prefetch-disable")
+                
+                # 環境変数からWebDriverパスを取得（任意）
+                webdriver_path = os.environ.get("CHROMEDRIVER_PATH")
+                if webdriver_path and os.path.exists(webdriver_path):
+                    logger.info(f"CHROMEDRIVER_PATH使用: {webdriver_path}")
+                    service = webdriver.ChromeService(executable_path=webdriver_path)
+                    return webdriver.Chrome(service=service, options=options)
+                else:
+                    logger.info("デフォルトのChromeDriverを使用")
+                    return webdriver.Chrome(options=options)
+        
+        # 最大数に達した場合は待機
+        logger.info("WebDriverプールがいっぱいです。利用可能なドライバーを待機中...")
+        return self.driver_queue.get()
+    
+    def release_driver(self, driver):
+        """ドライバーをプールに戻す"""
+        if driver:
+            try:
+                # ブラウザをリセット
+                driver.get("about:blank")
+                driver.execute_script("""
+                    document.documentElement.style.overflow = '';
+                    document.body.style.overflow = '';
+                """)
+                self.driver_queue.put(driver)
+                logger.info("WebDriverをプールに戻しました")
+            except Exception as e:
+                logger.error(f"ドライバーをプールに戻す際にエラー: {e}")
+                driver.quit()
+                with self.lock:
+                    self.count -= 1
+    
+    def close_all(self):
+        """全てのドライバーを終了"""
+        logger.info("WebDriverプールを終了します")
+        closed = 0
+        while not self.driver_queue.empty():
+            try:
+                driver = self.driver_queue.get(block=False)
+                driver.quit()
+                closed += 1
+            except queue.Empty:
+                break
+            except Exception as e:
+                logger.error(f"ドライバー終了中にエラー: {e}")
+        
+        logger.info(f"{closed}個のWebDriverを終了しました")
+        with self.lock:
+            self.count = 0
+
+# グローバルなWebDriverプールを作成
+# サーバー環境のリソースに合わせて調整
+driver_pool = WebDriverPool(max_drivers=int(os.environ.get("MAX_WEBDRIVERS", "3")))
+
+# --- Gemini統合 ---
+class GeminiRequest(BaseModel):
+    """Geminiへのリクエストデータモデル"""
+    text: str
+    extension_percentage: float = 15.0  # デフォルト値15%
+    temperature: float = 1.0  # デフォルト値を1.0に設定
+    trim_whitespace: bool = True  # 余白トリミングオプション（デフォルト有効）
+    style: str = "standard"  # デフォルトはstandard
+
+class ScreenshotRequest(BaseModel):
+    """スクリーンショットリクエストモデル"""
+    html_code: str
+    extension_percentage: float = 15.0  # デフォルト値15%
+    trim_whitespace: bool = True  # 余白トリミングオプション（デフォルト有効）
+    style: str = "standard"  # デフォルトはstandard
+
+# --- レスポンスモデル ---
+class ImageUrlResponse(BaseModel):
+    """画像URLのレスポンスモデル"""
+    url: str
+    status: str = "success"
+    message: str = "画像が正常に生成されました"
+
+# HTMLのFont Awesomeレイアウトを改善する関数 - プリロード機能を追加
+def enhance_font_awesome_layout(html_code):
+    """Font Awesomeレイアウトを改善し、プリロードタグを追加"""
+    # Font Awesomeリソースのプリロード - パフォーマンス向上
+    fa_preload = """
+    <link rel="preload" href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/font-awesome/5.15.4/webfonts/fa-solid-900.woff2" as="font" type="font/woff2" crossorigin>
+    <link rel="preload" href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/font-awesome/5.15.4/webfonts/fa-regular-400.woff2" as="font" type="font/woff2" crossorigin>
+    <link rel="preload" href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/font-awesome/5.15.4/webfonts/fa-brands-400.woff2" as="font" type="font/woff2" crossorigin>
+    """
+    
+    # CSSを追加
+    fa_fix_css = """
+    <style>
+    /* Font Awesomeアイコンのレイアウト修正 */
+    [class*="fa-"] {
+        display: inline-block !important;
+        margin-right: 8px !important;
+        vertical-align: middle !important;
+    }
+    
+    /* テキ���ト内のアイコン位置調整 */
+    h1 [class*="fa-"], h2 [class*="fa-"], h3 [class*="fa-"], 
+    h4 [class*="fa-"], h5 [class*="fa-"], h6 [class*="fa-"] {
+        vertical-align: middle !important;
+        margin-right: 10px !important;
+    }
+    
+    /* 特定パターンの修正 */
+    .fa + span, .fas + span, .far + span, .fab + span,
+    span + .fa, span + .fas, span + .far + span {
+        display: inline-block !important;
+        margin-left: 5px !important;
+    }
+    
+    /* カード内アイコン修正 */
+    .card [class*="fa-"], .card-body [class*="fa-"] {
+        float: none !important;
+        clear: none !important;
+        position: relative !important;
+    }
+    
+    /* アイコンと文字が重なる場合の調整 */
+    li [class*="fa-"], p [class*="fa-"] {
+        margin-right: 10px !important;
+    }
+    
+    /* インラインアイコンのスペーシング */
+    .inline-icon {
+        display: inline-flex !important;
+        align-items: center !important;
+        justify-content: flex-start !important;
+    }
+    
+    /* アイコン後のテキスト */
+    [class*="fa-"] + span {
+        display: inline-block !important;
+        vertical-align: middle !important;
+    }
+    </style>
+    """
+
+    # headタグがある場合はその中に追加
+    if '<head>' in html_code:
+        return html_code.replace('</head>', f'{fa_preload}{fa_fix_css}</head>')
+    # HTMLタグがある場合はその後に追加
+    elif '<html' in html_code:
+        head_end = html_code.find('</head>')
+        if head_end > 0:
+            return html_code[:head_end] + fa_preload + fa_fix_css + html_code[head_end:]
+        else:
+            body_start = html_code.find('<body')
+            if body_start > 0:
+                return html_code[:body_start] + f'<head>{fa_preload}{fa_fix_css}</head>' + html_code[body_start:]
+
+    # どちらもない場合は先頭に追加
+    return f'<html><head>{fa_preload}{fa_fix_css}</head>' + html_code + '</html>'
+
+def load_system_instruction(style="standard"):
+    """
+    指定されたスタイルのシステムインストラクションを読み込む
+
+    Args:
+        style: 使用するスタイル名 (standard, cute, resort, cool, dental, school)
+
+    Returns:
+        読み込まれたシステムインストラクション
+    """
+    try:
+        # 有効なスタイル一覧
+        valid_styles = ["standard", "cute", "resort", "cool", "dental", "school","KOKUGO"]
+
+        # スタイルの検証
+        if style not in valid_styles:
+            logger.warning(f"無効なスタイル '{style}' が指定されました。デフォルトの 'standard' を使用します。")
+            style = "standard"
+
+        logger.info(f"スタイル '{style}' のシステムインストラクションを読み込みます")
+
+        # まず、ローカルのスタイルディレクトリ内のprompt.txtを確認
+        local_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), style, "prompt.txt")
+
+        # ローカルファイルが存在する場合はそれを使用
+        if os.path.exists(local_path):
+            logger.info(f"ローカルファイルを使用: {local_path}")
+            with open(local_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
+                instruction = file.read()
+            return instruction
+
+        # HuggingFaceリポジトリからのファイル読み込みを試行
+        try:
+            # スタイル固有のファイルパスを指定
+            file_path = hf_hub_download(
+                repo_id="tomo2chin2/GURAREKOstlyle",
+                filename=f"{style}/prompt.txt",
+                repo_type="dataset"
+            )
+
+            logger.info(f"スタイル '{style}' のプロンプトをHuggingFaceから読み込みました: {file_path}")
+            with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
+                instruction = file.read()
+            return instruction
+
+        except Exception as style_error:
+            # スタイル固有ファイルの読み込みに失敗した場合、デフォルトのprompt.txtを使用
+            logger.warning(f"スタイル '{style}' のプロンプト読み込みに失敗: {str(style_error)}")
+            logger.info("デフォルトのprompt.txtを読み込みます")
+
+            file_path = hf_hub_download(
+                repo_id="tomo2chin2/GURAREKOstlyle",
+                filename="prompt.txt",
+                repo_type="dataset"
+            )
+
+            with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
+                instruction = file.read()
+
+            logger.info("デフォルトのシステムインストラクションを読み込みました")
+            return instruction
+
+    except Exception as e:
+        error_msg = f"システムインストラクションの読み込みに失敗: {str(e)}"
+        logger.error(error_msg)
+        raise ValueError(error_msg)
+
+def generate_html_from_text(text, temperature=0.3, style="standard"):
+    """���キストからHTMLを生成する"""
+    try:
+        # APIキーの取得と設定
+        api_key = os.environ.get("GEMINI_API_KEY")
+        if not api_key:
+            logger.error("GEMINI_API_KEY 環境変数が設定されていません")
+            raise ValueError("GEMINI_API_KEY 環境変数が設定されていません")
+
+        # モデル名の取得（環境変数から、なければデフォルト値）
+        model_name = os.environ.get("GEMINI_MODEL", "gemini-1.5-pro")
+        logger.info(f"使用するGeminiモデル: {model_name}")
+
+        # Gemini APIの設定
+        genai.configure(api_key=api_key)
+
+        # 指定されたスタイルのシステムインストラクションを読み込む
+        system_instruction = load_system_instruction(style)
+
+        # モデル初期化
+        logger.info(f"Gemini APIにリクエストを送信: テキスト長さ = {len(text)}, 温度 = {temperature}, スタイル = {style}")
+
+        # モデル初期化
+        model = genai.GenerativeModel(model_name)
+
+        # 生成設定 - ばらつきを減らすために設定を調整
+        generation_config = {
+            "temperature": temperature,  # より低い温度を設定
+            "top_p": 0.7,                # 0.95から0.7に下げて出力の多様性を制限
+            "top_k": 20,                 # 64から20に下げて候補を絞る
+            "max_output_tokens": 8192,
+            "candidate_count": 1         # 候補は1つだけ生成
+        }
+
+        # 安全設定 - デフォルトの安全設定を使用
+        safety_settings = [
+            {
+                "category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT",
+                "threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE"
+            },
+            {
+                "category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH",
+                "threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE"
+            },
+            {
+                "category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT",
+                "threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE"
+            },
+            {
+                "category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT",
+                "threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE"
+            }
+        ]
+
+        # プロンプト構築
+        prompt = f"{system_instruction}\n\n{text}"
+
+        # コンテンツ生成
+        response = model.generate_content(
+            prompt,
+            generation_config=generation_config,
+            safety_settings=safety_settings
+        )
+
+        # レスポンスからHTMLを抽出
+        raw_response = response.text
+
+        # HTMLタグ部分だけを抽出（```html と ``` の間）
+        html_start = raw_response.find("```html")
+        html_end = raw_response.rfind("```")
+
+        if html_start != -1 and html_end != -1 and html_start < html_end:
+            html_start += 7  # "```html" の長さ分進める
+            html_code = raw_response[html_start:html_end].strip()
+            logger.info(f"HTMLの生成に成功: 長さ = {len(html_code)}")
+
+            # Font Awesomeのレイアウト改善
+            html_code = enhance_font_awesome_layout(html_code)
+            logger.info("Font Awesomeレイアウトの最適化を適用しました")
+
+            return html_code
+        else:
+            # HTMLタグが見つからない場合、レスポンス全体を返す
+            logger.warning("レスポンスから ```html ``` タグが見つかりませんでした。全テキストを返します。")
+            return raw_response
+
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"HTML生成中にエラーが発生: {e}", exc_info=True)
+        raise Exception(f"Gemini APIでのHTML生成に失敗しました: {e}")
+
+# 画像から余分な空白領域をトリミングする関数 - NumPyを使って最適化
+def trim_image_whitespace(image, threshold=250, padding=10):
+    """
+    NumPyを使用して最適化された画像トリミング関数
+    
+    Args:
+        image: PIL.Image - 入力画像
+        threshold: int - どの明るさ以上を空白と判断するか (0-255)
+        padding: int - トリミング後に残す余白のピクセル数
+
+    Returns:
+        トリミングされたPIL.Image
+    """
+    try:
+        # グレースケールに変換
+        gray = image.convert('L')
+        
+        # NumPy配列として取得（高速処理のため）
+        np_image = np.array(gray)
+        
+        # マスク作成（非白ピクセル）
+        mask = np_image < threshold
+        
+        # マスクから行と列のインデックスを取得
+        rows = np.any(mask, axis=1)
+        cols = np.any(mask, axis=0)
+        
+        # 非空のインデックス範囲を取得
+        if np.any(rows) and np.any(cols):
+            row_indices = np.where(rows)[0]
+            col_indices = np.where(cols)[0]
+            
+            # 範囲取得
+            min_y, max_y = row_indices[0], row_indices[-1]
+            min_x, max_x = col_indices[0], col_indices[-1]
+            
+            # パディング追加
+            min_x = max(0, min_x - padding)
+            min_y = max(0, min_y - padding)
+            max_x = min(image.width - 1, max_x + padding)
+            max_y = min(image.height - 1, max_y + padding)
+            
+            # 画像をトリミング
+            trimmed = image.crop((min_x, min_y, max_x + 1, max_y + 1))
+            
+            logger.info(f"画像をトリミングしました: 元サイズ {image.width}x{image.height} → トリミング後 {trimmed.width}x{trimmed.height}")
+            return trimmed
+        
+        logger.warning("トリミング領域が見つかりません。元の画像を返します。")
+        return image
+        
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"画像トリミング中にエラー: {e}", exc_info=True)
+        return image  # エラー時は元の画像を返す
+
+# 最適化されたスクリーンショット生成関数 - 外部から初期化済みドライバーを受け取れるように
+def render_fullpage_screenshot(html_code: str, extension_percentage: float = 6.0,
+                              trim_whitespace: bool = True, driver=None) -> Image.Image:
+    """
+    Renders HTML code to a full-page screenshot using Selenium.
+    Optimized to accept an external driver or get one from the pool.
+
+    Args:
+        html_code: The HTML source code string.
+        extension_percentage: Percentage of extra space to add vertically.
+        trim_whitespace: Whether to trim excess whitespace from the image.
+        driver: An optional pre-initialized WebDriver instance.
+
+    Returns:
+        A PIL Image object of the screenshot.
+    """
+    tmp_path = None
+    driver_from_pool = False
+    
+    # ドライバーがない場合はプールから取得
+    if driver is None:
+        driver = driver_pool.get_driver()
+        driver_from_pool = True
+        logger.info("WebDriverプールからドライバーを取得しました")
+
+    # 1) Save HTML code to a temporary file
+    try:
+        with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".html", delete=False, mode='w', encoding='utf-8') as tmp_file:
+            tmp_path = tmp_file.name
+            tmp_file.write(html_code)
+        logger.info(f"HTML saved to temporary file: {tmp_path}")
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Error writing temporary HTML file: {e}")
+        if driver_from_pool:
+            driver_pool.release_driver(driver)
+        return Image.new('RGB', (1, 1), color=(0, 0, 0))
+
+    try:
+        # ウィンドウサイズ初期設定
+        initial_width = 1200
+        initial_height = 1000
+        driver.set_window_size(initial_width, initial_height)
+        file_url = "file://" + tmp_path
+        logger.info(f"Navigating to {file_url}")
+        driver.get(file_url)
+
+        # ページ読み込み待機 - 動的な待機時間を実装
+        logger.info("Waiting for body element...")
+        WebDriverWait(driver, 10).until(
+            EC.presence_of_element_located((By.TAG_NAME, "body"))
+        )
+        logger.info("Body element found. Waiting for resource loading...")
+
+        # リソース読み込みの動的待機 - 最適化
+        max_wait = 5  # 最大待機時間（秒）
+        wait_increment = 0.2  # 確認間隔
+        wait_time = 0
+        
+        while wait_time < max_wait:
+            resource_state = driver.execute_script("""
+                return {
+                    complete: document.readyState === 'complete',
+                    imgCount: document.images.length,
+                    imgLoaded: Array.from(document.images).filter(img => img.complete).length,
+                    faElements: document.querySelectorAll('.fa, .fas, .far, .fab, [class*="fa-"]').length
+                };
+            """)
+            
+            # ドキュメント完了かつ画像が読み込まれている場合、待機終了
+            if resource_state['complete'] and (resource_state['imgCount'] == 0 or 
+                                             resource_state['imgLoaded'] == resource_state['imgCount']):
+                logger.info(f"リソース読み込み完了: {resource_state}")
+                break
+                
+            time.sleep(wait_increment)
+            wait_time += wait_increment
+            logger.info(f"リソース待機中... {wait_time:.1f}秒経過, 状態: {resource_state}")
+        
+        # Font Awesome要素が多い場合は追加待機
+        fa_count = resource_state.get('faElements', 0)
+        if fa_count > 30:
+            logger.info(f"{fa_count}個のFont Awesome要素があるため、追加待機...")
+            time.sleep(min(1.0, fa_count / 100))  # 要素数に応じて待機（最大1秒）
+
+        # コンテンツレンダリングのためのスクロール処理 - パフォーマンス改善
+        logger.info("Performing content rendering scroll...")
+        total_height = driver.execute_script("return Math.max(document.body.scrollHeight, document.documentElement.scrollHeight);")
+        viewport_height = driver.execute_script("return window.innerHeight;")
+        scrolls_needed = max(1, min(5, total_height // viewport_height))  # 最大5回までに制限
+        
+        # スクロール処理の高速化
+        for i in range(scrolls_needed):
+            scroll_pos = i * (viewport_height - 100)  # 少しだけオーバーラップ
+            driver.execute_script(f"window.scrollTo(0, {scroll_pos});")
+            time.sleep(0.1)  # 高速化のため待機時間短縮
+        
+        # トップに戻る
+        driver.execute_script("window.scrollTo(0, 0);")
+        time.sleep(0.2)  # 短い待機に変更
+        logger.info("Scroll rendering completed")
+
+        # スクロールバーを非表示に
+        driver.execute_script("""
+            document.documentElement.style.overflow = 'hidden';
+            document.body.style.overflow = 'hidden';
+        """)
+        
+        # ページの寸法を取得
+        dimensions = driver.execute_script("""
+            return {
+                width: Math.max(
+                    document.documentElement.scrollWidth,
+                    document.documentElement.offsetWidth,
+                    document.documentElement.clientWidth,
+                    document.body ? document.body.scrollWidth : 0,
+                    document.body ? document.body.offsetWidth : 0,
+                    document.body ? document.body.clientWidth : 0
+                ),
+                height: Math.max(
+                    document.documentElement.scrollHeight,
+                    document.documentElement.offsetHeight,
+                    document.documentElement.clientHeight,
+                    document.body ? document.body.scrollHeight : 0,
+                    document.body ? document.body.offsetHeight : 0,
+                    document.body ? document.body.clientHeight : 0
+                )
+            };
+        """)
+        scroll_width = dimensions['width']
+        scroll_height = dimensions['height']
+        logger.info(f"Detected dimensions: width={scroll_width}, height={scroll_height}")
+
+        # 最小/最大値の設定
+        scroll_width = max(scroll_width, 100)
+        scroll_height = max(scroll_height, 100)
+        scroll_width = min(scroll_width, 2000)
+        scroll_height = min(scroll_height, 4000)
+        
+        # レイアウト安定化のための待機 
+        time.sleep(2.0)  
+
+        # 高さに余白を追加
+        adjusted_height = int(scroll_height * (1 + extension_percentage / 100.0))
+        adjusted_height = max(adjusted_height, scroll_height, 100)
+        
+        # ウィンドウサイズを調整
+        adjusted_width = scroll_width
+        logger.info(f"Resizing window to: width={adjusted_width}, height={adjusted_height}")
+        driver.set_window_size(adjusted_width, adjusted_height)
+        time.sleep(0.5)  # 短縮した待機時間
+
+        # スクリーンショット取得
+        logger.info("Taking screenshot...")
+        png = driver.get_screenshot_as_png()
+        logger.info("Screenshot taken successfully.")
+
+        # PIL画像に変換
+        img = Image.open(BytesIO(png))
+        logger.info(f"Screenshot dimensions: {img.width}x{img.height}")
+
+        # 余白トリミング - 最適化版を使用
+        if trim_whitespace:
+            img = trim_image_whitespace(img, threshold=248, padding=20)
+            logger.info(f"Trimmed dimensions: {img.width}x{img.height}")
+
+        return img
+
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Error during screenshot generation: {e}", exc_info=True)
+        # エラー時は小さい黒画像を返す
+        return Image.new('RGB', (1, 1), color=(0, 0, 0))
+    finally:
+        logger.info("Cleaning up...")
+        # WebDriverプールに戻す
+        if driver_from_pool:
+            driver_pool.release_driver(driver)
+            logger.info("Returned driver to pool")
+        # 一時ファイル削除
+        if tmp_path and os.path.exists(tmp_path):
+            try:
+                os.remove(tmp_path)
+                logger.info(f"Temporary file {tmp_path} removed.")
+            except Exception as e:
+                logger.error(f"Error removing temporary file {tmp_path}: {e}")
+
+# --- 並列処理を活用した新しい関数 ---
+def text_to_screenshot_parallel(text: str, extension_percentage: float, temperature: float = 0.3,
+                             trim_whitespace: bool = True, style: str = "standard") -> tuple:
+    """
+    テキストをGemini APIでHTMLに変換し、並列処理でスクリーンショットを生成する関数
+    
+    Returns:
+        tuple - (PIL.Image, URL) - 生成された画像とHuggingFaceのURL
+    """
+    start_time = time.time()
+    logger.info("並列処理によるテキスト→スクリーンショット生成を開始")
+    
+    try:
+        # WebDriverと HTML生成を並列で実行
+        with ThreadPoolExecutor(max_workers=2) as executor:
+            # Gemini APIリクエストタスク
+            html_future = executor.submit(
+                generate_html_from_text, 
+                text=text, 
+                temperature=temperature, 
+                style=style
+            )
+            
+            # WebDriver初期化タスク - プール使用
+            driver_future = executor.submit(driver_pool.get_driver)
+            
+            # 結果を取得
+            html_code = html_future.result()
+            driver = driver_future.result()
+            
+        # ドライバーはプールから取得しているためフラグ設定
+        driver_from_pool = True
+        
+        # HTMLコードとドライバーが準備できたらスクリーンショット生成
+        logger.info(f"HTML生成完了：{len(html_code)}文字。スクリーンショット生成開始。")
+        
+        # レンダリング前にドライバーの初期設定
+        tmp_path = None
+        try:
+            # 一時ファイルにHTMLを保存
+            with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".html", delete=False, mode='w', encoding='utf-8') as tmp_file:
+                tmp_path = tmp_file.name
+                tmp_file.write(html_code)
+            logger.info(f"HTMLを一時ファイルに保存: {tmp_path}")
+            
+            # ウィンドウサイズ初期設定
+            initial_width = 1200
+            initial_height = 1000
+            driver.set_window_size(initial_width, initial_height)
+            file_url = "file://" + tmp_path
+            logger.info(f"ページに移動: {file_url}")
+            driver.get(file_url)
+            
+            # ここからスクリーンショット生成ロジック（前の実装と同様）
+            # ページ読み込み待機 - 動的な待機時間を実装
+            logger.info("body要素を待機...")
+            WebDriverWait(driver, 10).until(
+                EC.presence_of_element_located((By.TAG_NAME, "body"))
+            )
+            logger.info("body要素を検出。リソース読み込みを待機...")
+            
+            # リソース読み込みの動的待機 - 最適化
+            max_wait = 3  # 最大待機時間（秒）
+            wait_increment = 0.2  # 確認間隔
+            wait_time = 0
+            
+            while wait_time < max_wait:
+                resource_state = driver.execute_script("""
+                    return {
+                        complete: document.readyState === 'complete',
+                        imgCount: document.images.length,
+                        imgLoaded: Array.from(document.images).filter(img => img.complete).length,
+                        faElements: document.querySelectorAll('.fa, .fas, .far, .fab, [class*="fa-"]').length
+                    };
+                """)
+                
+                # ドキュメント完了かつ画像が読み込まれている場合、待機終了
+                if resource_state['complete'] and (resource_state['imgCount'] == 0 or 
+                                                 resource_state['imgLoaded'] == resource_state['imgCount']):
+                    logger.info(f"リソース読み込み完了: {resource_state}")
+                    break
+                    
+                time.sleep(wait_increment)
+                wait_time += wait_increment
+            
+            # Font Awesome要素が多い場合は追加待機
+            fa_count = resource_state.get('faElements', 0)
+            if fa_count > 30:
+                logger.info(f"{fa_count}個のFont Awesome要素があるため、追加待機...")
+                time.sleep(min(1.0, fa_count / 100))  # 要素数に応じて待機（最大0.5秒）
+            
+            # コンテンツレンダリングのための簡易スクロール
+            driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);")
+            time.sleep(0.2)
+            driver.execute_script("window.scrollTo(0, 0);")
+            time.sleep(0.2)
+            
+            # スクロールバーを非表示に
+            driver.execute_script("""
+                document.documentElement.style.overflow = 'hidden';
+                document.body.style.overflow = 'hidden';
+            """)
+            
+            # ページの寸法を取得
+            dimensions = driver.execute_script("""
+                return {
+                    width: Math.max(
+                        document.documentElement.scrollWidth,
+                        document.documentElement.offsetWidth,
+                        document.documentElement.clientWidth,
+                        document.body ? document.body.scrollWidth : 0,
+                        document.body ? document.body.offsetWidth : 0,
+                        document.body ? document.body.clientWidth : 0
+                    ),
+                    height: Math.max(
+                        document.documentElement.scrollHeight,
+                        document.documentElement.offsetHeight,
+                        document.documentElement.clientHeight,
+                        document.body ? document.body.scrollHeight : 0,
+                        document.body ? document.body.offsetHeight : 0,
+                        document.body ? document.body.clientHeight : 0
+                    )
+                };
+            """)
+            scroll_width = dimensions['width']
+            scroll_height = dimensions['height']
+            
+            # 最小/最大値の設定
+            scroll_width = max(scroll_width, 100)
+            scroll_height = max(scroll_height, 100)
+            scroll_width = min(scroll_width, 2000)
+            scroll_height = min(scroll_height, 4000)
+            
+            # 高さに余白を追加
+            adjusted_height = int(scroll_height * (1 + extension_percentage / 100.0))
+            adjusted_height = max(adjusted_height, scroll_height, 100)
+            
+            # ウィンドウサイズを調整
+            driver.set_window_size(scroll_width, adjusted_height)
+            time.sleep(0.2)
+            
+            # スクリーンショット取得
+            logger.info("スクリーンショットを撮影...")
+            png = driver.get_screenshot_as_png()
+            
+            # PIL画像に変換
+            img = Image.open(BytesIO(png))
+            logger.info(f"スクリーンショットサイズ: {img.width}x{img.height}")
+            
+            # 余白トリミング
+            if trim_whitespace:
+                img = trim_image_whitespace(img, threshold=248, padding=20)
+                logger.info(f"トリミング後のサイズ: {img.width}x{img.height}")
+            
+            # 画像をHuggingFaceにアップロード
+            prefix = f"infographic_{style}"
+            image_url = hf_uploader.upload_image(img, prefix=prefix)
+            
+            elapsed = time.time() - start_time
+            logger.info(f"並列処理による生成完了。所要時間: {elapsed:.2f}秒、URL: {image_url}")
+            return img, image_url
+            
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"スクリーンショット生成中にエラー: {e}", exc_info=True)
+            return Image.new('RGB', (1, 1), color=(0, 0, 0)), None
+        finally:
+            # WebDriverプールに戻す
+            if driver_from_pool:
+                driver_pool.release_driver(driver)
+            # 一時ファイル削除
+            if tmp_path and os.path.exists(tmp_path):
+                try:
+                    os.remove(tmp_path)
+                except Exception as e:
+                    logger.error(f"一時ファイル削除エラー: {e}")
+    
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"並列処理中のエラー: {e}", exc_info=True)
+        return Image.new('RGB', (1, 1), color=(0, 0, 0)), None  # エラー時は黒画像とNone URL
+
+# 従来の非並列版も残す（互換性のため）
+def text_to_screenshot(text: str, extension_percentage: float, temperature: float = 1.0,
+                    trim_whitespace: bool = True, style: str = "standard") -> tuple:
+    """テキストをGemini APIでHTMLに変換し、スクリーンショットを生成する統合関数（レガシー版）"""
+    # 並列処理版を呼び出す
+    return text_to_screenshot_parallel(text, extension_percentage, temperature, trim_whitespace, style)
+
+# 新しい関数: HTMLからスクリーンショットを生成し、HuggingFaceにアップロード
+def render_and_upload_screenshot(html_code: str, extension_percentage: float = 10.0, 
+                                trim_whitespace: bool = True, prefix: str = "screenshot") -> tuple:
+    """
+    HTMLコードからスクリーンショットを生成し、HuggingFaceにアップロードする
+    
+    Returns:
+        tuple - (PIL.Image, URL) - 生成された画像とHuggingFaceのURL
+    """
+    try:
+        # スクリーンショット生成
+        img = render_fullpage_screenshot(html_code, extension_percentage, trim_whitespace)
+        
+        # 画像をHuggingFaceにアップロード
+        image_url = hf_uploader.upload_image(img, prefix=prefix)
+        
+        return img, image_url
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"スクリーンショット生成とアップロード中にエラー: {e}", exc_info=True)
+        return Image.new('RGB', (1, 1), color=(0, 0, 0)), None
+
+# --- FastAPI Setup ---
+app = FastAPI()
+
+# CORS設定を追加
+app.add_middleware(
+    CORSMiddleware,
+    allow_origins=["*"],
+    allow_credentials=True,
+    allow_methods=["*"],
+    allow_headers=["*"],
+)
+
+# 静的ファイルのサービング設定
+# Gradioのディレクトリを探索してアセットを見つける
+gradio_dir = os.path.dirname(gr.__file__)
+logger.info(f"Gradio version: {gr.__version__}")
+logger.info(f"Gradio directory: {gradio_dir}")
+
+# 基本的な静的ファイルディレクトリをマウント
+static_dir = os.path.join(gradio_dir, "templates", "frontend", "static")
+if os.path.exists(static_dir):
+    logger.info(f"Mounting static directory: {static_dir}")
+    app.mount("/static", StaticFiles(directory=static_dir), name="static")
+
+# _appディレクトリを探す（新しいSvelteKitベースのフロントエンド用）
+app_dir = os.path.join(gradio_dir, "templates", "frontend", "_app")
+if os.path.exists(app_dir):
+    logger.info(f"Mounting _app directory: {app_dir}")
+    app.mount("/_app", StaticFiles(directory=app_dir), name="_app")
+
+# assetsディレクトリを探す
+assets_dir = os.path.join(gradio_dir, "templates", "frontend", "assets")
+if os.path.exists(assets_dir):
+    logger.info(f"Mounting assets directory: {assets_dir}")
+    app.mount("/assets", StaticFiles(directory=assets_dir), name="assets")
+
+# cdnディレクトリがあれば追加
+cdn_dir = os.path.join(gradio_dir, "templates", "cdn")
+if os.path.exists(cdn_dir):
+    logger.info(f"Mounting cdn directory: {cdn_dir}")
+    app.mount("/cdn", StaticFiles(directory=cdn_dir), name="cdn")
+
+
+# API Endpoint for screenshot generation - 更新版（URLを返すように変更）
+@app.post("/api/screenshot",
+          response_model=ImageUrlResponse,
+          tags=["Screenshot"],
+          summary="Render HTML to Full Page Screenshot and Upload to HuggingFace",
+          description="Takes HTML code and an optional vertical extension percentage, renders it using a headless browser, uploads to HuggingFace, and returns the URL.")
+async def api_render_screenshot(request: ScreenshotRequest):
+    """
+    API endpoint to render HTML, upload to HuggingFace, and return the URL.
+    """
+    try:
+        logger.info(f"API request received. Extension: {request.extension_percentage}%")
+        
+        # スクリーンショット生成とアップロード
+        pil_image, image_url = render_and_upload_screenshot(
+            request.html_code,
+            request.extension_percentage,
+            request.trim_whitespace,
+            prefix="screenshot"
+        )
+
+        if pil_image.size == (1, 1) or not image_url:
+             logger.error("Screenshot generation failed, or upload failed.")
+             raise HTTPException(status_code=500, detail="Failed to generate or upload screenshot")
+
+        # URLを返す
+        logger.info(f"返却URL: {image_url}")
+        return ImageUrlResponse(url=image_url)
+
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"API Error: {e}", exc_info=True)
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Internal Server Error: {e}")
+
+# --- 新しいGemini API連携エンドポイント（並列処理版）- URLを返すよう更新 ---
+@app.post("/api/text-to-screenshot",
+          response_model=ImageUrlResponse,
+          tags=["Screenshot", "Gemini"],
+          summary="テキストからインフォグラフィックを生成しHuggingFaceにアップロード",
+          description="テキストをGemini APIを使ってHTMLインフォグラフィックに変換し、HuggingFaceにアップロードしたURLを返します。")
+async def api_text_to_screenshot(request: GeminiRequest):
+    """
+    テキストからHTMLインフォグラフィックを生成してアップロードし、URLを返すAPIエンドポイント
+    """
+    try:
+        logger.info(f"テキスト→スクリーンショットAPIリクエスト受信。テキスト長さ: {len(request.text)}, "
+                   f"拡張率: {request.extension_percentage}%, 温度: {request.temperature}, "
+                   f"スタイル: {request.style}")
+
+        # 並列処理版を使用 - 画像とURLを取得
+        pil_image, image_url = text_to_screenshot_parallel(
+            request.text,
+            request.extension_percentage,
+            request.temperature,
+            request.trim_whitespace,
+            request.style
+        )
+
+        if pil_image.size == (1, 1) or not image_url:
+            logger.error("スクリーンショット生成に失敗したか、アップロードに失敗しました。")
+            raise HTTPException(status_code=500, detail="Failed to generate or upload screenshot")
+
+        # URLを返す
+        logger.info(f"返却URL: {image_url}")
+        return ImageUrlResponse(url=image_url)
+
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"API Error: {e}", exc_info=True)
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Internal Server Error: {e}")
+
+# --- Gradio Interface Definition ---
+# 入力モードの選択用Radioコンポーネント
+def process_input(input_mode, input_text, extension_percentage, temperature, trim_whitespace, style):
+    """入力モードに応じて適切な処理を行う"""
+    if input_mode == "HTML入力":
+        # HTMLモードの場合はレンダリングとアップロード
+        img, url = render_and_upload_screenshot(
+            input_text, 
+            extension_percentage, 
+            trim_whitespace, 
+            prefix="html_screenshot"
+        )
+        return img, url if url else "アップロード失敗またはURL取得できませんでした"
+    else:
+        # テキスト入力モードの場合はGemini API使用（並列処理版）
+        img, url = text_to_screenshot_parallel(
+            input_text, 
+            extension_percentage, 
+            temperature, 
+            trim_whitespace, 
+            style
+        )
+        return img, url if url else "アップロード失敗またはURL取得できませんでした"
+
+# Gradio UIの定義
+with gr.Blocks(title="Full Page Screenshot (テキスト変換対応)", theme=gr.themes.Base()) as iface:
+    gr.Markdown("# HTMLビューア & テキスト→インフォグラフィック変換")
+    gr.Markdown("HTMLコードをレンダリングするか、テキストをGemini APIでインフォグラフィックに変換して画像として取得します。")
+    gr.Markdown("**パフォーマンス向上版**: 並列処理と最適化により処理時間を短縮しています")
+
+    with gr.Row():
+        input_mode = gr.Radio(
+            ["HTML入力", "テキスト入力"],
+            label="入力モード",
+            value="HTML入力"
+        )
+
+    # 共用のテキストボックス
+    input_text = gr.Textbox(
+        lines=15,
+        label="入力",
+        placeholder="HTMLコードまたはテキストを入力してください。入力モードに応じて処理されます。"
+    )
+
+    with gr.Row():
+        with gr.Column(scale=1):
+            # スタイル選択ドロップダウン
+            style_dropdown = gr.Dropdown(
+                choices=["standard", "cute", "resort", "cool", "dental", "school","KOKUGO"],
+                value="standard",
+                label="デザインスタイル",
+                info="テキスト→HTML変換時のデザインテーマを選択します",
+                visible=False  # テキスト入力モードの時だけ表示
+            )
+
+        with gr.Column(scale=2):
+            extension_percentage = gr.Slider(
+                minimum=0,
+                maximum=30,
+                step=1.0,
+                value=15,    # デフォルト値15%
+                label="上下高さ拡張率（%）"
+            )
+
+            # 温度調整スライダー（テキストモード時のみ表示）
+            temperature = gr.Slider(
+                minimum=0.0,
+                maximum=1.0,
+                step=0.1,
+                value=1.0,    # デフォルト値を1.0に設定
+                label="生成時の温度（低い=一貫性高、高い=創造性高）",
+                visible=False  # 最初は非表示
+            )
+
+    # 余白トリミングオプション
+    trim_whitespace = gr.Checkbox(
+        label="余白を自動トリミング",
+        value=True,
+        info="生成される画像から余分な空白領域を自動的に削除します"
+    )
+
+    submit_btn = gr.Button("生成")
+    
+    # 出力部分をRowで分ける
+    with gr.Row():
+        with gr.Column(scale=1):
+            output_image = gr.Image(type="pil", label="ページ全体のスクリーンショット")
+        with gr.Column(scale=1):
+            output_url = gr.Textbox(label="画像URL（HuggingFace）", info="生成された画像のURLです。このURLを使用して画像にアクセスできます。")
+
+    # 入力モード変更時のイベント処理（テキストモード時のみ温度スライダーとスタイルドロップダウンを表示）
+    def update_controls_visibility(mode):
+        # Gradio 4.x用のアップデート方法
+        is_text_mode = mode == "テキスト入力"
+        return [
+            gr.update(visible=is_text_mode),  # temperature
+            gr.update(visible=is_text_mode),  # style_dropdown
+        ]
+
+    input_mode.change(
+        fn=update_controls_visibility,
+        inputs=input_mode,
+        outputs=[temperature, style_dropdown]
+    )
+
+    # 生成ボタンクリック時のイベント処理
+    submit_btn.click(
+        fn=process_input,
+        inputs=[input_mode, input_text, extension_percentage, temperature, trim_whitespace, style_dropdown],
+        outputs=[output_image, output_url]
+    )
+
+    # 環境変数情報を表示
+    gemini_model = os.environ.get("GEMINI_MODEL", "gemini-1.5-pro")
+    hf_repo = os.environ.get("HF_REPO_ID", "tomo2chin2/SUPER_TENSAI_JIN")
+    gr.Markdown(f"""
+    ## APIエンドポイント
+    - `/api/screenshot` - HTMLコードからスクリーンショットを生成し、URLを返します
+    - `/api/text-to-screenshot` - テキストからインフォグラフィックスクリーンショットを生成し、URLを返します
+
+    ## 設定情報
+    - 使用モデル: {gemini_model} (環境変数 GEMINI_MODEL で変更可能)
+    - HuggingFaceリポジトリ: {hf_repo} (環境変数 HF_REPO_ID で変更可能)
+    - WebDriverプール最大数: {driver_pool.max_drivers} (環境変数 MAX_WEBDRIVERS で変更可能)
+    - 対応スタイル: standard, cute, resort, cool, dental, KOKUGO
+    """)
+
+# --- Mount Gradio App onto FastAPI ---
+app = gr.mount_gradio_app(app, iface, path="/")
+
+# --- Run with Uvicorn (for local testing) ---
+if __name__ == "__main__":
+    import uvicorn
+    logger.info("Starting Uvicorn server for local development...")
+    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=7860)
+
+# アプリケーション終了時にWebDriverプールをクリーンアップ
+import atexit
+atexit.register(driver_pool.close_all)

gitattributes.txt

@@ -0,0 +1,35 @@
+*.7z filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.arrow filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.bin filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.bz2 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.ckpt filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.ftz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.gz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.h5 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.joblib filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.lfs.* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.mlmodel filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.model filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.msgpack filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.npy filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.npz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.onnx filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.ot filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.parquet filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.pb filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.pickle filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.pkl filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.pt filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.pth filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.rar filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.safetensors filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.tar.* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.tar filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.tflite filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.tgz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.wasm filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.xz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text

packages.txt

@@ -0,0 +1,2 @@
+chromium-driver
+fonts-noto-cjk

requirements.txt

@@ -0,0 +1,13 @@
+# --- START OF FILE requirements.txt ---
+
+selenium
+gradio==4.19.2
+Pillow
+fastapi
+uvicorn[standard]
+google-generativeai
+huggingface_hub==0.19.4
+python-dotenv
+uuid
+
+# --- END OF FILE requirements.txt ---