Update app.py

app.py

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 import os
 import io
 import base64
+import traceback
 from PIL import Image
-from huggingface_hub import login, hf_hub_download
 from fastapi import FastAPI, Request
 from fastapi.responses import JSONResponse
-import traceback
 
-# ✅ 書き込み可能なキャッシュディレクトリに変更
-os.environ["HUGGINGFACE_HUB_CACHE"] = "/tmp/huggingface"
+from huggingface_hub import hf_hub_download
+from pipeline import IPFacePlusV2Pipeline
+
+# ✅ HuggingFace Spaces に対応するキャッシュディレクトリ設定
+os.environ["HUGGINGFACE_HUB_CACHE"] = "/tmp/.cache"
+os.environ["HF_HOME"] = "/tmp/.cache"
 
-# ✅ トークン取得・ログイン
+# ✅ トークン取得（Spacesでは Secrets に登録しておく）
 hf_token = os.environ.get("HUGGINGFACE_HUB_TOKEN")
 if not hf_token:
     raise ValueError("環境変数 'HUGGINGFACE_HUB_TOKEN' が設定されていません。")
-login(hf_token)
 
-# ✅ モデルファイル読み込み
+# ✅ モデルファイルを直接トークン付きでダウンロード（login()不要）
 model_path = hf_hub_download(
     repo_id="revi13/ip-adapter-faceid-private",
     filename="ip-adapter-faceid-plusv2_sd15.bin",
     token=hf_token
 )
 
-from pipeline import IPFacePlusV2Pipeline
+# ✅ パイプライン初期化
 pipeline = IPFacePlusV2Pipeline(model_path)
 
+# ✅ FastAPI アプリ作成
 app = FastAPI()
 
 @app.get("/")
 def root():
     return {"status": "ok"}
 
+# ✅ POST /generate API
 @app.post("/generate")
 async def generate_image_api(request: Request):
     try:
         body = await request.json()
         base64_image = body.get("image")
         prompt = body.get("prompt", "portrait")
+
+        # ✅ パイプラインで画像生成
         image_base64 = pipeline.generate_image(base64_image, prompt)
+
         return JSONResponse(content={"success": True, "image_base64": image_base64})
     except Exception as e:
+        print("=== ERROR OCCURRED ===")
         traceback.print_exc()
+        print("======================")
         return JSONResponse(status_code=500, content={"success": False, "error": str(e)})