Update app.py

app.py

@@ -1,47 +1,67 @@
 import gradio as gr
-import torch
-import numpy as np
+from rembg import remove, new_session
 from PIL import Image
-from transformers import AutoModelForImageSegmentation
-from torchvision import transforms
 
-# Load RMBG-1.4 (BiRefNet)
-model = AutoModelForImageSegmentation.from_pretrained(
-    "briaai/RMBG-1.4",
-    trust_remote_code=True
-)
-model.eval()
+# ১. মডেল সেশন গ্লোবাল করা (একবারই লোড হবে)
+print("ইঞ্জিন চালু হচ্ছে... মডেল লোড করা হচ্ছে।")
+SESSION = new_session("birefnet-general")
 
-device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
-model.to(device)
+def process_image(img):
+    if img is None:
+        return None
+    try:
+        # Alpha Matting অপ্টিমাইজড প্রসেসিং
+        output = remove(
+            img,
+            session=SESSION,
+            alpha_matting=True,
+            alpha_matting_foreground_threshold=240,
+            alpha_matting_background_threshold=10,
+            alpha_matting_erode_size=10,
+            post_process_mask=True
+        )
+        return output
+    except Exception as e:
+        print(f"Error: {e}")
+        return img
 
-transform = transforms.Compose([
-    transforms.ToTensor()
-])
+# ২. ইন্টারফেস ডিজাইন (Gradio 6.0 এর নিয়ম অনুযায়ী)
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.HTML("""
+        <div style="text-align: center;">
+            <h1 style="color: #FF4B4B; margin-bottom: 0;">🚀 প্রো-গ্রেড এআই ব্যাকগ্রাউন্ড রিমুভার</h1>
+            <p style="color: #555;">BiRefNet মডেল ব্যবহার করে নিখুঁত স্বচ্ছ ছবি তৈরি করুন</p>
+        </div>
+    """)
+    
+    with gr.Row():
+        with gr.Column(scale=1):
+            input_file = gr.Image(
+                label="ছবি আপলোড করুন", 
+                type="pil", 
+                interactive=True
+            )
+            submit_btn = gr.Button("ব্যাকগ্রাউন্ড সরান ✨", variant="primary")
+            
+        with gr.Column(scale=1):
+            # এখানে 'show_download_button' এরর দিচ্ছিল, তাই সেটি বাদ দেওয়া হয়েছে
+            output_file = gr.Image(
+                label="স্বচ্ছ ফলাফল", 
+                type="pil"
+            )
 
-def remove_bg(image: Image.Image):
-    if image.mode != "RGB":
-        image = image.convert("RGB")
+    submit_btn.click(
+        fn=process_image, 
+        inputs=input_file, 
+        outputs=output_file
+    )
 
-    inp = transform(image).unsqueeze(0).to(device)
+    gr.Markdown("---")
+    gr.Markdown("ℹ️ **তথ্য:** এটি ১৬জিবি র‍্যাম অপ্টিমাইজড। প্রথমবার ছবি প্রসেস করতে মডেল লোড হতে কয়েক সেকেন্ড সময় নিতে পারে।")
 
-    with torch.no_grad():
-        pred = model(inp)[0][0]
-
-    mask = pred.sigmoid().cpu().numpy()
-    mask = (mask > 0.5).astype(np.uint8) * 255
-    mask = Image.fromarray(mask).resize(image.size)
-
-    output = image.copy()
-    output.putalpha(mask)
-    return output
-
-demo = gr.Interface(
-    fn=remove_bg,
-    inputs=gr.Image(type="pil"),
-    outputs=gr.Image(type="pil"),
-    title="RMBG-1.4 Background Remover",
-    description="BiRefNet based background removal"
-)
-
-demo.launch()
+# ৩. লঞ্চ করার সময় থিম এবং সিএসএস পাস করা (নতুন নিয়ম)
+if __name__ == "__main__":
+    demo.queue(max_size=10).launch(
+        theme=gr.themes.Soft(),
+        ssr_mode=False
+    )