Update app.py

app.py

@@ -25,31 +25,33 @@ def base64_to_image(data_url):
 @app.route("/remove_background", methods=["POST"])
 def remove_background():
     data = request.json
-    image_url = base64_to_image(data.get("image_url"))
+    data_url = data.get("image_url")
 
-    if not image_url:
+    if not data_url:
         return jsonify({"error": "image_url is required"}), 400
 
-    # 入力画像を取得
-    response = requests.get(image_url)
-    input_image = Image.open(io.BytesIO(response.content)).convert("RGB")
+    # base64からPIL画像へ変換
+    input_image = base64_to_image(data_url).convert("RGB")
 
-    # Gradioモデルで背景除去と深度画像生成
+    # 入力画像を一時ファイルに保存
+    temp_file = BytesIO()
+    input_image.save(temp_file, format="PNG")
+    temp_file.seek(0)
+
+    # Gradio モデルで背景除去
     result = client.predict(
-        image=handle_file(image_url),
+        image=handle_file(temp_file),
         api_name="/predict"
     )
 
-    depth_image_path = result[0]  # 深度画像（白＝近い）
-    depth_image = Image.open(depth_image_path).convert("L")  # Grayscale
+    depth_image_path = result[0]
+    depth_image = Image.open(depth_image_path).convert("L")
 
-    # 入力画像をRGBAに変換
     rgba_image = input_image.convert("RGBA")
     rgba_array = np.array(rgba_image)
-    alpha_array = np.array(depth_image)  # 0〜255の輝度がそのままアルファ値になる
+    alpha_array = np.array(depth_image)
+    rgba_array[:, :, 3] = alpha_array
 
-    # アルファチャンネルとして適用
-    rgba_array[:, :, 3] = alpha_array  # Aチャンネルに深度画像を使用
     transparent_image = Image.fromarray(rgba_array, mode="RGBA")
 
     return jsonify({