Update app.py

app.py

@@ -1,2 +1,247 @@
 import os
-exec(os.environ.get('APP'))
+import logging
+import replicate
+import gradio as gr
+from PIL import Image
+import tempfile
+import uuid
+
+# 로깅 설정
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+# 환경변수에서 설정값들 가져오기
+REPLICATE_API_TOKEN = os.environ.get("REPLICATE_API_TOKEN", "")
+APP_PASSWORD = os.environ.get("APP_PASSWORD", "")
+CLARITY_MODEL = os.environ.get("CLARITY_MODEL", "")
+
+# 환경변수 검증
+if not REPLICATE_API_TOKEN:
+    logger.warning("REPLICATE_API_TOKEN이 설정되지 않았습니다. 환경 변수를 설정해주세요.")
+
+if not APP_PASSWORD:
+    logger.warning("APP_PASSWORD가 설정되지 않았습니다. 환경 변수를 설정해주세요.")
+
+if not CLARITY_MODEL:
+    logger.warning("CLARITY_MODEL이 설정되지 않았습니다. 환경 변수를 설정해주세요.")
+
+# 임시 디렉토리 생성
+TEMP_DIR = os.path.join(tempfile.gettempdir(), "image_processor")
+os.makedirs(TEMP_DIR, exist_ok=True)
+logger.info(f"임시 디렉토리 생성: {TEMP_DIR}")
+
+def upscale_image(
+    image, 
+    scale_factor=2, 
+    output_format="jpg",
+    sd_model="juggernaut_reborn.safetensors [338b85bc4f]",
+    resemblance=0.6,
+    creativity=0.35,
+    prompt="masterpiece, best quality, highres, <lora:more_details:0.5> <lora:SDXLrender_v2.0:1>",
+    negative_prompt="(worst quality, low quality, normal quality:2) JuggernautNegative-neg",
+    seed=1337,
+    dynamic=6,
+    sharpen=0
+):
+    """
+    Clarity Upscaler를 사용하여 이미지 화질을 개선합니다.
+    
+    Args:
+        image: 입력 이미지
+        scale_factor: 확대 비율 (기본값: 2)
+        output_format: 출력 형식 (기본값: jpg)
+        sd_model: 사용할 SD 모델
+        resemblance: 원본과의 유사도 (0.0-1.0)
+        creativity: 창의성 수준 (0.0-1.0)
+        prompt: 업스케일링 가이드 프롬프트
+        negative_prompt: 네거티브 프롬프트
+        seed: 랜덤 시드
+        dynamic: 다이나믹 임계값 (1-10)
+        sharpen: 선명도 (0-2)
+    
+    Returns:
+        개선된 이미지
+    """
+    if not REPLICATE_API_TOKEN:
+        raise ValueError("REPLICATE_API_TOKEN이 설정되지 않았습니다.")
+    
+    if not CLARITY_MODEL:
+        raise ValueError("CLARITY_MODEL이 설정되지 않았습니다.")
+    
+    try:
+        # 이미지 저장
+        temp_input_path = os.path.join(TEMP_DIR, f"input_{uuid.uuid4()}.png")
+        image.save(temp_input_path)
+        logger.info(f"입력 이미지 저장: {temp_input_path}")
+        
+        # Replicate 설정
+        replicate.client.Client(api_token=REPLICATE_API_TOKEN)
+        
+        # 로그 정보 출력
+        logger.info("=== Clarity Upscaler 실행 정보 ===")
+        logger.info(f"모델: {CLARITY_MODEL}")
+        logger.info(f"SD 모델: {sd_model}")
+        logger.info(f"스케일 팩터: {scale_factor}")
+        logger.info(f"출력 형식: {output_format}")
+        logger.info(f"유사도: {resemblance}")
+        logger.info(f"창의성: {creativity}")
+        logger.info(f"다이나믹: {dynamic}")
+        logger.info(f"선명도: {sharpen}")
+        logger.info(f"시드: {seed}")
+        
+        # 환경변수에서 가져온 모델로 API 호출
+        output = replicate.run(
+            CLARITY_MODEL,
+            input={
+                "seed": seed,
+                "image": open(temp_input_path, "rb"),
+                "prompt": prompt,
+                "dynamic": dynamic,
+                "handfix": "disabled",
+                "pattern": False,
+                "sharpen": sharpen,
+                "sd_model": sd_model,
+                "scheduler": "DPM++ 3M SDE Karras",
+                "creativity": creativity,
+                "lora_links": "",
+                "downscaling": False,
+                "resemblance": resemblance,
+                "scale_factor": scale_factor,
+                "tiling_width": 112,
+                "output_format": output_format,
+                "tiling_height": 144,
+                "custom_sd_model": "",
+                "negative_prompt": negative_prompt,
+                "num_inference_steps": 18,
+                "downscaling_resolution": 768
+            }
+        )
+        
+        logger.info(f"Replicate API 응답: {output}")
+        
+        # 결과 이미지 다운로드 및 반환
+        if output and isinstance(output, list) and len(output) > 0:
+            import requests
+            from io import BytesIO
+            
+            response = requests.get(output[0])
+            if response.status_code == 200:
+                result_image = Image.open(BytesIO(response.content))
+                
+                # JPG로 변환 (output_format이 jpg인 경우)
+                if output_format.lower() == "jpg":
+                    temp_output = BytesIO()
+                    if result_image.mode == 'RGBA':
+                        result_image = result_image.convert('RGB')
+                    result_image.save(temp_output, format='JPEG', quality=95)
+                    temp_output.seek(0)
+                    result_image = Image.open(temp_output)
+                
+                logger.info("이미지 화질 개선 완료!")
+                return result_image
+            else:
+                logger.error(f"결과 이미지 다운로드 실패: {response.status_code}")
+                return None
+        else:
+            logger.error("API 응답에서 이미지를 찾을 수 없습니다.")
+            return None
+            
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"화질 개선 중 오류 발생: {str(e)}")
+        raise
+    finally:
+        # 임시 파일 정리
+        if os.path.exists(temp_input_path):
+            os.remove(temp_input_path)
+
+def process_and_download(
+    password, image, scale_factor, output_format, sd_model,
+    resemblance, creativity, dynamic, sharpen, seed
+):
+    # 환경변수에서 비밀번호 검증
+    if not APP_PASSWORD:
+        raise ValueError("서버 설정 오류입니다. APP_PASSWORD가 설정되지 않았습니다.")
+    
+    if password != APP_PASSWORD:
+        raise ValueError("잘못된 비밀번호입니다.")
+        
+    if image is None:
+        return None, None
+
+    # 이미지 업스케일
+    result_img = upscale_image(
+        image=image,
+        scale_factor=scale_factor,
+        output_format=output_format,
+        sd_model=sd_model,
+        resemblance=resemblance,
+        creativity=creativity,
+        dynamic=dynamic,
+        sharpen=sharpen,
+        seed=int(seed)
+    )
+    if result_img is None:
+        return None, None
+
+    # 파일로 저장
+    ext = "jpg" if output_format.lower() == "jpg" else "png"
+    # JPG로 저장할 땐 RGB 모드로 변환
+    if ext == "jpg" and result_img.mode == "RGBA":
+        result_img = result_img.convert("RGB")
+
+    filename = f"upscaled_{uuid.uuid4()}.{ext}"
+    filepath = os.path.join(TEMP_DIR, filename)
+    result_img.save(filepath, format="JPEG" if ext=="jpg" else "PNG")
+
+    # 리턴: (이미지, 파일 경로)
+    return result_img, filepath
+
+def create_interface():
+    with gr.Blocks(title="Clarity Upscaler") as demo:
+        with gr.Row():
+            with gr.Column():
+                password_input = gr.Textbox(
+                    label="비밀번호", type="password", placeholder="비밀번호를 입력하세요"
+                )
+                input_image = gr.Image(label="원본 이미지", type="pil")
+
+                with gr.Accordion("고급 설정", open=False):
+                    scale_factor  = gr.Slider(1, 4,  value=2, step=0.5, label="확대 비율")
+                    output_format = gr.Radio(["jpg","png"], value="jpg",    label="출력 형식")
+                    sd_model      = gr.Dropdown(
+                        choices=[
+                            "juggernaut_reborn.safetensors [338b85bc4f]",
+                            "sd_xl_base_1.0.safetensors [39d4e625d]",
+                            "sdxl_base_v0.9-9961.safetensors [3048045c]",
+                            "realisticVisionV51_v51VAE.safetensors [5ecbfa0ac]",
+                        ],
+                        value="juggernaut_reborn.safetensors [338b85bc4f]",
+                        label="SD 모델"
+                    )
+                    resemblance = gr.Slider(0.0,1.0, value=0.6, step=0.05, label="원본 유사도")
+                    creativity  = gr.Slider(0.0,1.0, value=0.35,step=0.05, label="창의성")
+                    dynamic     = gr.Slider(1,10,  value=6, step=1,    label="다이나믹 임계값")
+                    sharpen     = gr.Slider(0,2,   value=0, step=0.1,   label="선명도")
+                    seed        = gr.Number(value=1337, label="시드", precision=0)
+
+                submit_btn  = gr.Button("실행", variant="primary")
+
+            with gr.Column():
+                output_image = gr.Image(label="개선된 이미지")
+                download_btn = gr.DownloadButton(label="이미지 다운로드")
+
+        # 클릭 시 두 개의 출력(이미지, 파일 경로)을 반환
+        submit_btn.click(
+            fn=process_and_download,
+            inputs=[
+                password_input,
+                input_image, scale_factor, output_format, sd_model,
+                resemblance, creativity, dynamic, sharpen, seed
+            ],
+            outputs=[output_image, download_btn]
+        )
+
+    return demo
+
+if __name__ == "__main__":
+    demo = create_interface()
+    demo.launch(share=True)