Update app.py

app.py

@@ -41,6 +41,7 @@ class GradioClientController:
     def __init__(self):
         self.client = None
         self.api_endpoint = None
+        self.background_options = {}  # 캐시된 배경 옵션
         self._initialize_client()
         
     def _initialize_client(self):
@@ -57,6 +58,8 @@ class GradioClientController:
                 try:
                     self.client = Client(self.api_endpoint)
                     logger.info("API 클라이언트가 성공적으로 초기화되었습니다.")
+                    # 초기화 성공 시 배경 옵션 로드
+                    self._load_background_options()
                     return
                 except Exception as e:
                     if attempt < max_retries - 1:
@@ -69,6 +72,22 @@ class GradioClientController:
             logger.error(f"클라이언트 초기화 실패: {str(e)}")
             self.client = None
     
+    def _load_background_options(self):
+        """배경 옵션을 미리 로드하여 캐시"""
+        try:
+            if self.client:
+                # 각 배경 타입별로 옵션 로드
+                background_types = ["심플 배경", "스튜디오 배경", "자연 환경", "실내 환경", "특수배경", "주얼리", "특수효과"]
+                for bg_type in background_types:
+                    result = self.client.predict(bg_type, api_name="/update_dropdowns")
+                    if isinstance(result, (list, tuple)) and len(result) >= 7:
+                        self.background_options[bg_type] = result
+                        logger.info(f"배경 옵션 로드 완료: {bg_type}")
+                    time.sleep(0.1)  # API 호출 간격
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"배경 옵션 미리 로드 실패: {str(e)}")
+            # 실패해도 계속 진행
+    
     def _ensure_client(self) -> bool:
         """클라이언트 연결 상태 확인 및 재연결"""
         if self.client is None:
@@ -81,14 +100,16 @@ class GradioClientController:
         try:
             if not self._ensure_client():
                 logger.error("클라이언트 연결 실패")
-                return tuple([gr.update() for _ in range(7)])
-            
-            result = self.client.predict(
-                bg_type,
-                api_name="/update_dropdowns"
-            )
-            
-            logger.info(f"드롭다운 업데이트 완료: {bg_type}")
+                # 캐시된 데이터가 있으면 사용
+                if bg_type in self.background_options:
+                    result = self.background_options[bg_type]
+                    logger.info(f"캐시된 드롭다운 데이터 사용: {bg_type}")
+                else:
+                    return tuple([gr.update() for _ in range(7)])
+            else:
+                # 실시간으로 API 호출
+                result = self.client.predict(bg_type, api_name="/update_dropdowns")
+                logger.info(f"실시간 드롭다운 업데이트 완료: {bg_type}")
             
             # 결과를 Gradio 업데이트 형식으로 변환
             if isinstance(result, (list, tuple)) and len(result) >= 7:
@@ -110,6 +131,26 @@ class GradioClientController:
             
         except Exception as e:
             logger.error(f"드롭다운 업데이트 오류: {str(e)}")
+            # 캐시된 데이터 시도
+            if bg_type in self.background_options:
+                try:
+                    result = self.background_options[bg_type]
+                    updates = []
+                    visibility_map = ["심플 배경", "스튜디오 배경", "자연 환경", "실내 환경", "특수배경", "주얼리", "특수효과"]
+                    
+                    for i, choices in enumerate(result[:7]):
+                        is_visible = (bg_type == visibility_map[i])
+                        updates.append(gr.update(
+                            visible=is_visible, 
+                            choices=choices if choices else [], 
+                            value=choices[0] if choices and len(choices) > 0 else None
+                        ))
+                    
+                    logger.info(f"캐시된 데이터로 드롭다운 업데이트: {bg_type}")
+                    return tuple(updates)
+                except:
+                    pass
+                    
             return tuple([gr.update() for _ in range(7)])
     
     def generate_prompt_only(self, password: str, bg_type: str, simple: str, studio: str, 
@@ -146,7 +187,7 @@ class GradioClientController:
                      nature: str, indoor: str, special: str, jewelry: str, special_effects: str,
                      request_text: str, quality_level: str, aspect_ratio: str, 
                      output_format: str, enable_enhancement: bool) -> Tuple:
-        """이미지 처리 (편집 및 화질 개선)"""
+        """이미지 처리 (편집 및 화질 개선) - API 문서와 정확히 매칭"""
         temp_path = None
         try:
             if not self._ensure_client():
@@ -165,39 +206,53 @@ class GradioClientController:
                 logger.error(f"이미지 저장 실패: {str(e)}")
                 return ([], None, [], None, "", "", "이미지 저장에 실패했습니다. 다른 이미지를 시도해보세요.")
             
-            # API 호출
+            # API 호출 - 매개변수 순서를 API 문서와 정확히 맞춤
             logger.info("이미지 처리 API 호출 시작")
             result = self.client.predict(
-                password,
-                handle_file(temp_path),
-                bg_type,
-                simple or "",
-                studio or "",
-                nature or "",
-                indoor or "",
-                special or "",
-                jewelry or "",
-                special_effects or "",
-                request_text or "",
-                quality_level,
-                aspect_ratio,
-                output_format,
-                enable_enhancement,
+                password,                    # password (str)
+                handle_file(temp_path),      # param_1 (image file)
+                bg_type,                     # param_2 (배경 유형)
+                simple or "",                # param_3 (심플 배경)
+                studio or "",                # param_4 (스튜디오 배경)
+                nature or "",                # param_5 (자연 환경)
+                indoor or "",                # param_6 (실내 환경)
+                special or "",               # param_7 (특수배경)
+                jewelry or "",               # param_8 (주얼리)
+                special_effects or "",       # param_9 (특수효과)
+                request_text or "",          # param_10 (요청사항)
+                quality_level,               # param_11 (품질 레벨)
+                aspect_ratio,                # param_12 (종횡비)
+                output_format,               # param_13 (이미지 형식)
+                enable_enhancement,          # param_14 (추가 화질 개선)
                 api_name="/check_password"
             )
             
             logger.info("이미지 처리 API 호출 완료")
             
-            # 결과 검증 및 반환
+            # 결과 검증 및 반환 - API 문서에 따르면 tuple of 7 elements
             if isinstance(result, (list, tuple)) and len(result) >= 7:
-                return result
+                # [0] original_gallery, [1] original_file, [2] enhanced_gallery, 
+                # [3] enhanced_file, [4] prompt_text, [5] info_text, [6] error_text
+                return result[:7]  # 정확히 7개 요소만 반환
             else:
-                logger.warning("API에서 예상과 다른 형식의 결과를 반환했습니다.")
+                logger.warning(f"API 응답 형식 이상: type={type(result)}, length={len(result) if hasattr(result, '__len__') else 'N/A'}")
                 return ([], None, [], None, "", "", "API에서 올바르지 않은 응답을 받았습니다.")
             
         except Exception as e:
-            logger.error(f"이미지 처리 오류: {str(e)}")
-            return ([], None, [], None, "", "", f"이미지 처리 중 오류가 발생했습니다: {str(e)}")
+            error_msg = str(e)
+            logger.error(f"이미지 처리 오류: {error_msg}")
+            
+            # 일반적인 오류 메시지 개선
+            if "timeout" in error_msg.lower():
+                user_error = "요청 처리 시간이 초과되었습니다. 잠시 후 다시 시도해주세요."
+            elif "connection" in error_msg.lower():
+                user_error = "서버 연결에 문제가 있습니다. 네트워크 상태를 확인해주세요."
+            elif "unauthorized" in error_msg.lower() or "password" in error_msg.lower():
+                user_error = "인증에 실패했습니다. 비밀번호를 확인해주세요."
+            else:
+                user_error = f"이미지 처리 중 오류가 발생했습니다: {error_msg}"
+                
+            return ([], None, [], None, "", "", user_error)
         
         finally:
             # 임시 파일 정리
@@ -251,7 +306,7 @@ def create_gradio_interface():
                                 value="심플 배경"
                             )
                             
-                            # 드롭다운 컴포넌트들 (초기에는 빈 상태)
+                            # 드롭다운 컴포넌트들 (API에서 동적으로 로드)
                             simple_dropdown = gr.Dropdown(
                                 choices=[],
                                 label="심플 배경 선택",