Update app.py

app.py

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+import gradio as gr
+import replicate
+from PIL import Image
+import tempfile
+import uuid
+import requests
+from io import BytesIO
 import os
-exec(os.environ.get('APP'))
+
+# 환경 변수에서 API 토큰, 비밀번호, 모델 이름들 가져오기
+REPLICATE_API_TOKEN = os.getenv("REPLICATE_API_TOKEN")
+PASSWORD = os.getenv("PASSWORD")
+UPSCALER_MODEL = os.getenv("UPSCALER_MODEL")
+TEXT_REMOVAL_MODEL = os.getenv("TEXT_REMOVAL_MODEL")
+
+def upscale_image(image_path, output_format):
+    """Clarity Upscaler를 사용하여 이미지 업스케일링 (모든 매개변수 고정)"""
+    try:
+        client = replicate.Client(api_token=REPLICATE_API_TOKEN)
+        
+        with open(image_path, "rb") as file:
+            input_data = {
+                "image": file,
+                "scale_factor": 2,  # 고정: 2배 확대
+                "resemblance": 0.8,  # 고정: 높은 원본 유사도
+                "creativity": 0.2,   # 고정: 낮은 창의성
+                "output_format": output_format.lower(),
+                "prompt": "high quality, detailed, sharp",
+                "negative_prompt": "(worst quality, low quality, normal quality:2)"
+            }
+            
+            output = client.run(
+                UPSCALER_MODEL,
+                input=input_data
+            )
+        
+        # 결과 이미지 다운로드
+        if output and isinstance(output, list) and len(output) > 0:
+            response = requests.get(output[0])
+            if response.status_code == 200:
+                result_image = Image.open(BytesIO(response.content))
+                
+                # 임시 파일로 저장
+                ext = output_format.lower()
+                upscaled_filename = f"upscaled_temp_{uuid.uuid4()}.{ext}"
+                
+                if ext == 'jpg' and result_image.mode == 'RGBA':
+                    result_image = result_image.convert('RGB')
+                
+                result_image.save(upscaled_filename, format='JPEG' if ext=='jpg' else 'PNG', quality=95 if ext=='jpg' else None)
+                
+                return upscaled_filename
+            else:
+                return None
+        else:
+            return None
+        
+    except Exception as e:
+        return None
+
+def remove_text_from_image(input_image, password, output_format, upscale_option):
+    if not password:
+        return None, "비밀번호를 입력하세요.", None
+    
+    if password != PASSWORD:
+        return None, "비밀번호가 올바르지 않습니다.", None
+    
+    if input_image is None:
+        return None, "이미지를 업로드하세요.", None
+    
+    try:
+        # Replicate 클라이언트 설정
+        client = replicate.Client(api_token=REPLICATE_API_TOKEN)
+        
+        log_message = f"이미지 처리 시작...\n"
+        
+        # Option 2: 로컬 파일 방식 사용
+        with open(input_image, "rb") as file:
+            input_file = file
+            
+            log_message += f"파일 읽기 완료\n"
+            
+            # Replicate API 호출 - output_format 매개변수 추가
+            input_data = {
+                "input_image": input_file,
+                "output_format": output_format  # JPG 또는 PNG
+            }
+            
+            log_message += f"텍스트 제거 API 호출 중... (출력 포맷: {output_format})\n"
+            
+            output = client.run(
+                TEXT_REMOVAL_MODEL,
+                input=input_data
+            )
+        
+        log_message += f"텍스트 제거 API 응답 수신 완료\n"
+        
+        # 결과 이미지 처리
+        temp_filename = f"temp_output.{output_format.lower()}"
+        with open(temp_filename, "wb") as file:
+            file.write(output.read())
+        
+        # 결과 이미지 로드
+        result_image = Image.open(temp_filename)
+        
+        # 화질 개선 적용 (선택사항)
+        final_image = result_image
+        if upscale_option == "적용":
+            log_message += f"Clarity Upscaler로 화질 개선 시작... (2배 확대, 유사도: 0.8, 창의성: 0.2)\n"
+            upscaled_path = upscale_image(temp_filename, output_format)
+            
+            if upscaled_path:
+                final_image = Image.open(upscaled_path)
+                log_message += f"화질 개선 완료\n"
+            else:
+                log_message += f"화질 개선 실패, 원본 이미지 사용\n"
+        
+        # 다운로드용 파일명
+        download_filename = f"text_removed.{output_format.lower()}"
+        final_image.save(download_filename)
+        
+        log_message += f"텍스트 제거 완료! (API에서 {output_format} 포맷으로 처리됨)"
+        
+        return final_image, log_message, download_filename
+        
+    except Exception as e:
+        error_message = f"오류 발생: {str(e)}"
+        return None, error_message, None
+
+# Gradio 인터페이스
+with gr.Blocks() as demo:
+    with gr.Row():
+        with gr.Column():
+            input_image = gr.Image(type="filepath", label="입력 이미지")
+            api_password = gr.Textbox(
+                label="비밀번호", 
+                type="password"
+            )
+            output_format = gr.Radio(
+                choices=["jpg", "png"],
+                value="jpg",
+                label="출력 포맷"
+            )
+            upscale_option = gr.Radio(
+                choices=["없음", "적용"],
+                value="없음",
+                label="화질 개선 (2배 확대)"
+            )
+            submit_btn = gr.Button("텍스트 제거", variant="primary")
+        
+        with gr.Column():
+            output_image = gr.Image(label="처리된 이미지")
+            log_output = gr.Textbox(label="로그", lines=10, max_lines=15)
+            download_file = gr.File(label="다운로드")
+    
+    submit_btn.click(
+        fn=remove_text_from_image,
+        inputs=[input_image, api_password, output_format, upscale_option],
+        outputs=[output_image, log_output, download_file]
+    )
+
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()