Update app.py

app.py

@@ -1,14 +1,16 @@
 import gradio as gr
-import numpy as np
 import torch
-from huggingface_hub import list_models, ModelFilter
+from huggingface_hub import HfApi, RepositoryNotFoundError
 from diffusers import DiffusionPipeline
 
 # Проверка доступности модели на Hugging Face Hub
 def is_model_available(model_id):
     try:
-        models = list_models(filter=ModelFilter(model_name=model_id))
-        return len(models) > 0
+        api = HfApi()
+        api.model_info(model_id)
+        return True
+    except RepositoryNotFoundError:
+        return False
     except Exception:
         return False
 
@@ -19,8 +21,7 @@ def validate_model(model_id):
     if not is_model_available(model_id):
         raise ValueError(f"Модель '{model_id}' не найдена на Hugging Face Hub")
     
-    # Дополнительные проверки модели (можно настроить)
-    if not ("stable-diffusion" in model_id.lower() or "sdxl" in model_id.lower()):
+    if not any(x in model_id.lower() for x in ["stable-diffusion", "sdxl"]):
         raise ValueError("Поддерживаются только Stable Diffusion и SDXL модели")
 
 # Инициализация устройства
@@ -35,6 +36,9 @@ def load_pipeline(model_id):
     global pipe, current_model
     if model_id != current_model:
         validate_model(model_id)
+        if pipe is not None:
+            del pipe
+            torch.cuda.empty_cache()
         pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch_dtype)
         pipe = pipe.to(device)
         current_model = model_id
@@ -96,7 +100,7 @@ css = """
 
 with gr.Blocks(css=css) as demo:
     with gr.Column(elem_id="col-container"):
-        gr.Markdown("# 🎨 Text-to-Image Generator")
+        gr.Markdown("# 🎨 Генератор изображений по тексту")
         
         with gr.Row():
             model_id = gr.Dropdown(