Update app.py

app.py

@@ -1,35 +1,35 @@
 import torch
 import gradio as gr
 from diffusers import DiffusionPipeline
-import diffusers
 import numpy as np
 import random
 
 # =========================================================
-# MODEL CONFIGURATION
+# MODEL CONFIGURATION (အမြန်ဆုံးနှုန်းအတွက် ပြင်ဆင်ချက်)
 # =========================================================
 MAX_SEED = np.iinfo(np.int32).max
-# Turbo model ဖြစ်၍ CPU ပေါ်တွင် 1-4 steps သာ သုံးရန် အကြံပြုပါသည် (မြန်ဆန်စေရန်)
-DEFAULT_STEPS = 4 
+# Turbo မော်ဒယ်ဖြစ်သောကြောင့် အလွန်မြန်ဆန်စေရန် (၂) ဆင့်သာ သုံးပါမည်
+DEFAULT_STEPS = 2 
 
 # =========================================================
-# LOAD PIPELINE (CPU Optimized)
+# LOAD PIPELINE (Ultra CPU Optimized for Speed)
 # =========================================================
-print("Loading Z-Image-Turbo pipeline to CPU...")
+print("Loading Z-Image-Turbo pipeline to CPU for MAXIMUM SPEED...")
 
-# CPU ပေါ်တွင် Error ကင်းစေရန် float32 သုံးရပါမည်
+# CPU ပေါ်တွင် အမြန်ဆုံး အလုပ်လုပ်ရန် float32 သုံးသည်
 pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(
     "Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo",
     torch_dtype=torch.float32,
     low_cpu_mem_usage=True
 )
 
-# Memory ချွေတာရန် (CPU အတွက် အရေးကြီးပါသည်)
-pipe.enable_attention_slicing()
+# ⚠️ အရေးကြီးသော ပြင်ဆင်ချက်: 
+# pipe.enable_attention_slicing() ကို အမြန်နှုန်းအတွက် တမင်ဖယ်ရှားထားပါသည်။ 
+# ၎င်းသည် Memory ကို ချွေတာပေးသော်လည်း အချိန်ပိုကြာစေသောကြောင့် ဖြစ်သည်။
 pipe.to("cpu")
 
 # =========================================================
-# PROMPT EXAMPLES (User ပေးထားသော list ထဲမှ အချို့ကို နမူနာယူထားသည်)
+# PROMPT EXAMPLES
 # =========================================================
 prompt_examples = [
     "Moody mature anime scene of two lovers kissing under neon rain, sensual atmosphere",
@@ -41,21 +41,18 @@ def get_random_prompt():
     return random.choice(prompt_examples)
 
 # =========================================================
-# IMAGE GENERATOR
+# IMAGE GENERATOR (Speed Focused)
 # =========================================================
-def generate_image(prompt, height, width, num_inference_steps, seed, randomize_seed, num_images):
+def generate_image(prompt, height, width, num_inference_steps, seed, randomize_seed):
     if not prompt:
         raise gr.Error("Please enter a prompt.")
 
     if randomize_seed:
         seed = random.randint(0, MAX_SEED)
 
-    # CPU ပေါ်တွင် RAM မပြည့်စေရန် ပုံအရေအတွက်ကို ကန့်သတ်ခြင်း
-    num_images = min(max(1, int(num_images)), 2)
-
+    # အမြန်ဆုံးဖြစ်စေရန် ပုံ (၁) ပုံတည်းကိုသာ အတင်းအကျပ် ဖန်တီးခိုင်းပါမည်
     generator = torch.Generator("cpu").manual_seed(int(seed))
 
-    # CPU inference ဖြစ်၍ အချိန်ကြာနိုင်ကြောင်း သတိပြုပါ
     result = pipe(
         prompt=prompt,
         height=int(height),
@@ -63,18 +60,16 @@ def generate_image(prompt, height, width, num_inference_steps, seed, randomize_s
         num_inference_steps=int(num_inference_steps),
         guidance_scale=0.0,
         generator=generator,
-        max_sequence_length=512, # CPU အတွက် length လျှော့ထားခြင်းက ပိုမြန်စေသည်
-        num_images_per_prompt=num_images,
+        num_images_per_prompt=1, # အမြန်နှုန်းအတွက် ၁ ပုံသာ
         output_type="pil",
     )
-
+    
     return result.images, seed
 
 # ============================================
-# 🎨 UI Design (Original CSS and Layout)
+# 🎨 UI Design 
 # ============================================
 css = """
-/* User ပေးထားသော CSS ကို ဤနေရာတွင် ထည့်သွင်းထားသည် */
 @import url('https://fonts.googleapis.com/css2?family=Bangers&family=Comic+Neue:wght@400;700&display=swap');
 .gradio-container { background-color: #FEF9C3 !important; font-family: 'Comic Neue', cursive !important; }
 .header-text h1 { font-family: 'Bangers', cursive !important; text-align: center; font-size: 3rem; }
@@ -82,43 +77,38 @@ css = """
 """
 
 with gr.Blocks(css=css) as demo:
-    gr.Markdown("# 🖼️ AI Image Generator (CPU Version)", elem_classes="header-text")
+    gr.Markdown("# ⚡ AI Image Generator (Ultra Fast CPU)", elem_classes="header-text")
     
     with gr.Row():
         with gr.Column():
-            prompt_input = gr.Textbox(label="✏️ Prompt", lines=3)
+            prompt_input = gr.Textbox(label="✏️ The Vision (Prompt)", lines=3)
             random_button = gr.Button("🎲 RANDOM PROMPT")
             
             with gr.Row():
-                height_input = gr.Slider(256, 1024, 512, step=64, label="Height")
-                width_input = gr.Slider(256, 1024, 512, step=64, label="Width")
+                # ပုံသေးလေ ပိုမြန်လေဖြစ်၍ Default ကို 512 အစား 384 သို့ လျှော့ချထားပါသည်
+                height_input = gr.Slider(256, 1024, 384, step=64, label="Height")
+                width_input = gr.Slider(256, 1024, 384, step=64, label="Width")
             
-            num_images_input = gr.Slider(1, 2, 1, step=1, label="Images Count")
-            
-            with gr.Accordion("⚙️ Settings", open=False):
-                steps_slider = gr.Slider(1, 10, DEFAULT_STEPS, step=1, label="Steps (Keep low for CPU)")
+            with gr.Accordion("⚙️ Advanced Settings", open=False):
+                # Turbo မော်ဒယ်အတွက် အမြင့်ဆုံး ၁၀ ဆင့်ထိသာ ပေးထားသည်
+                steps_slider = gr.Slider(1, 5, DEFAULT_STEPS, step=1, label="Steps (Lower = Faster)")
                 seed_input = gr.Number(value=42, label="Seed")
                 randomize_seed_checkbox = gr.Checkbox(label="Randomize Seed", value=True)
-
-            generate_button = gr.Button("✨ GENERATE", variant="primary")
+                
+            generate_button = gr.Button("✨ အလျင်အမြန် ဖန်တီးမည် (GENERATE FAST)", variant="primary")
             
         with gr.Column():
-            output_gallery = gr.Gallery(label="Output", columns=1)
+            output_gallery = gr.Gallery(label="The Masterpiece", columns=1)
             used_seed_output = gr.Number(label="Seed Used")
 
     random_button.click(fn=get_random_prompt, outputs=[prompt_input])
+    
+    # UI တွင် Image Count ကို ဖယ်ရှားပြီး Code ထဲတွင် ၁ ပုံတည်းဟု Fix လုပ်ထားသည်
     generate_button.click(
         fn=generate_image,
-        inputs=[prompt_input, height_input, width_input, steps_slider, seed_input, randomize_seed_checkbox, num_images_input],
+        inputs=[prompt_input, height_input, width_input, steps_slider, seed_input, randomize_seed_checkbox],
         outputs=[output_gallery, used_seed_output]
     )
 
 if __name__ == "__main__":
-    # show_api ကို ဖယ်ရှားလိုက်ပါပြီ
-    demo.queue(max_size=10).launch(
-        debug=False,
-        share=False  # Hugging Face Space မှာ run ရင် share=True လုပ်စရာမလိုပါ
-    )
-    
-    
-    
+    demo.launch(debug=False)