Update app.py

app.py

@@ -11,37 +11,70 @@ from Gradio_UI import GradioUI
 
 # Below is an example of a tool that does nothing. Amaze us with your creativity !
 @tool
-def generate_image(prompt: str, negative_prompt: str = "blurry, text, watermark, low quality", width: int = 1024, height: int = 1024) -> Image.Image:
+def generate_image(
+    prompt: str, 
+    negative_prompt: str = "blurry, text, watermark, low quality", 
+    width: int = 1024, 
+    height: int = 1024
+) -> Image.Image:
     """
-    Генерирует изображение по текстовому описанию с использованием диффузионной модели.
+    Генерирует изображение по текстовому описанию.
+    
+    Пример:
+        >>> generate_image("cute kitten on a blanket")
+        <PIL.Image.Image>
+    
     Args:
-        prompt: Подробное описание того, что должно быть на изображении.
-        negative_prompt: Что следует избегать в результате.
-        width: Ширина изображения в пикселях (кратно 8, макс 1024 на бесплатном тарифе).
-        height: Высота изображения в пикселях (кратно 8, макс 1024).
+        prompt: Что нарисовать (подробно, на английском лучше).
+        negative_prompt: Что исключить из изображения.
+        width: Ширина в пикселях (кратно 8, макс 1024).
+        height: Высота в пикселях (кратно 8, макс 1024).
+    
     Returns:
         PIL.Image.Image: Сгенерированное изображение.
     """
-    try:
-        from huggingface_hub import InferenceClient
-        import os
+    from huggingface_hub import InferenceClient
+    from PIL import Image
+    import io
+    import os
+    import sys
     
-    # 🔑 Инициализация клиента с токеном из окружения
-        client = InferenceClient(token=os.getenv("HF_TOKEN"))
-
-        # Вызов Inference API (FLUX.1-schnell быстрый и хорошо работает на free tier)
-        image = client.text_to_image(
+    # 🔍 Отладка
+    print(f"🔍 generate_image: prompt='{prompt[:50]}...', size={width}x{height}", file=sys.stderr)
+    
+    client = InferenceClient(token=os.getenv("HF_TOKEN"))
+    
+    try:
+        result = client.text_to_image(
             prompt=prompt,
             negative_prompt=negative_prompt,
             model="black-forest-labs/FLUX.1-schnell",
             width=width,
             height=height,
-            num_inference_steps=4,  # Для скорости. Поднимите до 20-30 для качества
+            num_inference_steps=4,
             guidance_scale=3.5
         )
+        
+        # 🔑 Конвертация в PIL.Image
+        if isinstance(result, Image.Image):
+            image = result
+        elif isinstance(result, bytes):
+            image = Image.open(io.BytesIO(result))
+        elif hasattr(result, 'image') and isinstance(result.image, Image.Image):
+            image = result.image  # Распаковка AgentImage
+        else:
+            # Попытка обработать как поток байтов
+            image = Image.open(io.BytesIO(result))
+        
+        # 🔑 Валидация
+        if image.size == (0, 0):
+            return "❌ Ошибка: сгенерировано пустое изображение. Попробуйте упростить промпт."
+        
+        print(f"✅ generate_image: успешно, size={image.size}", file=sys.stderr)
         return image
+        
     except Exception as e:
-        # Возвращаем строку с ошибкой, чтобы агент не "упал", а мог объяснить пользователю
+        print(f"❌ generate_image exception: {e}", file=sys.stderr)
         return f"❌ Ошибка генерации: {str(e)}"
 
 @tool