feat: 의존성 목록을 갱신하고 애플리케이션 로직을 수정했습니다.

app.py

@@ -1,6 +1,6 @@
 """
 스테이블 디퓨전 WebUI - 허깅페이스 스페이스용
-Gradio 인터페이스를 통한 이미지 생성 (애니메이션 모델 지원)
+Gradio 인터페이스 + REST API를 통한 이미지 생성 (애니메이션 모델 지원)
 """
 
 import gradio as gr
@@ -9,6 +9,11 @@ from diffusers import StableDiffusionPipeline, DPMSolverMultistepScheduler
 from PIL import Image
 import os
 import gc
+import io
+import base64
+from typing import Optional
+from fastapi import FastAPI, HTTPException
+from pydantic import BaseModel, Field
 
 # 사용 가능한 모델 목록
 MODELS = {
@@ -374,16 +379,144 @@ def create_interface():
     
     return demo
 
+# ================================
+# REST API 엔드포인트 정의
+# ================================
+
+# API 요청/응답 모델 정의
+class GenerateRequest(BaseModel):
+    """이미지 생성 요청 모델"""
+    prompt: str = Field(..., description="이미지 생성 프롬프트")
+    model_name: str = Field(
+        default="🎨 Mistoon Anime V3 (카툰풍 애니메이션)",
+        description="사용할 모델 이름"
+    )
+    negative_prompt: str = Field(default="", description="네거티브 프롬프트")
+    num_inference_steps: int = Field(default=25, ge=10, le=50, description="추론 스텝 수")
+    guidance_scale: float = Field(default=7.5, ge=1.0, le=15.0, description="CFG 스케일")
+    width: int = Field(default=512, ge=256, le=768, description="이미지 너비")
+    height: int = Field(default=512, ge=256, le=768, description="이미지 높이")
+    seed: int = Field(default=-1, description="시드 값 (-1이면 랜덤)")
+
+class GenerateResponse(BaseModel):
+    """이미지 생성 응답 모델"""
+    success: bool
+    message: str
+    image_base64: Optional[str] = None
+    seed: Optional[int] = None
+
+class ModelsResponse(BaseModel):
+    """모델 목록 응답"""
+    models: list[str]
+
+# FastAPI 앱 생성
+api_app = FastAPI(
+    title="Anime Diffusion API",
+    description="애니메이션 스타일 이미지 생성 REST API",
+    version="1.0.0"
+)
+
+@api_app.get("/api/models", response_model=ModelsResponse)
+async def get_models():
+    """사용 가능한 모델 목록 조회"""
+    return ModelsResponse(models=list(MODELS.keys()))
+
+@api_app.post("/api/generate", response_model=GenerateResponse)
+async def api_generate_image(request: GenerateRequest):
+    """
+    이미지 생성 API
+    
+    프롬프트를 전달하면 Base64로 인코딩된 이미지를 반환합니다.
+    """
+    global pipe
+    
+    if not request.prompt.strip():
+        raise HTTPException(status_code=400, detail="프롬프트를 입력해주세요")
+    
+    if request.model_name not in MODELS:
+        raise HTTPException(
+            status_code=400,
+            detail=f"알 수 없는 모델입니다. 사용 가능한 모델: {list(MODELS.keys())}"
+        )
+    
+    # 모델 로드
+    pipe, status = load_model(request.model_name)
+    if pipe is None:
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=status)
+    
+    # 네거티브 프롬프트 설정
+    default_negative = "lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry"
+    
+    if request.negative_prompt.strip():
+        full_negative = f"{request.negative_prompt}, {default_negative}"
+    else:
+        full_negative = default_negative
+    
+    # 시드 설정
+    seed = request.seed
+    if seed == -1:
+        seed = torch.randint(0, 2**32 - 1, (1,)).item()
+    
+    generator = torch.Generator(device=DEVICE).manual_seed(int(seed))
+    
+    try:
+        print(f"🎨 [API] 이미지 생성 중... 프롬프트: {request.prompt[:50]}...")
+        
+        # 이미지 생성
+        result = pipe(
+            prompt=request.prompt,
+            negative_prompt=full_negative,
+            num_inference_steps=request.num_inference_steps,
+            guidance_scale=request.guidance_scale,
+            width=request.width,
+            height=request.height,
+            generator=generator
+        )
+        
+        image = result.images[0]
+        
+        # 이미지를 Base64로 인코딩
+        buffer = io.BytesIO()
+        image.save(buffer, format="PNG")
+        buffer.seek(0)
+        image_base64 = base64.b64encode(buffer.getvalue()).decode("utf-8")
+        
+        print(f"✅ [API] 이미지 생성 완료! (시드: {seed})")
+        
+        return GenerateResponse(
+            success=True,
+            message="이미지 생성 완료",
+            image_base64=image_base64,
+            seed=seed
+        )
+    
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ [API] 이미지 생성 실패: {e}")
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
+
+@api_app.get("/api/health")
+async def health_check():
+    """서버 상태 확인"""
+    return {
+        "status": "healthy",
+        "device": DEVICE,
+        "model_loaded": current_model_id is not None
+    }
+
+# ================================
 # 메인 실행
+# ================================
 if __name__ == "__main__":
-    print("🌸 Anime Diffusion WebUI 시작...")
+    print("🌸 Anime Diffusion WebUI + API 시작...")
     
-    # Gradio 앱 생성 및 실행
+    # Gradio 앱 생성
     demo = create_interface()
     
-    # 허깅페이스 스페이스에서는 포트 7860 사용
-    demo.launch(
-        server_name="0.0.0.0",
-        server_port=7860,
-        share=False
-    )
+    # FastAPI에 Gradio 마운트
+    app = gr.mount_gradio_app(api_app, demo, path="/")
+    
+    # uvicorn으로 통합 서버 실행
+    import uvicorn
+    print("📡 API 문서: http://localhost:7860/docs")
+    print("🌐 웹 UI: http://localhost:7860/")
+    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=7860)

requirements.txt

@@ -15,3 +15,8 @@ numpy
 
 # 웹 인터페이스
 gradio
+
+# REST API
+fastapi
+uvicorn
+python-multipart