Update app.py

app.py

@@ -2,7 +2,6 @@ import gradio as gr
 import numpy as np
 import PIL.Image as Image
 import random
-import io
 import time
 
 # Список моделей с отображаемыми названиями и внутренними именами
@@ -31,7 +30,7 @@ queue = []
 def generate_image(prompt, model_name, width, height, seed, steps, guidance_scale, random_seed):
     # Проверка очереди
     if len(queue) >= 150:
-        return "Очередь переполнена. Пожалуйста, подождите.", None, None, None
+        return "Очередь переполнена. Пожалуйста, подождите.", None, None
     
     # Добавляем задачу в очередь
     task_id = random.randint(100000, 999999)
@@ -51,11 +50,6 @@ def generate_image(prompt, model_name, width, height, seed, steps, guidance_scal
     image_array = np.random.randint(0, 256, (height, width, 3), dtype=np.uint8)
     image = Image.fromarray(image_array)
     
-    # Сохранение изображения в буфер
-    buffered = io.BytesIO()
-    image.save(buffered, format="PNG")
-    image_bytes = buffered.getvalue()
-    
     # Формирование текста параметров
     params_text = (
         f"Промпт: {prompt}\n"
@@ -66,7 +60,7 @@ def generate_image(prompt, model_name, width, height, seed, steps, guidance_scal
         f"Гуидансе скейл: {guidance_scale}"
     )
     
-    return image_bytes, params_text, seed
+    return image, params_text, seed
 
 # Создание интерфейса
 with gr.Blocks() as demo:
@@ -127,4 +121,4 @@ demo = demo.add_css(hide_footer)
 # Установка таймаута
 demo.queue(api_name="/generate").set_config(max_size=150, api_open=False, max_threads=1, timeout=125)
 
-demo.launch()
+demo.launch()