Update app.py

app.py

@@ -1,148 +1,89 @@
 import gradio as gr
 import numpy as np
 import random
-from diffusers import DiffusionPipeline
+from diffusers import DiffusionPipeline, DDIMScheduler, LMSDiscreteScheduler
 import torch
 
-device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
+# Device configuration (explicitly set to CPU)
+DEVICE = "cpu"
 
-if torch.cuda.is_available():
-    torch.cuda.max_memory_allocated(device=device)
-    pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("stabilityai/sdxl-turbo", torch_dtype=torch.float16, variant="fp16", use_safetensors=True)
-    pipe.enable_xformers_memory_efficient_attention()
-    pipe = pipe.to(device)
-else: 
-    pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("stabilityai/sdxl-turbo", use_safetensors=True)
-    pipe = pipe.to(device)
+# Model Options (for user selection)
+MODEL_OPTIONS = {
+    "High Quality (Slower)": "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",
+    "Fast (Lower Quality)": "CompVis/stable-diffusion-v1-4",  # Smaller, faster model
+}
 
-MAX_SEED = np.iinfo(np.int32).max
-MAX_IMAGE_SIZE = 1024
+# Default to faster model
+DEFAULT_MODEL_ID = MODEL_OPTIONS["Fast (Lower Quality)"]
 
-def infer(prompt, negative_prompt, seed, randomize_seed, width, height, guidance_scale, num_inference_steps):
+def generate_image(prompt, negative_prompt, seed, randomize_seed, width, height, guidance_scale, num_inference_steps, num_images, model_choice):
+    model_id = MODEL_OPTIONS[model_choice]
 
-    if randomize_seed:
-        seed = random.randint(0, MAX_SEED)
-        
-    generator = torch.Generator().manual_seed(seed)
-    
-    image = pipe(
-        prompt = prompt, 
-        negative_prompt = negative_prompt,
-        guidance_scale = guidance_scale, 
-        num_inference_steps = num_inference_steps, 
-        width = width, 
-        height = height,
-        generator = generator
-    ).images[0] 
-    
-    return image
-
-examples = [
-    "Chic look, for a teenage girl",
-    "Chic look, for a teenage boy",
-     "Dark Academia, for a teenage",
-   
-]
-
-css="""
-#col-container {
-    margin: 0 auto;
-    max-width: 520px;
-}
-"""
-
-if torch.cuda.is_available():
-    power_device = "GPU"
-else:
-    power_device = "CPU"
-
-with gr.Blocks(css=css) as demo:
-    
-    with gr.Column(elem_id="col-container"):
-        gr.Markdown(f"""
-        # Штучний інтелект створює зображення 🖼 з тексту 🧾
-        Безкоштовна демоверсія для ознайомлення. Скоріше працює з кількома словами, рекомендовано англ.мову.
-        Автор-Губа.Р. 
+    # Load Model based on user selection
+    pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(
+        model_id, torch_dtype=torch.float32
+    )
+
+    # Use LMSDiscreteScheduler for faster generation on CPU with CompVis model
+    if model_choice == "Fast (Lower Quality)":
+        pipe.scheduler = LMSDiscreteScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)
+
+    pipe = pipe.to(DEVICE)
+
+    generator = torch.Generator(device=DEVICE)
+    if not randomize_seed:
+        generator = generator.manual_seed(seed)
+
+    images = pipe(
+        prompt,
+        negative_prompt=negative_prompt,
+        width=width,
+        height=height,
+        guidance_scale=guidance_scale,
+        num_inference_steps=num_inference_steps,
+        num_images_per_prompt=num_images,
+        generator=generator,
+    ).images
+
+    return images
+
+# Gradio Interface
+with gr.Blocks(title="Генерація зображень за текстом", theme=gr.themes.Soft()) as demo:
+    gr.Markdown(
+        """
+        ## Text-to-Image Generation 🤖🎨
+        **Створіть дивовижні зображення зі своєї уяви!**  
+        Введіть опис, налаштуйте параметри і дозвольте моделі створити для вас витвір мистецтва.
         """)
+
+    with gr.Row():
+        prompt = gr.Textbox(label="Опис", placeholder="Напишіть ваш опис тут...")
+        negative_prompt = gr.Textbox(label="Негативний опис (необов'язково)")
+
+    with gr.Row():
+        seed = gr.Number(label="Початкове число", value=0)
+        randomize_seed = gr.Checkbox(label="Випадкове початкове число", value=True)
         
+    with gr.Row():  # Added this row for model selection
+        model_choice = gr.Radio(label="Виберіть модель", choices=list(MODEL_OPTIONS.keys()), value=DEFAULT_MODEL_ID) 
+
+    with gr.Row():
+        width = gr.Slider(label="Ширина", minimum=256, maximum=MAX_IMAGE_SIZE, value=512, step=64)
+        height = gr.Slider(label="Висота", minimum=256, maximum=MAX_IMAGE_SIZE, value=512, step=64)
+  
+    with gr.Accordion("Додаткові налаштування", open=False):
         with gr.Row():
-            
-            prompt = gr.Text(
-                label="Текст",
-                show_label=False,
-                max_lines=1,
-                placeholder="Введіть текст",
-                container=False,
-            )
-            
-            run_button = gr.Button("До роботи", scale=0)
-        
-        result = gr.Image(label="Малював аж упрів!", show_label=True)
-
-        with gr.Accordion("Advanced Settings", open=False):
-            
-            negative_prompt = gr.Text(
-                label="",
-                max_lines=1,
-                placeholder="Enter a negative prompt",
-                visible=True,
-            )
-            
-            seed = gr.Slider(
-                label="Кількість операцій накладання.Збільшує час створення",
-                minimum=0,
-                maximum=MAX_SEED,
-                step=1,
-                value=0,
-            )
-            
-            randomize_seed = gr.Checkbox(label="", value=True)
-            
-            with gr.Row():
-                
-                width = gr.Slider(
-                    label="Ширина",
-                    minimum=256,
-                    maximum=MAX_IMAGE_SIZE,
-                    step=32,
-                    value=512,
-                )
-                
-                height = gr.Slider(
-                    label="Висота",
-                    minimum=256,
-                    maximum=MAX_IMAGE_SIZE,
-                    step=32,
-                    value=512,
-                )
-            
-            with gr.Row():
-                
-                guidance_scale = gr.Slider(
-                    label="Guidance scale",
-                    minimum=0.0,
-                    maximum=10.0,
-                    step=0.1,
-                    value=0.0,
-                )
-                
-                num_inference_steps = gr.Slider(
-                    label="Number of inference steps",
-                    minimum=1,
-                    maximum=12,
-                    step=1,
-                    value=2,
-                )
-        
-        gr.Examples(
-            examples = examples,
-            inputs = [prompt]
-        )
+            guidance_scale = gr.Slider(label="Рівень відповідності опису", minimum=0.0, maximum=20.0, value=7.5, step=0.1, info="Наскільки точно модель повинна слідувати опису.")
+            num_inference_steps = gr.Slider(label="Кількість кроків", minimum=10, maximum=100, value=50, step=5, info="Більше кроків може покращити якість, але займе більше часу.")
+            num_images = gr.Slider(label="Кількість зображень", minimum=1, maximum=4, value=1, step=1)
+
+    run_button = gr.Button("Згенерувати")
+    gallery = gr.Gallery(label="Згенеровані зображення")
 
     run_button.click(
-        fn = infer,
-        inputs = [prompt, negative_prompt, seed, randomize_seed, width, height, guidance_scale, num_inference_steps],
-        outputs = [result]
+        fn=generate_image,
+        inputs=[prompt, negative_prompt, seed, randomize_seed, width, height, guidance_scale, num_inference_steps, num_images, model_choice],
+        outputs=gallery,
     )
 
-demo.queue().launch()
+demo.launch(debug=True)