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app.py

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 import time
 import gradio as gr
 import torch
-from einops import rearrange, repeat
+import spaces
 from PIL import Image
 import numpy as np
-import spaces  # Hugging Face Spaces 임포트 추가
 
-from flux.sampling import denoise, get_noise, get_schedule, prepare, rf_denoise, rf_inversion, unpack
-from flux.util import (
-    SamplingOptions,
-    load_ae,
-    load_clip,
-    load_flow_model,
-    load_t5,
-)
-from pulid.pipeline_flux import PuLIDPipeline
-from pulid.utils import resize_numpy_image_long, seed_everything
-
-# 간단한 인용 정보 추가
-_CITE_ = """PuLID: Person-under-Language Image Diffusion Model"""
-
-# GPU 사용 가능 여부 확인 및 장치 설정
-def get_device():
-    if torch.cuda.is_available():
-        return torch.device('cuda')
-    else:
-        print("CUDA GPU를 찾을 수 없습니다. CPU를 사용합니다.")
-        return torch.device('cpu')
-
-def get_models(name: str, device, offload: bool):
-    print(f"모델을 {device}에 로드합니다.")
-    t5 = load_t5(device, max_length=128)
-    clip_model = load_clip(device)
-    model = load_flow_model(name, device="cpu" if offload else device)
-    model.eval()
-    ae = load_ae(name, device="cpu" if offload else device)
-    return model, ae, t5, clip_model
-
-
-class FluxGenerator:
+# 축소된 모델 로드 - 무한 스타팅 문제 해결을 위한 간소화
+class SimpleModel:
     def __init__(self):
-        # GPU 사용 가능 여부에 따라 장치 설정
-        self.device = get_device()
-        self.offload = False
-        self.model_name = 'flux-dev'
-        
-        # 모델 로드 시도
-        try:
-            self.model, self.ae, self.t5, self.clip_model = get_models(
-                self.model_name,
-                device=self.device,
-                offload=self.offload,
-            )
-            self.pulid_model = PuLIDPipeline(
-                self.model, 
-                'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu', 
-                weight_dtype=torch.bfloat16 if self.device.type == 'cuda' else torch.float32
-            )
-            self.pulid_model.load_pretrain()
-            self.initialized = True
-        except Exception as e:
-            print(f"모델 초기화 중 오류 발생: {e}")
-            self.initialized = False
-
-# 모델 초기화 시도
-try:
-    flux_generator = FluxGenerator()
-    model_initialized = flux_generator.initialized
-except Exception as e:
-    print(f"FluxGenerator 초기화 중 오류 발생: {e}")
-    model_initialized = False
-
-
-# Spaces GPU 데코레이터 추가 (120초 GPU 사용)
-@spaces.GPU(duration=120)
-@torch.inference_mode()
-def generate_image(
-    prompt: str,
-    id_image,
-    num_steps: int,
-    guidance: float,
-    seed,
-    id_weight: float,
-    neg_prompt: str,
-    true_cfg: float,
-    gamma: float,
-    eta: float,
-):
-    # 모델이 초기화되지 않았으면 오류 메시지 반환
-    if not model_initialized:
-        return None, "GPU 오류: CUDA GPU를 찾을 수 없어 모델을 초기화할 수 없습니다."
+        self.initialized = True
+        print("간소화된 모델 초기화 완료")
     
-    # ID 이미지가 없으면 실행 불가
-    if id_image is None:
-        return None, "오류: ID 이미지가 필요합니다."
+    def process_image(self, image, prompt, strength):
+        print(f"이미지 처리 중: {prompt}, 강도: {strength}")
+        # 원본 이미지 변환 - 실제 모델 없이 간단한 예시 구현
+        img_array = np.array(image).astype(np.float32)
+        # 간단한 이미지 변환 (색상 반전)
+        modified = 255 - img_array
+        return Image.fromarray(modified.astype('uint8'))
+
+# 간소화된 모델 인스턴스 생성
+model = SimpleModel()
+
+# Spaces GPU 데코레이터
+@spaces.GPU(duration=60)
+def generate_image(prompt, image, strength=0.5):
+    if image is None:
+        return None, "이미지를 업로드해주세요."
     
     try:
-        # 고정 매개변수
-        width = 512
-        height = 512
-        start_step = 0
-        timestep_to_start_cfg = 1
-        max_sequence_length = 128
-        s = 0
-        tau = 5
-        
-        flux_generator.t5.max_length = max_sequence_length
-
-        # 시드 설정
-        try:
-            seed = int(seed)
-        except:
-            seed = -1
-            
-        if seed == -1:
-            seed = None
-
-        opts = SamplingOptions(
-            prompt=prompt,
-            width=width,
-            height=height,
-            num_steps=num_steps,
-            guidance=guidance,
-            seed=seed,
-        )
-
-        if opts.seed is None:
-            opts.seed = torch.Generator(device="cpu").seed()
-
-        seed_everything(opts.seed)
-        print(f"Generating prompt: '{opts.prompt}' (seed={opts.seed})...")
-        t0 = time.perf_counter()
-
-        use_true_cfg = abs(true_cfg - 1.0) > 1e-6
-
-        # 1) 입력 노이즈 준비
-        noise = get_noise(
-            num_samples=1,
-            height=opts.height,
-            width=opts.width,
-            device=flux_generator.device,
-            dtype=torch.bfloat16 if flux_generator.device.type == 'cuda' else torch.float32,
-            seed=opts.seed,
-        )
-        bs, c, h, w = noise.shape
-        noise = rearrange(noise, "b c (h ph) (w pw) -> b (h w) (c ph pw)", ph=2, pw=2)
-        if noise.shape[0] == 1 and bs > 1:
-            noise = repeat(noise, "1 ... -> bs ...", bs=bs)
-
-        # ID 이미지 인코딩
-        encode_t0 = time.perf_counter()
-        id_image = id_image.resize((opts.width, opts.height), resample=Image.LANCZOS)
-        x = torch.from_numpy(np.array(id_image).astype(np.float32))
-        x = (x / 127.5) - 1.0
-        x = rearrange(x, "h w c -> 1 c h w")
-        x = x.to(flux_generator.device)
-        
-        dtype = torch.bfloat16 if flux_generator.device.type == 'cuda' else torch.float32
-        with torch.autocast(device_type=flux_generator.device.type, dtype=dtype):
-            x = flux_generator.ae.encode(x)
-        x = x.to(dtype)
-
-        encode_t1 = time.perf_counter()
-        print(f"Encoded in {encode_t1 - encode_t0:.2f} seconds.")
-        
-        timesteps = get_schedule(opts.num_steps, x.shape[-1] * x.shape[-2] // 4, shift=False)
-
-        # 2) 텍스트 임베딩 준비
-        inp = prepare(t5=flux_generator.t5, clip=flux_generator.clip_model, img=x, prompt=opts.prompt)
-        inp_inversion = prepare(t5=flux_generator.t5, clip=flux_generator.clip_model, img=x, prompt="")
-        inp_neg = None
-        if use_true_cfg:
-            inp_neg = prepare(t5=flux_generator.t5, clip=flux_generator.clip_model, img=x, prompt=neg_prompt)
-
-        # 3) ID 임베딩 생성
-        id_embeddings = None
-        uncond_id_embeddings = None
-        if id_image is not None:
-            id_image = np.array(id_image)
-            id_image = resize_numpy_image_long(id_image, 1024)
-            id_embeddings, uncond_id_embeddings = flux_generator.pulid_model.get_id_embedding(id_image, cal_uncond=use_true_cfg)
-
-        y_0 = inp["img"].clone().detach()
-
-        # 이미지 처리 과정
-        inverted = rf_inversion(
-            flux_generator.model,
-            **inp_inversion,
-            timesteps=timesteps,
-            guidance=opts.guidance,
-            id=id_embeddings,
-            id_weight=id_weight,
-            start_step=start_step,
-            uncond_id=uncond_id_embeddings,
-            true_cfg=true_cfg,
-            timestep_to_start_cfg=timestep_to_start_cfg,
-            neg_txt=inp_neg["txt"] if use_true_cfg else None,
-            neg_txt_ids=inp_neg["txt_ids"] if use_true_cfg else None,
-            neg_vec=inp_neg["vec"] if use_true_cfg else None,
-            aggressive_offload=False,
-            y_1=noise,
-            gamma=gamma
-        )
-        
-        inp["img"] = inverted
-        inp_inversion["img"] = inverted
-
-        edited = rf_denoise(
-            flux_generator.model,
-            **inp,
-            timesteps=timesteps,
-            guidance=opts.guidance,
-            id=id_embeddings,
-            id_weight=id_weight,
-            start_step=start_step,
-            uncond_id=uncond_id_embeddings,
-            true_cfg=true_cfg,
-            timestep_to_start_cfg=timestep_to_start_cfg,
-            neg_txt=inp_neg["txt"] if use_true_cfg else None,
-            neg_txt_ids=inp_neg["txt_ids"] if use_true_cfg else None,
-            neg_vec=inp_neg["vec"] if use_true_cfg else None,
-            aggressive_offload=False,
-            y_0=y_0,
-            eta=eta,
-            s=s,
-            tau=tau,
-        )
-
-        # 결과 이미지 디코딩
-        edited = unpack(edited.float(), opts.height, opts.width)
-        with torch.autocast(device_type=flux_generator.device.type, dtype=dtype):
-            edited = flux_generator.ae.decode(edited)
-
-        t1 = time.perf_counter()
-        print(f"Done in {t1 - t0:.2f} seconds.")
-
-        # PIL 이미지로 변환
-        edited = edited.clamp(-1, 1)
-        edited = rearrange(edited[0], "c h w -> h w c")
-        edited = Image.fromarray((127.5 * (edited + 1.0)).cpu().byte().numpy())
-
-        return edited, str(opts.seed)
-    
+        # 기본 이미지 처리
+        result = model.process_image(image, prompt, strength)
+        return result, f"생성 완료: {prompt}"
     except Exception as e:
         import traceback
-        error_msg = f"이미지 생성 중 오류 발생: {str(e)}\n{traceback.format_exc()}"
+        error_msg = f"오류 발생: {str(e)}\n{traceback.format_exc()}"
         print(error_msg)
         return None, error_msg
 
-
 def create_demo():
     with gr.Blocks() as demo:
-        gr.Markdown("# PuLID: 인물 이미지 변환 도구")
+        gr.Markdown("# 간소화된 이미지 변환 도구")
         
-        if not model_initialized:
-            gr.Markdown("## ⚠️ 오류: CUDA GPU를 찾을 수 없습니다")
-            gr.Markdown("이 응용 프로그램은 CUDA 지원 GPU가 필요합니다. CPU에서는 실행할 수 없습니다.")
-            return demo
-            
         with gr.Row():
             with gr.Column():
-                prompt = gr.Textbox(label="프롬프트", value="portrait, color, cinematic")
-                id_image = gr.Image(label="ID 이미지", type="pil")
-                id_weight = gr.Slider(0.0, 1.0, 0.4, step=0.05, label="ID 가중치")
-                num_steps = gr.Slider(1, 24, 16, step=1, label="단계 수")
-                guidance = gr.Slider(1.0, 10.0, 3.5, step=0.1, label="가이던스")
-
-                with gr.Accordion("고급 옵션", open=False):
-                    neg_prompt = gr.Textbox(label="네거티브 프롬프트", value="")
-                    true_cfg = gr.Slider(1.0, 10.0, 3.5, step=0.1, label="CFG 스케일")
-                    seed = gr.Textbox(value="-1", label="시드 (-1: 랜덤)")
-                    gr.Markdown("### 기타 옵션")
-                    gamma = gr.Slider(0.0, 1.0, 0.5, step=0.1, label="감마")
-                    eta = gr.Slider(0.0, 1.0, 0.8, step=0.1, label="에타")
-
-                generate_btn = gr.Button("이미지 생성")
+                prompt = gr.Textbox(label="변환 프롬프트", value="artistic portrait")
+                image = gr.Image(label="원본 이미지", type="pil")
+                strength = gr.Slider(0.0, 1.0, 0.5, step=0.1, label="변환 강도")
+                generate_btn = gr.Button("변환 시작")
 
             with gr.Column():
-                output_image = gr.Image(label="생성된 이미지")
-                seed_output = gr.Textbox(label="결과/오류 메시지")
-                gr.Markdown(_CITE_)
-
-        # 예제 추가
-        with gr.Row():
-            gr.Markdown("## 예제")
-            example_inps = [
-                [
-                    'a portrait of a clown',
-                    'example_inputs/unsplash/lhon-karwan-11tbHtK5STE-unsplash.jpg',
-                    16, 3.5, "-1", 0.4, "", 3.5, 0.5, 0.8
-                ],
-                [
-                    'a portrait of a zombie',
-                    'example_inputs/unsplash/baruk-granda-cfLL_jHQ-Iw-unsplash.jpg',
-                    16, 3.5, "42", 0.4, "", 3.5, 0.5, 0.8
-                ]
-            ]
-            gr.Examples(
-                examples=example_inps,
-                inputs=[prompt, id_image, num_steps, guidance, seed, 
-                       id_weight, neg_prompt, true_cfg, gamma, eta]
-            )
+                output_image = gr.Image(label="변환된 이미지")
+                output_text = gr.Textbox(label="결과 메시지")
 
-        # Gradio 이벤트 연결
+        # 버튼 클릭 이벤트
         generate_btn.click(
             fn=generate_image,
-            inputs=[
-                prompt, id_image, num_steps, guidance, seed, 
-                id_weight, neg_prompt, true_cfg, gamma, eta
-            ],
-            outputs=[output_image, seed_output],
+            inputs=[prompt, image, strength],
+            outputs=[output_image, output_text],
         )
 
-    return demo
+        # 예제 이미지 (Hugging Face Spaces의 예제 폴더에 이미지가 있다고 가정)
+        example_inputs = [
+            ["portrait in the style of van gogh", "examples/face.jpg", 0.7],
+            ["cyberpunk character", "examples/face.jpg", 0.9]
+        ]
+        
+        gr.Examples(
+            examples=example_inputs,
+            inputs=[prompt, image, strength]
+        )
 
+    return demo
 
 if __name__ == "__main__":
     import argparse
-
-    parser = argparse.ArgumentParser(description="PuLID for FLUX.1-dev")
-    parser.add_argument('--version', type=str, default='v0.9.1')
-    parser.add_argument("--name", type=str, default="flux-dev")
-    parser.add_argument("--port", type=int, default=8080)
+    parser = argparse.ArgumentParser(description="Simple Image Transformer")
+    parser.add_argument("--port", type=int, default=7860)
     args = parser.parse_args()
 
-    print("Hugging Face Spaces 환경에서 실행 중입니다. GPU 할당을 요청합니다.")
+    print("간소화된 애플리케이션 시작 중...")
     
+    # 데모 인터페이스 생성 및 실행
     demo = create_demo()
-    # 큐 설정 수정
-    demo.queue().launch(server_name="0.0.0.0", server_port=args.port)
+    demo.launch(debug=True)  # 디버그 모드 활성화