Upload app.py

app.py

@@ -0,0 +1,93 @@
+import torch
+import gradio as gr
+from diffusers import ShapEPipeline
+from diffusers.utils import export_to_gif
+import os
+from huggingface_hub import HfApi, login
+import json
+
+# GPU kontrolü
+device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
+print(f"Kullanılan cihaz: {device}")
+
+def validate_token(token):
+    try:
+        login(token=token)
+        return True
+    except Exception as e:
+        print(f"Token doğrulama hatası: {str(e)}")
+        return False
+
+def generate_3d_model(prompt, token, guidance_scale=15.0, num_steps=64, export_format="obj"):
+    try:
+        if not validate_token(token):
+            return "Geçersiz Hugging Face token'ı", None, None
+            
+        print(f"Üretim başlıyor: {prompt}")
+        
+        # Model yükleme (token ile)
+        pipe = ShapEPipeline.from_pretrained(
+            "openai/shap-e",
+            torch_dtype=torch.float32 if device == "cuda" else torch.float32,
+            token=token,
+            cache_dir="model_cache"
+        ).to(device)
+        
+        # Çıktı klasörü kontrolü
+        os.makedirs("outputs", exist_ok=True)
+        
+        # Dosya adı oluşturma
+        safe_prompt = "".join(x for x in prompt if x.isalnum() or x in (" ", "-", "_"))
+        base_filename = f"outputs/{safe_prompt}"
+        
+        # 3D model oluşturma
+        images = pipe(
+            prompt,
+            guidance_scale=guidance_scale,
+            num_inference_steps=num_steps,
+            size=256,
+        ).images
+        
+        # GIF kaydetme
+        gif_path = export_to_gif(images, f"{base_filename}.gif")
+        
+        # 3D mesh oluşturma
+        mesh = pipe(
+            prompt,
+            guidance_scale=guidance_scale,
+            num_inference_steps=num_steps,
+            output_type="mesh",
+        ).meshes[0]
+        
+        # Mesh'i kaydetme
+        output_path = f"{base_filename}.{export_format}"
+        mesh.export(output_path)
+        
+        print(f"Üretim tamamlandı: {output_path}")
+        return "Üretim başarılı!", gif_path, output_path
+        
+    except Exception as e:
+        print(f"Hata oluştu: {str(e)}")
+        return str(e), None, None
+
+# Gradio arayüzü
+interface = gr.Interface(
+    fn=generate_3d_model,
+    inputs=[
+        gr.Textbox(label="3D Model için açıklama giriniz (İngilizce)"),
+        gr.Textbox(label="Hugging Face Token", type="password"),
+        gr.Slider(minimum=1, maximum=20, value=15, label="Guidance Scale"),
+        gr.Slider(minimum=32, maximum=128, value=64, label="Adım Sayısı"),
+        gr.Radio(["obj", "glb"], label="Export Formatı", value="obj")
+    ],
+    outputs=[
+        gr.Textbox(label="Durum"),
+        gr.Image(label="3D Önizleme (GIF)"),
+        gr.File(label="3D Model Dosyası")
+    ],
+    title="DNM3D - 3D Model Üretici",
+    description="Metin girişiyle 3D model oluşturun. Kullanmak için Hugging Face token'ınızı girmeniz gerekiyor."
+)
+
+if __name__ == "__main__":
+    interface.launch()