Delete app.py

app.py

@@ -1,91 +0,0 @@
-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:
-        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,
-            use_auth_token=token
-        ).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()