gemini.py

import os
from io import BytesIO
from PIL import Image
import gradio as gr
import google.generativeai as genai
from google.generativeai import types
import logging

# 設定 logging
logging.basicConfig(
    filename='app.log',
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'
)

# 設定 Gemini API 金鑰
GEMINI_API_KEY = os.environ.get("GEMINI_API_KEY")
genai.configure(api_key=GEMINI_API_KEY)
client = genai.Client()

def generate_image(prompt):
    """
    使用 Gemini API 根據提示詞生成圖片，並返回 PIL 圖像物件。
    """
    response = client.models.generate_content(
        model="gemini-2.0-flash-exp-image-generation",
        contents=prompt,
        config=types.GenerateContentConfig(
            response_modalities=["TEXT", "IMAGE"]
        ),
    )

    # 處理回應中的圖片
    for part in response.candidates[0].content.parts:
        if part.inline_data is not None:
            image = Image.open(BytesIO(part.inline_data.data))
            logging.info("成功生成圖片。")
            return image

    logging.warning("未能生成圖片，請嘗試其他提示詞。")
    return None

# 建立 Gradio 介面
with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown("## 🖼️ Gemini 圖片生成器")
    prompt_input = gr.Textbox(label="輸入提示詞", placeholder="例如：一隻戴著墨鏡的貓在沙灘上")
    generate_button = gr.Button("生成圖片")
    image_output = gr.Image(label="生成的圖片")

    def on_generate(prompt):
        image = generate_image(prompt)
        return image

    generate_button.click(fn=on_generate, inputs=prompt_input, outputs=image_output)

if __name__ == "__main__":
    demo.launch()