Update app.py

app.py

@@ -1,3 +1,4 @@
+"""
 import gradio as gr
 from PIL import Image
 import requests
@@ -43,4 +44,44 @@ with gr.Blocks() as demo:
     submit_button.click(fn=process_image, inputs=[image_input, prompt_input], outputs=output_image)
 
 # Запуск интерфейса
+demo.launch()
+"""
+
+import gradio as gr
+from transformers import StableDiffusionPipeline
+from PIL import Image
+import torch
+
+# Загрузка предварительно обученной модели
+pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1.0")
+pipe = pipe.to("cuda")
+
+def image_to_image(image, prompt):
+    # Преобразование загруженного изображения в формат, совместимый с моделью
+    image = Image.fromarray(image.astype('uint8'), 'RGB')
+    
+    # Генерация изображения на основе введенного промпта и загруженного изображения
+    with torch.autocast("cuda"):
+        image = pipe(prompt=prompt, init_image=image, strength=0.8)["sample"][0]  # strength может быть настроен
+    
+    # Преобразование результата в массив numpy для совместимости с Gradio
+    return image
+
+with gr.Blocks() as demo:
+    with gr.Row():
+        with gr.Column():
+            image_input = gr.Image(type="pil")
+            prompt_input = gr.Textbox(placeholder="Enter prompt here...")
+        with gr.Column():
+            output_image = gr.Image(type="pil")
+
+    with gr.Row():
+        submit_button = gr.Button("Generate")
+
+    submit_button.click(
+        fn=image_to_image,
+        inputs=[image_input, prompt_input],
+        outputs=output_image
+    )
+
 demo.launch()