Update app.py

app.py

@@ -1,3 +1,56 @@
+import spaces
 import gradio as gr
+from diffusers import StableDiffusionPipeline
+import torch
+from huggingface_hub import login
+import os
 
-gr.load("models/CultriX/flux-nsfw-highress").launch()
+# Загрузка модели с использованием ZeroGPU
+@spaces.GPU
+def load_model():
+    model_id = "CultriX/flux-nsfw-highress"
+    pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
+        model_id,
+        use_safetensors=True,  # Явное указание использовать SafeTensors
+        torch_dtype=torch.float16  # Использование половинной точности для экономии памяти
+    )
+    pipe = pipe.to("cuda")
+    return pipe
+
+# Функция для генерации изображения
+@spaces.GPU(duration=120)  # Указываем длительность до 120 секунд
+def generate_image(prompt, negative_prompt="", guidance_scale=7.5, steps=30):
+    pipe = load_model()
+    
+    image = pipe(
+        prompt=prompt,
+        negative_prompt=negative_prompt,
+        guidance_scale=guidance_scale,
+        num_inference_steps=steps
+    ).images[0]
+    
+    return image
+
+# Создание интерфейса Gradio
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("# Демонстрация модели flux-nsfw-highress")
+    
+    with gr.Row():
+        with gr.Column():
+            prompt = gr.Textbox(label="Запрос", placeholder="Введите описание желаемого изображения")
+            negative_prompt = gr.Textbox(label="Негативный запрос", placeholder="Что исключить из изображения")
+            guidance_scale = gr.Slider(minimum=1.0, maximum=20.0, value=7.5, step=0.5, label="Guidance Scale")
+            steps = gr.Slider(minimum=10, maximum=50, value=30, step=1, label="Количество шагов")
+            generate_btn = gr.Button("Сгенерировать")
+        
+        with gr.Column():
+            output_image = gr.Image(label="Сгенерированное изображение")
+    
+    generate_btn.click(
+        fn=generate_image,
+        inputs=[prompt, negative_prompt, guidance_scale, steps],
+        outputs=output_image
+    )
+
+# Запуск приложения
+demo.launch()