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import gradio as gr
from diffusers import DiffusionPipeline
from PIL import Image
import numpy as np
from tqdm.auto import tqdm
# Descargar el modelo
pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained("sd-community/sdxl-flash")
# Función para generar imágenes a partir de texto con barra de progreso
def generate_image_from_text(prompt, num_steps=4):
# Inicializar la barra de progreso
progress_bar = tqdm(total=num_steps, desc="Generando imagen", unit="step")
# Generar imágenes
for step in range(num_steps):
images = pipeline(prompt, num_inference_steps=step+1)
progress_bar.update(1)
progress_bar.close()
return images[0]
# Función para generar imágenes a partir de una imagen con barra de progreso
def generate_image_from_image(image, prompt, num_steps=4):
# Convertir la imagen a formato aceptable por el modelo (numpy array)
image = np.array(image)
# Inicializar la barra de progreso
progress_bar = tqdm(total=num_steps, desc="Generando imagen", unit="step")
# Generar imágenes
for step in range(num_steps):
images = pipeline(prompt, image=image, num_inference_steps=step+1)
progress_bar.update(1)
progress_bar.close()
return images[0]
# Definir la interfaz de Gradio
text_to_image_interface = gr.Interface(
fn=generate_image_from_text,
inputs=["text", "number"],
outputs="image",
title="Texto a Imagen",
description="Genera una imagen a partir de un texto con un número de pasos."
)
image_to_image_interface = gr.Interface(
fn=generate_image_from_image,
inputs=["image", "text", "number"],
outputs="image",
title="Imagen a Imagen",
description="Genera una imagen a partir de una imagen y un texto con un número de pasos."
)
# Ejecutar las interfaces de Gradio
gr.Interface([text_to_image_interface, image_to_image_interface], layout="tabs").launch()
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