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app-backup.py

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+import shlex
+import subprocess
+
+subprocess.run(shlex.split("pip install pip==24.0"), check=True)
+subprocess.run(
+    shlex.split(
+        "pip install package/onnxruntime_gpu-1.17.0-cp310-cp310-manylinux_2_28_x86_64.whl --force-reinstall --no-deps"
+    ), check=True
+)
+subprocess.run(
+    shlex.split(
+        "pip install package/nvdiffrast-0.3.1.torch-cp310-cp310-linux_x86_64.whl --force-reinstall --no-deps"
+    ), check=True
+)
+
+# 모델 체크포인트 다운로드 및 torch 설정
+if __name__ == "__main__":
+    from huggingface_hub import snapshot_download
+
+    snapshot_download("public-data/Unique3D", repo_type="model", local_dir="./ckpt")
+
+    import os
+    import sys
+    sys.path.append(os.curdir)
+    import torch
+    torch.set_float32_matmul_precision('medium')
+    torch.backends.cuda.matmul.allow_tf32 = True
+    torch.set_grad_enabled(False)
+
+import fire
+import gradio as gr
+from gradio_app.gradio_3dgen import create_ui as create_3d_ui
+from gradio_app.all_models import model_zoo
+
+# ===============================
+# Text-to-IMAGE 관련 API 함수 정의
+# ===============================
+def text_to_image(height, width, steps, scales, prompt, seed):
+    """
+    주어진 파라미터를 이용해 외부 API (http://211.233.58.201:7971/)의
+    /process_and_save_image 엔드포인트를 호출하여 이미지를 생성한다.
+    """
+    from gradio_client import Client
+    client = Client("http://211.233.58.201:7971/")
+    result = client.predict(
+        height,
+        width,
+        steps,
+        scales,
+        prompt,
+        seed,
+        api_name="/process_and_save_image"
+    )
+    # 결과가 dict이면 "url" 키의 값을, 아니라면 그대로 반환합니다.
+    if isinstance(result, dict):
+        return result.get("url", None)
+    else:
+        return result
+
+def update_random_seed():
+    """
+    외부 API의 /update_random_seed 엔드포인트를 호출하여
+    새로운 랜덤 시드 값을 가져온다.
+    """
+    from gradio_client import Client
+    client = Client("http://211.233.58.201:7971/")
+    return client.predict(api_name="/update_random_seed")
+
+# ===============================
+# UI 타이틀 및 설명
+# ===============================
+_TITLE = '''3D Llama'''
+_DESCRIPTION = '''
+Text와 이미지를 이용하여 3D 모델을 생성할 수 있습니다.
+
+'''
+
+def launch():
+    # 3D 모델 초기화
+    model_zoo.init_models()
+    
+    # Gradio Blocks 생성 (두 탭 포함)
+    with gr.Blocks(title=_TITLE) as demo:
+        with gr.Row():
+            gr.Markdown('# ' + _TITLE)
+        gr.Markdown(_DESCRIPTION)
+        
+        # 탭 생성: 기존의 Text-to-3D와 새로 추가한 Text-to-IMAGE
+        with gr.Tabs():
+
+                
+            with gr.Tab("Text to 3D Style IMAGE"):
+                # 이미지 생성을 위한 파라미터 입력 컴포넌트 구성
+                with gr.Row():
+                    height_slider = gr.Slider(label="Height", minimum=256, maximum=2048, step=1, value=1024)
+                    width_slider = gr.Slider(label="Width", minimum=256, maximum=2048, step=1, value=1024)
+                with gr.Row():
+                    steps_slider = gr.Slider(label="Inference Steps", minimum=1, maximum=100, step=1, value=8)
+                    scales_slider = gr.Slider(label="Guidance Scale", minimum=1.0, maximum=10.0, step=0.1, value=3.5)
+                prompt_text = gr.Textbox(label="Image Description", placeholder="Enter prompt here", lines=2)
+                seed_number = gr.Number(label="Seed (optional, leave empty for random)", value=None)
+                
+                # 'Update Random Seed' 버튼을 누르면 API를 통해 새로운 시드값을 받아 입력란 업데이트
+                update_seed_button = gr.Button("Update Random Seed")
+                update_seed_button.click(fn=update_random_seed, inputs=[], outputs=seed_number)
+                
+                generate_button = gr.Button("Generate Image")
+                image_output = gr.Image(label="Generated Image")
+                
+                # 'Generate Image' 버튼 클릭 시 text_to_image 함수를 호출하여 결과 이미지를 출력
+                generate_button.click(
+                    fn=text_to_image,
+                    inputs=[height_slider, width_slider, steps_slider, scales_slider, prompt_text, seed_number],
+                    outputs=image_output
+                )
+
+            with gr.Tab("Image to 3D"):
+                create_3d_ui("wkl")
+                
+    # 공유 링크를 생성하기 위해 share=True 설정
+    demo.queue().launch(share=True)
+    
+if __name__ == '__main__':
+    fire.Fire(launch)