У меня есть модель stable-diffusion-3.5-large, вот инструкия по ее установке:
1. Install the python client (docs) if you don't already have it installed.

copy
$ pip install gradio_client
2. Find the API endpoint below corresponding to your desired function in the app. Copy the code snippet, replacing the placeholder values with your own input data. If this is a private Space, you may need to pass your Hugging Face token as well (read more). Or use the 
API Recorder

 to automatically generate your API requests.

api_name: /infer
copy
from gradio_client import Client

client = Client("stabilityai/stable-diffusion-3.5-large")
result = client.predict(
		prompt="Hello!!",
		negative_prompt="Hello!!",
		seed=0,
		randomize_seed=True,
		width=1024,
		height=1024,
		guidance_scale=4.5,
		num_inference_steps=40,
		api_name="/infer"
)
print(result)
Accepts 8 parameters:
prompt str Required

The input value that is provided in the "Prompt" Textbox component.
negative_prompt str Required

The input value that is provided in the "Negative prompt" Textbox component.
seed float Default: 0

The input value that is provided in the "Seed" Slider component.
randomize_seed bool Default: True

The input value that is provided in the "Randomize seed" Checkbox component.
width float Default: 1024

The input value that is provided in the "Width" Slider component.
height float Default: 1024

The input value that is provided in the "Height" Slider component.
guidance_scale float Default: 4.5

The input value that is provided in the "Guidance scale" Slider component.
num_inference_steps float Default: 40

The input value that is provided in the "Number of inference steps" Slider component.
Returns tuple of 2 elements
[0] Dict(path: str | None (Path to a local file), url: str | None (Publicly available url or base64 encoded image), size: int | None (Size of image in bytes), orig_name: str | None (Original filename), mime_type: str | None (mime type of image), is_stream: bool (Can always be set to False), meta: Dict())

The output value that appears in the "Result" Image component.

Вот код, в который надо внедрить модель:
import telebot
from gradio_client import Client
import requests
import io
from PIL import Image
import os
import random
import string
import logging
import re  # Работа с регулярными выражениями

# Конфигурация логирования для отладки
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

# Ваш токен Telegram бота
TELEGRAM_BOT_TOKEN = '<TRUFFLEHOG_REDACTED_TELEGRAMBOTTOKEN>'

# Инициализация Telegram бота
bot = telebot.TeleBot(TELEGRAM_BOT_TOKEN)

# Инициализация клиентов Gradio
text_client = Client("yuntian-deng/ChatGPT")
image_client = Client("black-forest-labs/FLUX.1-schnell")

# --- Функции для обработки моделей ---

def generate_text_response(message):
    try:
        msg = bot.send_message(message.chat.id, "Идет генерация текста, подождите...🤖")

        result = text_client.predict(
            inputs=message.text,
            top_p=1,
            temperature=1,
            chat_counter=0,
            chatbot=[],
            api_name="/predict"
        )

        bot.delete_message(chat_id=message.chat.id, message_id=msg.message_id)
        logging.debug("API response: %s", result)

        response_text = "Не удалось извлечь читаемый ответ от модели."
        if isinstance(result, tuple) and len(result) > 0:
            conversations = result[0]
            if isinstance(conversations, list):
                for conversation in conversations:
                    if len(conversation) > 1 and conversation[0].strip().lower() == message.text.strip().lower():
                        response_text = conversation[1]
                        break

        bot.reply_to(message, response_text)
    except Exception as e:
        logging.error("Ошибка: %s", str(e))
        bot.reply_to(message, "Произошла ошибка при обработке запроса.")

def generate_image(prompt):
    try:
        result = image_client.predict(
            prompt=prompt,
            seed=0,
            randomize_seed=True,
            width=1024,
            height=1024,
            num_inference_steps=4,
            api_name="/infer"
        )
        logging.debug("API response: %s", result)

        image_path = result[0]
        return Image.open(image_path)
    except Exception as e:
        logging.error("Ошибка генерации изображения: %s", str(e))
        return f"Непредвиденная ошибка: {e}"

def handle_code_block(message):
    # Функция для поиска и обработки кодовых блоков
    text = message.text
    code_blocks = re.findall(r'```(.*?)```', text, re.DOTALL)
    
    if code_blocks:
        for code in code_blocks:
            # Убедитесь, что используете правдивые обратные кавычки, а также правильный язык разметки
            # "python" как язык для подсветки синтаксиса
            formatted_code = f'<pre><code>{code.strip()}</code></pre>'
            bot.send_message(message.chat.id, formatted_code, parse_mode='HTML')
    else:
        # Если это не код, обработайте обычное текстовое сообщение
        generate_text_response(message)

# --- Обработчики сообщений ---

@bot.message_handler(commands=['start'])
def send_welcome(message):
    welcome_message = """Привет! Я — твой помощник, использующий ChatGPT-4o и Midjourney для генерации текста и изображений (ChatGPT принимает промты на всех языках). Ты можешь меня использовать абсолютно бесплатно и без каких-либо ограничений!

    Что я умею:
    1. Генерировать тексты на различные темы по вашему запросу.
    2. Создавать изображения по вашему описанию.  Для этого начните запрос со слова "draw" (промты поддерживаются только на английском языке).

    Как использовать меня:
    Просто отправьте мне текстовое сообщение с вашим запросом, например:

    - Напиши код на языке программирования Python, который должен выводить надпись "Hello, world".

    - Кто такой Майкл Джексон?

    - Draw a cute cat.

    - Draw a puppy, 4k, realistic.
    """
    bot.reply_to(message, welcome_message)

@bot.message_handler(func=lambda message: True)
def handle_message(message):
    text = message.text.lower()
    if text.startswith("draw"):
        handle_draw_command(message)
    else:
        handle_code_block(message)

def handle_draw_command(message):
    prompt = message.text[4:].strip()
    msg = bot.send_message(message.chat.id, "Идет генерация изображения, подождите...🤖")

    image = generate_image(prompt)
    if isinstance(image, Image.Image):
        random_name = ''.join(random.choice(string.ascii_letters + string.digits) for _ in range(16))
        image_path = f"{random_name}.png"
        image.save(image_path)
        bot.delete_message(message.chat.id, msg.message_id)
        bot.send_photo(message.chat.id, photo=open(image_path, 'rb'))
        os.remove(image_path)
    else:
        bot.edit_message_text(
            chat_id=message.chat.id,
            message_id=msg.message_id,
            text=image
        )

# Запуск бота
bot.polling()
Еще сделай так, чтобы перед генерацией изображения появлялось сообщение давался выбор моделей  с помощью инлайн кнопок под сообщением перед генерацией "выберите модель:". После выбора должно происходить удаление сообщения "выберите модель:" и генерация изображения