Update app.py

app.py

@@ -539,6 +539,8 @@ def generate_text (prompt, file, chatbot, history, rag_option, model_option, ope
 description = """<strong>Information:</strong> Hier wird ein <strong>Large Language Model (LLM)</strong> mit 
                  <strong>Retrieval Augmented Generation (RAG)</strong> auf <strong>externen Daten</strong> verwendet.\n\n
                  """
+description2 = "<strong>Information:</strong> Hier wird ein <strong>Large Language Model (LLM)</strong> zum Zeichnen verwendet. Zur Zeit wird hier Stable Diffusion verwendet.\n\n"
+
 #css = """.toast-wrap { display: none !important } """
 #examples=[['Was ist ChtGPT-4?'],['schreibe ein Python Programm, dass die GPT-4 API aufruft.']]
 
@@ -631,15 +633,14 @@ with gr.Blocks(css=customCSS, theme=small_and_beautiful_theme) as demo:
     # Tab zum Zeichnen mit Stable Diffusion
     ################################################
     with gr.Tab("KI zum Zeichnen"):
-    description2 = "<strong>Information:</strong> Hier wird ein <strong>Large Language Model (LLM)</strong> zum Zeichnen verwendet. Zur Zeit wird hier Stable Diffusion verwendet.\n\n"
-    additional_inputs = [
-                gr.Slider(label="Temperature", value=0.65, minimum=0.0, maximum=1.0, step=0.05, interactive=True, info="Höhere Werte erzeugen diversere Antworten", visible=True),
-                gr.Slider(label="Max new tokens", value=1024, minimum=0, maximum=4096, step=64, interactive=True, info="Maximale Anzahl neuer Tokens", visible=True),
-                gr.Slider(label="Top-p (nucleus sampling)", value=0.6, minimum=0.0, maximum=1, step=0.05, interactive=True, info="Höhere Werte verwenden auch Tokens mit niedrigerer Wahrscheinlichkeit.", visible=True),
-                gr.Slider(label="Repetition penalty", value=1.2, minimum=1.0, maximum=2.0, step=0.05, interactive=True, info="Strafe für wiederholte Tokens", visible=True)
-            ]
-    #damit der Prompt auch nach dem upload in die History noch für predicts_args verfügbar ist
-    user_question2 = gr.State("")
+        #additional_inputs = [
+                #gr.Slider(label="Temperature", value=0.65, minimum=0.0, maximum=1.0, step=0.05, interactive=True, info="Höhere Werte erzeugen diversere Antworten", visible=True),
+                #gr.Slider(label="Max new tokens", value=1024, minimum=0, maximum=4096, step=64, interactive=True, info="Maximale Anzahl neuer Tokens", visible=True),
+                #gr.Slider(label="Top-p (nucleus sampling)", value=0.6, minimum=0.0, maximum=1, step=0.05, interactive=True, info="Höhere Werte verwenden auch Tokens mit niedrigerer Wahrscheinlichkeit.", visible=True),
+                #gr.Slider(label="Repetition penalty", value=1.2, minimum=1.0, maximum=2.0, step=0.05, interactive=True, info="Strafe für wiederholte Tokens", visible=True)
+            #]
+        #damit der Prompt auch nach dem upload in die History noch für predicts_args verfügbar ist
+        user_question2 = gr.State("")
         with gr.Row():
             gr.HTML("LI Zeichnen mit KI")
             status_display2 = gr.Markdown("Success", elem_id="status_display")