import gradio as gr from random import randint from all_models import models # Função para carregar os modelos e armazená-los em um dicionário def load_models(models): models_dict = {} for model in models: try: # Tente carregar o modelo e armazená-lo no dicionário model_obj = gr.load(f'models/{model}') models_dict[model] = model_obj except Exception as e: # Lidar com exceções ao carregar o modelo print(f"Erro ao carregar o modelo {model}: {e}") models_dict[model] = gr.Interface(lambda txt: None, ['text'], ['image']) return models_dict # Carregar os modelos e armazená-los na variável global models_load = load_models(models) num_models = 150 default_models = models[:num_models] # Função para estender as escolhas com 'NA' se necessário def extend_choices(choices): return choices + ['NA'] * (num_models - len(choices)) # Função para atualizar a caixa de imagens com base nas escolhas def update_imgbox(choices, output): choices_plus = extend_choices(choices) for m, o in zip(choices_plus, output): o.label = m o.visible = (m != 'NA') # Função para gerar imagens com base no modelo e prompt selecionados def generate_images(model_str, prompt, negative_prompt): if model_str == 'NA': return None noise = str(randint(0, 99999999999)) prompt_with_noise = f'{prompt} {noise}' if negative_prompt: prompt_with_noise += ' Negative' return models_load[model_str](prompt_with_noise) # Interface Gradio with gr.Blocks() as demo: with gr.Tab('The Dream'): txt_input = gr.Textbox(label='Your prompt:', lines=4).style(container=False, min_width=1200) negative_prompt = gr.Checkbox(label='Negative Prompt', value=False) gen_button = gr.Button('Generate up to 150 images in up to 3 minutes total') stop_button = gr.Button('Stop', variant='secondary', interactive=False) # Evento de clique para iniciar a geração de imagens gen_button.click(lambda s: gr.update(interactive=True), None, stop_button) gr.HTML( """
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