import gradio as gr
import torch
import numpy as np
import modin.pandas as pd
from PIL import Image
from diffusers import DiffusionPipeline
from diffusers import StableDiffusionControlNetPipeline, ControlNetModel, UniPCMultistepScheduler


device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

controlnet = ControlNetModel.from_pretrained("CrucibleAI/ControlNetMediaPipeFace", torch_dtype=torch.float16)
pipe = StableDiffusionControlNetPipeline.from_pretrained(
    "krnl/venereital-IA-23",  controlnet=controlnet, torch_dtype=torch.float16
).to("cuda")
pipe.scheduler = UniPCMultistepScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)





def genie (prompt, negative_prompt):
     generator = torch.Generator(device=device)
     prompt = "photo of sks person, " + prompt
     centered = Image.open("centered.png").convert("RGB")
     images = pipe(prompt, controlnet_conditioning_scale=0.99, image=centered, negative_prompt=negative_prompt, width=512, height=512, num_inference_steps=18, guidance_scale=3.5, num_images_per_prompt=1).images[0]
     return images
 
desc = "Questo progetto è solo un PoC, sviluppato in circa 3 ore di lavoro. A volte la generazione non funziona, a volte funziona male, a volte funziona davvero bene. (Decliniamo ogni responsabilità per danni a persone, cose, o animali.)"
gr.Interface(fn=genie, inputs=[gr.Textbox(label='Descrivi la tua venere ideale (IN ENGLISH) ex: wearing sunglasses'), gr.Textbox(label='Descrivi cosa non vorresti vedere, (IN ENGLISH) ex: wearing hat')], outputs='image', title="Generatore di Venere", description=desc).launch(debug=True, max_threads=True)