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app.py

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 import gradio as gr
 import requests
+from PIL import Image
+from io import BytesIO
 
-# Hugging Face API 端點
+# Hugging Face API 資訊
 API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/KappaNeuro/ukiyo-e-art"
 headers = {"Authorization": "Bearer hf_MySpaceToken"}
 
-# 呼叫模型的函數
+# 呼叫模型的函數，並增加日誌以排查錯誤
 def query(payload):
+    print("呼叫模型中...")
     response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
-    if response.status_code == 200:
-        return response.content  # 圖片回應為二進位格式
-    else:
-        return f"Error {response.status_code}: {response.text}"
 
-# 定義 Gradio 介面功能
+    if response.status_code != 200:
+        print(f"Error {response.status_code}: {response.text}")
+        return None  # 回傳 None 表示呼叫失敗
+
+    print("模型呼叫成功，正在解析回應...")
+    return response.content
+
+# 定義 Gradio 的生成函數
 def generate_image(prompt):
-    image_data = query({"inputs": prompt})
-    if isinstance(image_data, bytes):
-        return image_data  # 返回生成的圖片
-    else:
-        return "無法生成圖片，請檢查輸入或模型狀態。"
+    result = query({"inputs": prompt})
+
+    if result is None:
+        return "模型回應錯誤，請檢查 API Token 或模型狀態。"
+
+    try:
+        image = Image.open(BytesIO(result))  # 將回傳的二進位資料轉為圖片
+        return image
+    except Exception as e:
+        print(f"解析圖片失敗：{e}")
+        return "無法生成圖片，請稍後再試。"
 
-# 建立 Gradio App
+# 建立 Gradio 介面
 interface = gr.Interface(
     fn=generate_image,
     inputs="text",
     outputs="image",
     title="浮世繪生成器",
-    description="輸入文字提示，生成日本浮世繪風格的藝術圖片。",
+    description="輸入一句話，生成浮世繪風格的藝術圖片。",
 )
 
-interface.launch(share=True)  # 設定 share=True 方便測試
+# 啟動應用程式，設定 share=True 以方便測試
+interface.launch(share=True)