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app.py

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 import gradio as gr
 import requests
-import io
-from PIL import Image
-from dotenv import load_dotenv
-import os
 
-# 載入環境變數
-load_dotenv()
-
-# Hugging Face API 設定
+# Hugging Face API 端點
 API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/KappaNeuro/ukiyo-e-art"
 headers = {"Authorization": "Bearer hf_MySpaceToken"}
 
+# 呼叫模型的函數
+def query(payload):
+    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
 def generate_image(prompt):
-    try:
-        # 呼叫 Hugging Face API
-        response = requests.post(API_URL, headers=headers, json={"inputs": prompt})
-        # 轉換回應為圖像
-        image = Image.open(io.BytesIO(response.content))
-        return image
-    except Exception as e:
-        return None
+    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。"
 
-# 建立 Gradio 介面
-iface = gr.Interface(
+# 建立 Gradio App
+interface = gr.Interface(
     fn=generate_image,
-    inputs=gr.Textbox(label="請輸入圖像描述"),
-    outputs=gr.Image(label="生成的圖像"),
-    title="浮世繪風格圖像生成器",
-    description="輸入描述文字,生成浮世繪風格的圖像"
+    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。",
 )
 
-# 啟動應用
-iface.launch()
+interface.launch(share=True)  # 設定 share=True 方便測試