Update app.py

app.py

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+# app.py
+
 import gradio as gr
-from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer
+from transformers import pipeline
 
-# 영어-한국어 번역 모델 로드
-model_name = "t5-base"
-model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+# 모델 로드
+generator = pipeline('text-to-image', model='CompVis/stable-diffusion-v1-4')
 
-def translate_text(input_text):
-    # 입력 텍스트 토큰화
-    input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
-    # 번역 모델 실행
-    output = model.generate(input_ids, max_length=50)
-    # 출력 텍스트 생성
-    output_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
-    return output_text
+def generate_image(prompt):
+    # 이미지 생성
+    images = generator(prompt, num_return_sequences=1)
+    return images[0]['generated_image']
 
-# Gradio 애플리케이션 구축
+# Gradio 인터페이스 설정
 iface = gr.Interface(
-    fn=translate_text,
-    inputs="text",
-    outputs="text",
-    title="English-Korean Translator",
-    description="Enter English text to translate to Korean."
+    fn=generate_image,
+    inputs=gr.inputs.Textbox(lines=2, placeholder="텍스트를 입력하세요..."),
+    outputs="image",
+    title="텍스트에서 이미지 생성",
+    description="텍스트를 입력하면 해당 텍스트를 기반으로 이미지를 생성합니다."
 )
 
-iface.launch()
+# 인터페이스 실행
+if __name__ == "__main__":
+    iface.launch()