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@@ -5,21 +5,21 @@ from gradio_client import Client  # 가정: gradio_client 라이브러리가 사
 # 이미지 인식 파이프라인 로드
 image_model = pipeline("image-classification", model="google/vit-base-patch16-224")
 
-def generate_music(image_classification_result):
-    # 음악 생성 API 호출
+def generate_music(prompt):
+    # audioldm API 사용하여 음악 생성 API 호출
     client = Client("https://haoheliu-audioldm2-text2audio-text2music.hf.space/")
-        "The rnb beat of 85BPM drums. playing Violin."
-        "Low quality."
-        5,  # 음악의 길이 (초), 키워드 인자로 변경
-        0,  # 가이던스 스케일, 키워드 인자로 변경
-        5,  # 시드 값, 키워드 인자로 변경
-        1,  # 생성할 waveform의 수, 키워드 인자로 변경
-        fn_index=1  # 함수 인덱스, 이미 키워드 인자로 되어 있음
+    seed = random.randint(0, MAX_SEED)
+    result = client.predict(
+        prompt,	# str in 'Input text' Textbox component
+        "Low quality.",	# str in 'Negative prompt' Textbox component
+        5,	# int | float (numeric value between 5 and 15) in 'Duration (seconds)' Slider component
+        6.5,	# int | float (numeric value between 0 and 7) in 'Guidance scale' Slider component
+        seed,	# int | float in 'Seed' Number component
+        3,	# int | float (numeric value between 1 and 5) in 'Number waveforms to generate' Slider component
+        fn_index=1
     )
-
-    # 이미지 분류 결과를 포함한 전체 프롬프트 생성
-    full_prompt = f"{base_prompt} Inspired by: {image_classification_result}."
-    # API 호출 결과 처리
+    #print(result)
+    #audio_result = extract_audio(result)
     return result
 
 def generate_voice(prompt):
@@ -43,7 +43,7 @@ def classify_and_generate_voice(uploaded_image):
     # 음성 생성
     voice_result = generate_voice(top_prediction)
     # 음악 생성
-    music_result = generate_music("Generate music for: " + top_prediction)
+    music_result = generate_music("Generate music for: " + top_prediction + prompt)
     
     # 반환된 음성 및 음악 결과를 Gradio 인터페이스로 전달
     # 예: voice_result['url'] 또는 voice_result['audio_data'] 등