app.py

import gradio as gr

# Carrega o modelo FLUX.1 diretamente
def infer_image(prompt, steps, cfg_scale, seed, width, height):
    # Aqui, você utiliza o modelo do Hugging Face carregado
    result = gr.load("models/rorito/testSCG-Anatomy-Flux1")(
        prompt=prompt,
        steps=steps,
        cfg_scale=cfg_scale,
        seed=seed,
        width=width,
        height=height
    )
    return result

# Interface com Gradio, permitindo ajustes nas configurações
interface = gr.Interface(
    fn=infer_image,
    inputs=[
        gr.Textbox(label="Prompt"),
        gr.Slider(minimum=10, maximum=150, label="Número de Passos", value=50),
        gr.Slider(minimum=1.0, maximum=20.0, label="Escala CFG", value=7.5),
        gr.Number(label="Seed (Semente)", value=42),
        gr.Slider(minimum=256, maximum=1024, label="Largura da Imagem", value=512),
        gr.Slider(minimum=256, maximum=1024, label="Altura da Imagem", value=512)
    ],
    outputs="image"
)

# Lança a aplicação Gradio
interface.launch()