en_US

app.py

@@ -7,12 +7,12 @@ from PIL import Image
 from transformers import AutoProcessor, AutoModelForCausalLM
 from huggingface_hub import snapshot_download
 
-# --- ส่วนจัดการ Cache: ดึงโมเดล NSFW มาวางทับ Standard Model ---
+# --- Management Section Cache: Bring the NSFW model to the standard model. ---
 MODEL_STANDARD = "microsoft/Florence-2-base"
 MODEL_NSFW = "ljnlonoljpiljm/florence-2-base-nsfw-v2"
 
 def setup_model_cache():
-    """ ดาวน์โหลดโมเดล NSFW มาวางทับโฟลเดอร์ของโมเดลมาตรฐานใน Cache """
+    """ Download Model NSFW Let's place the folder of the standard model in Cache """
     cache_dir = os.path.expanduser("~/.cache/huggingface/hub")
     folder_standard = f"models--{MODEL_STANDARD.replace('/', '--')}"
     folder_nsfw = f"models--{MODEL_NSFW.replace('/', '--')}"
@@ -22,45 +22,45 @@ def setup_model_cache():
     print(f"🔍 ตรวจสอบ Cache: {folder_standard}")
 
     if not os.path.exists(path_standard) or not os.listdir(path_standard):
-        print(f"⚠️ ไม่พบโมเดลมาตรฐานใน Cache หรือโฟลเดอร์ว่าง")
+        print(f"⚠️ No standard models found in Cache or empty folders")
         if os.path.exists(path_nsfw) and os.listdir(path_nsfw):
-            print(f"✅ พบโมเดล NSFW ใน Cache แล้ว: {folder_nsfw}")
+            print(f"✅ NSFW model has been found in Cache.: {folder_nsfw}")
             source_path = path_nsfw
         else:
-            print(f"🚀 กำลังดาวน์โหลดโมเดล NSFW ({MODEL_NSFW})...")
+            print(f"🚀 Downloading Model NSFW ({MODEL_NSFW})...")
             try:
                 snapshot_download(
                     repo_id=MODEL_NSFW,
                     local_dir=path_nsfw,
                     local_dir_use_symlinks=False
                 )
-                print("✅ ดาวน์โหลดโมเดล NSFW เสร็จสิ้น")
+                print("✅ Download Model NSFW Finished")
                 source_path = path_nsfw
             except Exception as e:
-                print(f"❌ ดาวน์โหลดล้มเหลว: {e}")
-                print("💡 ใช้โมเดลมาตรฐานแทน (อาจไม่มี NSFW filter)")
+                print(f"❌ Download failed: {e}")
+                print("💡 Use standard models instead (may not have NSFW filter)")
                 return MODEL_STANDARD
 
         if os.path.exists(path_standard):
             shutil.rmtree(path_standard)
-        print(f"📂 กำลัง Copy ไฟล์จาก {folder_nsfw} -> {folder_standard}...")
+        print(f"📂 Power Copy File from {folder_nsfw} -> {folder_standard}...")
         shutil.copytree(source_path, path_standard)
-        print("✅ วางไฟล์ทับเสร็จสิ้น!")
+        print("✅ Overlay file finish!")
     else:
-        print(f"✅ พบโมเดลใน Cache แล้ว: {folder_standard}")
+        print(f"✅ Models have been found in Cache.: {folder_standard}")
 
     return MODEL_STANDARD
 
 # --- เรียกฟังก์ชันจัดการ Cache ---
 FINAL_MODEL_NAME = setup_model_cache()
-print(f"🚀 กำลังโหลดโมเดล (ที่ถูกปรับแต่งแล้ว): {FINAL_MODEL_NAME}...")
+print(f"🚀 Loading model (customized): {FINAL_MODEL_NAME}...")
 
 # --- ติดตั้ง flash-attn (ถ้าจำเป็น) ---
 try:
     import flash_attn
-    print("✅ flash_attn พร้อมใช้งาน")
+    print("✅ flash_attn Available")
 except ImportError:
-    print("⚠️ flash_attn ไม่พบ กำลังติดตั้ง...")
+    print("⚠️ flash_attn not Available...")
     subprocess.run('pip install flash-attn --no-build-isolation', env={'FLASH_ATTENTION_SKIP_CUDA_BUILD': "TRUE"}, shell=True)
 
 # --- โหลดโมเดล ---
@@ -77,7 +77,7 @@ try:
     )
     print("✅ โหลดโมเดล Florence-2 (NSFW Version) เสร็จสิ้น!")
 except Exception as e:
-    print(f"❌ เกิดข้อผิดพลาดในการโหลดโมเดล: {e}")
+    print(f"❌ Error loading model: {e}")
     florence_model = None
     florence_processor = None
 
@@ -102,9 +102,9 @@ TASK_PROMPTS = {
 def process_image(image, task_name):
     global florence_model, florence_processor
     if florence_model is None or florence_processor is None:
-        return "❌ โมเดลยังไม่ได้โหลดหรือเกิดข้อผิดพลาดในการเริ่มต้น"
+        return "❌ The model has not been loaded or there is an error in the start."
     if image is None:
-        return "กรุณาเลือกรูปภาพ"
+        return "Please select a picture"
     try:
         # แป���ง Gradio Image เป็น PIL Image
         if not isinstance(image, Image.Image):
@@ -143,24 +143,24 @@ def process_image(image, task_name):
         return result_text
 
     except Exception as e:
-        return f"❌ เกิดข้อผิดพลาดขณะประมวลผล: {str(e)}"
+        return f"❌ Error while processing: {str(e)}"
 
 # --- สร้าง UI ---
 with gr.Blocks(title="Image-to-Prompt (Florence-2)", theme=gr.themes.Soft()) as demo:
     gr.Markdown("""
     # 🖼️ Image-to-Prompt (Florence-2)
-    อัปโหลดรูปภาพและเลือกประเภทการวิเคราะห์เพื่อสร้าง Prompt
+    Upload the image and select the analysis type to create Prompt
     """)
 
     with gr.Row():
         with gr.Column():
-            image_input = gr.Image(type="pil", label="รูปภาพ", height=400)
+            image_input = gr.Image(type="pil", label="Pictures", height=400)
             task_dropdown = gr.Dropdown(
                 choices=list(TASK_PROMPTS.keys()),
                 value="More Detailed Caption", # เลือกเป็นค่าเริ่มต้น
-                label="ประเภทการวิเคราะห์"
+                label="Analysis Type"
             )
-            btn = gr.Button("🚀 สร้างผลลัพธ์", variant="primary")
+            btn = gr.Button("🚀 Create results", variant="primary")
 
         with gr.Column():
             text_output = gr.Textbox(label="ผลลัพธ์", lines=10, max_lines=20, show_copy_button=True)