Upload README.md with huggingface_hub

README.md

@@ -1,59 +1,69 @@
 ---
-title: Qwen3 Agent LLM
-emoji: 🤖
-colorFrom: blue
-colorTo: purple
-sdk: docker
-app_port: 7860
+title: Comic Scene Generator
+emoji: 🎨
+colorFrom: purple
+colorTo: pink
+sdk: gradio
+sdk_version: 5.0.0
+app_file: app.py
 pinned: false
 license: apache-2.0
+tags:
+  - stable-diffusion
+  - sdxl
+  - noobai
+  - manga
+  - anime
+  - cpu-basic
 ---
 
-Qwen3-4B Agent LLM Server (CPU Basic)
-
-基于 llama.cpp 的 llama-server,一个端口同时提供:
-
-OpenAI 兼容 API: POST /v1/chat/completions(支持 tools=[...] 传入 function schema,--jinja 已启用 tool_calls 解析)
-内置网页聊天界面: 访问 Space 根路径 / 即可
-接入 OpenClaw LLM Gateway
-
-把这个 Space 的 URL 作为一个 OpenAI-compatible endpoint 加入你的 provider 列表:
-
-base_url: https://<你的空间>.hf.space/v1
-api_key: "sk-anything"   # llama-server 默认不校验 key,如需鉴权用 --api-key 参数加一个环境变量
-model: "qwen3-4b"        # 随便填,llama-server 只加载了一个模型
-测试 tool calling
-bash
-curl https://<你的空间>.hf.space/v1/chat/completions \
-  -H "Content-Type: application/json" \
-  -d '{
-    "model": "qwen3-4b",
-    "messages": [{"role": "user", "content": "现在几点了?"}],
-    "tools": [{
-      "type": "function",
-      "function": {
-        "name": "get_current_time",
-        "description": "获取当前时间",
-        "parameters": {"type": "object", "properties": {}}
-      }
-    }]
-  }'
-
-返回里应该能看到 tool_calls 字段指向 get_current_time。
-
-换模型 / 调参(不用改代码)
-
-在 Space 的 Settings → Variables 里改这几个环境变量,重启即可生效:
-
-变量	默认值	说明
-MODEL_REPO	Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507-GGUF	HF上的GGUF仓库
-MODEL_QUANT	Q4_K_M	量化等级,想更快可改 Q4_K_S,想更准可改 Q5_K_M
-CTX_SIZE	4096	上下文长度,越大越吃内存
-N_THREADS	2	对应免费CPU的2 vCPU
-
-如果发现4B在实际请求里延迟太高(免费CPU下单条回复可能到几十秒),换成更轻的 tool-calling 模型: MODEL_REPO=Qwen/Qwen3-1.7B-Instruct-GGUF,MODEL_QUANT=Q4_K_M,速度会明显提升,牺牲一些复杂多步工具编排的准确率。
-
-注意事项
-免费 CPU Basic 无持久存储,每次容器重启都会重新从HF Hub下载模型(几GB,启动会慢1-2分钟属正常)。
-免费 CPU Space 闲置48小时后会自动 sleep,首次请求会有冷启动延迟。
-如果要长期稳定运行给OpenClaw做agent决策核心,建议这个Space仅作为次要/备用节点(和你现有的NIM/OpenRouter/Gemini网关搭配),不要单点依赖。
+# Comic Scene Generator
+
+最小可用版：输入一句中文场景描述 → 自动扩写为适合 NoobAI-XL 的英文提示词 → 生成 640×960 漫画/二次元场景图。
+
+## 功能特性
+
+- **Prompt 自动增强**：中文场景自动翻译 + 质量标签 + 风格标签（masterpiece, best quality, dynamic composition 等）
+- **NoobAI-XL 1.1 SDNQ UINT4**：量化模型 ~2.56 GB，Diffusers 仓库 ~3.63 GB，适配 16GB RAM
+- **CPU Basic 优化**：
+  - `low_cpu_mem_usage=True` 全链路
+  - VAE slicing + tiling
+  - Attention slicing
+  - `enable_model_cpu_offload()` 逐层卸载
+  - 单张生成，关闭并行
+- **默认配置**：640×960、20 steps、Euler Ancestral、guidance 5.0
+- **输出**：PNG 格式
+
+## 部署说明
+
+1. 在 Hugging Face 创建 **Gradio Space**（SDK: Gradio, Hardware: CPU Basic）
+2. 上传三个文件：`app.py`、`requirements.txt`、`README.md`
+3. 等待 Build 完成（首次下载模型约 3.6 GB）
+4. 打开网页，输入中文场景，点击 Generate
+
+## 使用示例
+
+| 输入 | 风格 | 分辨率 | Steps |
+|------|------|--------|-------|
+| 一只愤怒的霸王龙站在暴雨中的史前森林里仰头怒吼，闪电照亮天空，低角度镜头，强烈的漫画构图，动态线条，丰富背景细节 | Manga / Anime | 640×960 | 20 |
+| 赛博朋克城市夜晚，霓虹灯招牌倒映在湿漉漉的街道上，孤独的少女撑着透明伞，电影感构图 | Manga / Anime | 640×960 | 20 |
+| 古风仙侠，白衣剑仙御剑飞行穿越云海，日出金光洒在云层上，宏大壮观，工笔画风 | Manga / Anime | 640×960 | 25 |
+
+## 性能预期 (CPU Basic: 2 vCPU / 16GB RAM)
+
+| 分辨率 | Steps | 预估耗时 |
+|--------|-------|----------|
+| 640×960 | 20 | ~3-5 分钟 |
+| 640×960 | 30 | ~5-7 分钟 |
+| 512×768 | 20 | ~2-3 分钟 |
+
+> 首次冷启动需额外下载模型权重（~3.6 GB），之后缓存复用。
+
+## 模型来源
+
+- **NoobAI-XL/NoobAI-XL-1.1-SDNQ-UINT4** (Apache-2.0)
+- SDNQ 量化：INT4 权重 + FP16 激活，体积约 1/3 原版
+
+## 许可证
+
+Apache-2.0（遵循 NoobAI-XL 原模型许可）