Upload 2 files

app.py

@@ -7,6 +7,7 @@ from io import BytesIO
 from asyncio import Semaphore
 from dotenv import load_dotenv
 import os
+
 # Загрузка токена из .env файла
 load_dotenv()
 API_TOKEN = os.getenv("HF_API_TOKEN")
@@ -14,13 +15,17 @@ API_TOKEN = os.getenv("HF_API_TOKEN")
 # Конфигурация API
 HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {API_TOKEN}"}
 MODELS = {
-    "Stable Diffusion v1.5": "Yntec/stable-diffusion-v1-5",
+    "Midjourney": "Jovie/Midjourney",
+    "FLUX.1 [dev]": "black-forest-labs/FLUX.1-dev",
     "Stable Diffusion v2.1": "stabilityai/stable-diffusion-2-1",
     "Stable Diffusion v3.5 Large": "stabilityai/stable-diffusion-3.5-large",
+    "Stable Diffusion v1.0 Large": "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",
+    "Leonardo AI": "goofyai/Leonardo_Ai_Style_Illustration",
 }
 
 # Настройки
 MAX_CONCURRENT_REQUESTS = 3
+GROUP_DELAY = 61  # Задержка в секундах между группами запросов
 
 
 # Асинхронная функция для отправки запроса к API
@@ -48,17 +53,37 @@ async def query_model(prompt, model_name, model_url, semaphore):
             return model_name, None
 
 
-# Асинхронная обработка запросов
-async def handle(prompt):
+# Асинхронная обработка запросов первой группы
+async def handle_first_group(prompt):
     semaphore = Semaphore(MAX_CONCURRENT_REQUESTS)  # Создаём локальный семафор
     tasks = [
         query_model(prompt, model_name, model_url, semaphore)
-        for model_name, model_url in MODELS.items()
+        for model_name, model_url in list(MODELS.items())[:3]
     ]
     results = await asyncio.gather(*tasks)
     return {model_name: image for model_name, image in results if image}
 
 
+# Асинхронная обработка запросов второй группы
+async def handle_second_group(prompt):
+    await asyncio.sleep(GROUP_DELAY)  # Задержка перед запросами ко второй группе
+    semaphore = Semaphore(MAX_CONCURRENT_REQUESTS)  # Создаём локальный семафор
+    tasks = [
+        query_model(prompt, model_name, model_url, semaphore)
+        for model_name, model_url in list(MODELS.items())[3:]
+    ]
+    results = await asyncio.gather(*tasks)
+    return {model_name: image for model_name, image in results if image}
+
+
+# Асинхронная обработка запросов
+async def handle(prompt):
+    # Обработка двух групп моделей
+    first_group_results = await handle_first_group(prompt)
+    second_group_results = await handle_second_group(prompt)
+    return {**first_group_results, **second_group_results}
+
+
 # Интерфейс Gradio
 with gr.Blocks() as demo:
     gr.Markdown("## Генерация изображений с использованием моделей Hugging Face")