Update app.py

app.py

@@ -11,12 +11,12 @@ controlnet = ControlNetModel.from_pretrained("lllyasviel/sd-controlnet-scribble"
 pipe = StableDiffusionControlNetPipeline.from_pretrained(
     "runwayml/stable-diffusion-v1-5",
     controlnet=controlnet,
-    torch_dtype=torch.float16
+    # torch_dtype=torch.float16
 ).to("cuda")
 
-def generate_background(image, prompt, negative_prompt):
+def generate_background(image_path, prompt, negative_prompt):
     # Удаление фона
-    image = Image.open(image).convert("RGBA")
+    image = Image.open(image_path).convert("RGBA")
     output_image = remove(image)
     
     # Преобразование изображения объекта в контурное изображение
@@ -29,7 +29,7 @@ def generate_background(image, prompt, negative_prompt):
     result = pipe(
         prompt=prompt,
         negative_prompt=negative_prompt,
-        control_image=contour_image,
+        image=contour_image,
         generator=generator,
         num_inference_steps=50
     )
@@ -48,11 +48,11 @@ def generate_background(image, prompt, negative_prompt):
 iface = gr.Interface(
     fn=generate_background,
     inputs=[
-        gr.inputs.Image(type="file", label="Загрузите изображение"),
-        gr.inputs.Textbox(lines=2, placeholder="Введите позитивный промт", label="Позитивный промт"),
-        gr.inputs.Textbox(lines=2, placeholder="Введите негативный промт", label="Негативный промт")
+        gr.Image(type="filepath", label="Загрузите изображение"),
+        gr.Textbox(lines=2, placeholder="Введите позитивный промт", label="Позитивный промт"),
+        gr.Textbox(lines=2, placeholder="Введите негативный промт", label="Негативный промт")
     ],
-    outputs=gr.outputs.Image(type="pil", label="Результат")
+    outputs=gr.Image(type="pil", label="Результат")
 )
 
 # Запуск интерфейса