Update app.py

app.py

@@ -3,28 +3,22 @@ import gradio as gr
 import os
 from diffusers import AutoPipelineForText2Image, DPMSolverMultistepScheduler
 
-# --- เปลี่ยนชื่อโมเดลที่พังๆ ตรงนี้ได้เลย ---
-# เช่น "stabilityai/sdxl-turbo", "RunDiffusion/Juggernaut-XL-v9", ฯลฯ
-MODEL_ID = "Lykon/dreamshaper-xl-turbo" 
+# ชื่อโมเดลที่ถูกต้องสำหรับเรียกผ่าน API ของ Hugging Face
+MODEL_ID = "Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo" 
 
-print(f"Starting Recovery Mode for: {MODEL_ID}")
+print(f"🚀 Recovering Space with: {MODEL_ID}")
 
-# 1. โหลดแบบประหยัด RAM ขั้นสุด
 pipe = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained(
     MODEL_ID, 
-    torch_dtype=torch.float32, # บังคับ float32 เพราะ CPU ไม่รองรับ float16 ในบางคำสั่ง
+    torch_dtype=torch.float32,
     low_cpu_mem_usage=True
 )
-
-# 2. ย้ายเข้า CPU และตัดการเชื่อมต่อกับ CUDA Driver (เพื่อไม่ให้ Exit Code: 1)
 pipe.to("cpu")
 
-# 3. ใส่เกราะกันระเบิด (Never OOM)
+# มาตรการ Never OOM สำหรับเครื่องฟรี
 pipe.scheduler = DPMSolverMultistepScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)
 pipe.enable_attention_slicing("max") 
 pipe.enable_vae_tiling()             
-
-# 4. รีดพลัง CPU ทั้งหมดที่มี
 torch.set_num_threads(os.cpu_count()) 
 
 def gen(prompt, steps, cfg, width, height):
@@ -39,17 +33,17 @@ def gen(prompt, steps, cfg, width, height):
         ).images[0]
     return image
 
-# UI แบบคลีนๆ ใช้ง่าย
-with gr.Blocks() as demo:
-    gr.Markdown(f"### 🛠️ Space Recovery: {MODEL_ID}")
+# UI แบบประหยัด RAM
+with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo:
+    gr.Markdown(f"### 🛠️ Z-Image-Turbo CPU Mode")
     with gr.Row():
         with gr.Column():
             prompt = gr.Textbox(label="Prompt", placeholder="ใส่คำที่อยากเจน...")
             steps = gr.Slider(1, 10, 4, step=1, label="Steps")
-            cfg = gr.Slider(0.0, 3.0, 1.2, step=0.1, label="CFG")
+            cfg = gr.Slider(0.0, 3.0, 1.0, step=0.1, label="CFG (Z-Image ชอบ 1.0)")
             width = gr.Slider(256, 512, 384, step=64, label="Width")
             height = gr.Slider(256, 512, 512, step=64, label="Height")
-            btn = gr.Button("Recover & Generate", variant="primary")
+            btn = gr.Button("Generate", variant="primary")
         with gr.Column():
             output_img = gr.Image(label="Result")