Update app.py

app.py

@@ -11,7 +11,7 @@ import torch
 import cv2
 import gradio as gr
 
-# 필요한 모델 다운로드
+# 필수 모델 다운로드
 if not os.path.exists('realesr-general-x4v3.pth'):
     os.system("wget https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.5.0/realesr-general-x4v3.pth -P .")
 if not os.path.exists('GFPGANv1.2.pth'):
@@ -23,15 +23,16 @@ if not os.path.exists('GFPGANv1.4.pth'):
 if not os.path.exists('RestoreFormer.pth'):
     os.system("wget https://github.com/TencentARC/GFPGAN/releases/download/v1.3.4/RestoreFormer.pth -P .")
 
-# Real-ESRGAN 모델 초기화
 model = SRVGGNetCompact(num_in_ch=3, num_out_ch=3, num_feat=64, num_conv=32, upscale=4, act_type='prelu')
 model_path = 'realesr-general-x4v3.pth'
 half = True if torch.cuda.is_available() else False
 upsampler = RealESRGANer(scale=4, model_path=model_path, model=model, tile=0, tile_pad=10, pre_pad=0, half=half)
 
+# 이미지 저장 디렉토리 생성 (필요시 주석 해제)
+# os.makedirs('output', exist_ok=True)
+
 def upscaler(img, version, scale):
     try:
-        # 이미지 불러오기
         img = cv2.imread(img, cv2.IMREAD_UNCHANGED)
         if len(img.shape) == 3 and img.shape[2] == 4:
             img_mode = 'RGBA'
@@ -45,7 +46,6 @@ def upscaler(img, version, scale):
         if h < 300:
             img = cv2.resize(img, (w * 2, h * 2), interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4)
 
-        # 얼굴 복원 모델 초기화 (코드상 선택된 버전: GFPGANv1.4 등)
         face_enhancer = GFPGANer(
             model_path=f'{version}.pth', 
             upscale=2, 
@@ -60,13 +60,12 @@ def upscaler(img, version, scale):
             print('오류', error)
 
         try:
-            # 배율이 0이면 추가 리사이즈하지 않음 (기본 업스케일은 GFPGAN에서 진행됨)
-            if scale and scale != 2:
+            if scale != 2:
                 interpolation = cv2.INTER_AREA if scale < 2 else cv2.INTER_LANCZOS4
                 h, w = img.shape[0:2]
                 output = cv2.resize(output, (int(w * scale / 2), int(h * scale / 2)), interpolation=interpolation)
         except Exception as error:
-            print('잘못된 배율 입력입니다.', error)
+            print('잘못된 재스케일링 입력.', error)
 
         output = cv2.cvtColor(output, cv2.COLOR_BGR2RGB)
         return output
@@ -75,22 +74,20 @@ def upscaler(img, version, scale):
         return None, None
 
 if __name__ == "__main__":
-    title = "이미지 업스케일러 및 복원 [GFPGAN 알고리즘]"
+    title = "이미지 업스케일 및 복원 [GFPGAN 알고리즘]"
 
     demo = gr.Interface(
-        upscaler,
-        [
-            gr.Image(type="filepath", label="입력"),
-            gr.Radio(['GFPGANv1.2', 'GFPGANv1.3', 'GFPGANv1.4', 'RestoreFormer'], value="GFPGANv1.4", visible=False, label="버전"),
-            gr.Number(value=0, visible=False, label="배율")
-        ],
-        [
-            gr.Image(type="numpy", label="출력")
-        ],
-        title=title,
-        examples=[["example.png"]],
-        allow_flagging="never"
-    )
+            upscaler, [
+                gr.Image(type="filepath", label="입력"),
+                gr.Radio(['GFPGANv1.2', 'GFPGANv1.3', 'GFPGANv1.4', 'RestoreFormer'], type="value", label="버전", value="GFPGANv1.4", visible=False),
+                gr.Number(label="재스케일링 계수", value=0, visible=False),
+            ], [
+                gr.Image(type="numpy", label="출력"),
+            ],
+            title=title,
+            examples=[["예제.png", "GFPGANv1.4", 0]],
+            allow_flagging="never"
+        )
 
     demo.queue()
     demo.launch()