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test1.py

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+import gradio as gr
+import torch
+from transformers import FluxForConditionalGeneration, AutoTokenizer
+
+def generate_and_combine_images(input_text1, input_text2):
+    # Laden des Modells und Tokenizers
+    model = FluxForConditionalGeneration.from_pretrained("models/enhanceaiteam/Flux-uncensored")
+    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("models/enhanceaiteam/Flux-uncensored")
+    
+    # Generierung der ersten Bilder
+    inputs1 = tokenizer(input_text1, return_tensors="pt")
+    outputs1 = model.generate(**inputs1)
+    
+    # Generierung der zweiten Bilder
+    inputs2 = tokenizer(input_text2, return_tensors="pt")
+    outputs2 = model.generate(**inputs2)
+    
+    # Hier könnten Sie Logik zur Bildkombination hinzufügen
+    # Dies ist nur ein Platzhalter und muss an das spezifische Flux-Modell angepasst werden
+    
+    return outputs1[0], outputs2[0]
+
+# Gradio-Benutzeroberfläche
+iface = gr.Interface(
+    fn=generate_and_combine_images,
+    inputs=[
+        gr.Textbox(label="Beschreibung Bild 1"),
+        gr.Textbox(label="Beschreibung Bild 2")
+    ],
+    outputs=[
+        gr.Image(label="Generiertes Bild 1"),
+        gr.Image(label="Generiertes Bild 2")
+    ],
+    title="Flux Bildgenerator"
+)
+
+# Starten der Benutzeroberfläche
+iface.launch()