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app.py

@@ -0,0 +1,140 @@
+"""
+Gradio 인터페이스가 포함된 Hugging Face Spaces용 앱
+FastAPI와 Gradio를 함께 실행
+"""
+
+import gradio as gr
+from PIL import Image
+import numpy as np
+import io
+from server_birefnet import process_image, simple_background_removal, load_model
+import torch
+
+# 모델 로드
+print("Loading BiRefNet model...")
+model_loaded = load_model()
+
+def remove_background_gradio(input_image):
+    """Gradio 인터페이스용 배경 제거 함수"""
+    if input_image is None:
+        return None
+    
+    # PIL Image로 변환
+    if isinstance(input_image, np.ndarray):
+        image = Image.fromarray(input_image)
+    else:
+        image = input_image
+    
+    # RGB로 변환
+    if image.mode != 'RGB':
+        image = image.convert('RGB')
+    
+    # 배경 제거
+    try:
+        if model_loaded:
+            result = process_image(image)
+        else:
+            result = simple_background_removal(image)
+        return result
+    except Exception as e:
+        print(f"Error: {e}")
+        return image.convert("RGBA")
+
+# Gradio 인터페이스 생성
+with gr.Blocks(title="CleanCut - AI 배경 제거") as demo:
+    gr.Markdown(
+        """
+        # 🎨 CleanCut - AI 배경 제거
+        
+        BiRefNet 모델을 사용한 고품질 배경 제거 서비스입니다.
+        
+        ### 사용 방법:
+        1. 이미지를 업로드하거나 드래그 앤 드롭하세요
+        2. '배경 제거' 버튼을 클릭하세요
+        3. 결과 이미지를 다운로드하세요
+        
+        ### API 엔드포인트:
+        - POST `/remove-background` - 프로그래매틱 액세스용
+        """
+    )
+    
+    with gr.Row():
+        with gr.Column():
+            input_image = gr.Image(
+                label="원본 이미지",
+                type="pil",
+                height=400
+            )
+            process_btn = gr.Button(
+                "🚀 배경 제거",
+                variant="primary",
+                size="lg"
+            )
+            
+        with gr.Column():
+            output_image = gr.Image(
+                label="결과 이미지",
+                type="pil",
+                height=400
+            )
+            download_btn = gr.Button(
+                "💾 다운로드",
+                variant="secondary",
+                size="lg"
+            )
+    
+    # 예제 이미지들 (파일이 있을 때만 활성화)
+    # gr.Examples(
+    #     examples=[
+    #         ["examples/person.jpg"],
+    #         ["examples/product.jpg"],
+    #         ["examples/pet.jpg"],
+    #     ],
+    #     inputs=input_image,
+    #     label="예제 이미지"
+    # )
+    
+    # 이벤트 연결
+    process_btn.click(
+        fn=remove_background_gradio,
+        inputs=input_image,
+        outputs=output_image
+    )
+    
+    # Footer
+    gr.Markdown(
+        """
+        ---
+        💡 **Tips**: 
+        - 최상의 결과를 위해 고해상도 이미지를 사용하세요
+        - 복잡한 배경의 경우 처리 시간이 더 걸릴 수 있습니다
+        
+        🔗 [GitHub](https://github.com/yourusername/cleancut) | 
+        📱 [Flutter App](https://play.google.com/store/apps/details?id=com.cleancut)
+        """
+    )
+
+# FastAPI 앱도 함께 실행 (선택사항)
+from fastapi import FastAPI
+from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
+import uvicorn
+from threading import Thread
+
+# FastAPI 설정
+from server_birefnet import app as fastapi_app
+
+def run_fastapi():
+    """FastAPI 서버를 별도 스레드에서 실행"""
+    uvicorn.run(fastapi_app, host="0.0.0.0", port=7861)
+
+# FastAPI를 백그라운드에서 실행
+# api_thread = Thread(target=run_fastapi, daemon=True)
+# api_thread.start()
+
+if __name__ == "__main__":
+    # Gradio 앱 실행
+    demo.launch(
+        server_name="0.0.0.0",
+        server_port=7860,
+        share=False
+    )

requirements.txt

@@ -0,0 +1,26 @@
+# Python server dependencies
+
+# FastAPI web framework
+fastapi==0.109.0
+uvicorn[standard]==0.27.0
+python-multipart==0.0.6
+
+# Gradio (for Hugging Face Spaces)
+gradio==4.16.0
+
+# Image processing
+Pillow==10.2.0
+numpy==1.24.3
+
+# BiRefNet model packages
+torch==2.1.2
+torchvision==0.16.2
+transformers==4.36.2
+accelerate==0.25.0
+timm==0.9.12
+einops==0.7.0
+kornia==0.7.0
+
+# ONNX conversion (optional)
+# onnx==1.15.0
+# onnxruntime==1.16.3