Update app.py

"Final code cleanup to use cached models and resolve initialization error."

app.py

@@ -1,75 +1,70 @@
-# TÊN TỆP: app.py (Đã Sửa lỗi Cuối cùng: Cập nhật URL Mô hình)
+# TÊN TỆP: app.py (Mã đã được dọn dẹp và sử dụng cache)
 
 import gradio as gr
 import cv2 
 import numpy as np
 import insightface
 from insightface.app import FaceAnalysis
-import os
-import urllib.request
-import ssl
-
-# Bỏ qua xác minh SSL cho mục đích tải xuống, thường cần thiết trong môi trường container
-ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context
-
-# Đường dẫn URL MỚI đã sửa lỗi 404 tới mô hình inswapper_128.onnx
-MODEL_URL = 'https://huggingface.co/xingren23/comfyflow-models/resolve/976de8449674de379b02c144d0b3cfa2b61482f2/insightface/inswapper_128.onnx' 
-MODEL_NAME = 'inswapper_128.onnx'
-MODEL_PATH = os.path.join(os.getcwd(), MODEL_NAME)
-
-# Hàm Tải Mô hình Bằng Tay (để đảm bảo tệp tồn tại)
-def download_model(url, filename):
-    if not os.path.exists(filename):
-        print(f"Downloading {filename} from {url}...")
-        try:
-            urllib.request.urlretrieve(url, filename)
-            print(f"Successfully downloaded {filename}.")
-        except Exception as e:
-            print(f"FATAL ERROR: Failed to download model {filename}: {e}")
-            raise e
-    return filename
-
-# TẢI MÔ HÌNH VÀO THƯ MỤC LÀM VIỆC
-local_model_path = download_model(MODEL_URL, MODEL_NAME)
-
 
 # KHỞI TẠO MÔ HÌNH (Chỉ chạy một lần khi ứng dụng khởi động)
-app = FaceAnalysis(
-    name='buffalo_l', 
-    providers=['CPUExecutionProvider'] # Sử dụng CPU
-)
-app.prepare(ctx_id=0, det_size=(640, 640)) 
+# Sử dụng hàm get_model_path để buộc InsightFace sử dụng các mô hình đã tải
+# LƯU Ý: Nếu lỗi, hãy xóa file model.py đã tạo trước đó (nếu có)
+try:
+    # Tải mô hình Face Analysis để phát hiện khuôn mặt
+    app = FaceAnalysis(
+        name='buffalo_l', 
+        providers=['CPUExecutionProvider']
+    )
+    app.prepare(ctx_id=0, det_size=(640, 640)) 
+
+    # Tải mô hình Face Swapper (InSwapper)
+    # Vì quá trình tải xuống trước đó đã thành công, tệp phải tồn tại trong cache
+    swapper = insightface.model_zoo.get_model('inswapper_128.onnx', providers=['CPUExecutionProvider'])
+    
+except Exception as e:
+    print(f"FATAL ERROR during model initialization: {e}")
+    # Nếu lỗi, ứng dụng sẽ không chạy, nhưng chúng ta đã loại bỏ nguyên nhân gây lỗi bên ngoài.
+    raise e
 
-# Tải mô hình Face Swapper (InSwapper)
-# SỬA LỖI: Sử dụng đường dẫn cục bộ (local_model_path) thay vì get_model
-# và loại bỏ download=True.
-swapper = insightface.model_zoo.get_model(local_model_path, providers=['CPUExecutionProvider'])
 
 # HÀM HOÁN ĐỔI KHUÔN MẶT THỰC TẾ
 def face_swap_function(source_path, target_path):
-    """
-    Hàm này nhận đường dẫn ảnh nguồn và ảnh đích để thực hiện hoán đổi khuôn mặt.
-    """
-    
-    # Sử dụng try-except để đảm bảo ứng dụng không sập nếu không đọc được ảnh
+    # ... (Giữ nguyên logic hàm)
     try:
-        # Đọc ảnh (CV2 đọc dưới dạng BGR)
         img_source = cv2.imread(source_path)
         img_target = cv2.imread(target_path)
     except Exception:
-        # Trả về ảnh đen nếu lỗi
         return cv2.cvtColor(np.zeros((200, 200, 3), dtype=np.uint8), cv2.COLOR_BGR2RGB)
 
-    # Xử lý lỗi nếu không đọc được ảnh
     if img_source is None or img_target is None:
         return cv2.cvtColor(np.zeros((200, 200, 3), dtype=np.uint8), cv2.COLOR_BGR2RGB)
 
-    # 1. Phát hiện khuôn mặt nguồn
     faces_source = app.get(img_source)
     if not faces_source:
         return cv2.cvtColor(img_target, cv2.COLOR_BGR2RGB)
         
     source_face = faces_source[0]
     
-    # 2. Phát hiện khuôn mặt đích
     faces_target = app.get(img_target)
+    if not faces_target:
+        return cv2.cvtColor(img_target, cv2.COLOR_BGR2RGB)
+        
+    target_face = faces_target[0]
+    
+    result_img = swapper.get(img_target, target_face, source_face, paste_back=True)
+    
+    return cv2.cvtColor(result_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
+
+# TẠO GIAO DIỆN GRADIO
+demo = gr.Interface(
+    fn=face_swap_function,
+    inputs=[
+        gr.Image(type="filepath", label="Ảnh Nguồn (Khuôn mặt bạn muốn dùng)"),
+        gr.Image(type="filepath", label="Ảnh Đích (Khuôn mặt bạn muốn thay thế)")
+    ],
+    outputs=gr.Image(type="numpy", label="Kết quả Hoán đổi Khuôn mặt (Face Swap)"),
+    title="Ứng dụng Hoán đổi Khuôn mặt INSIGHTFACE Hoàn chỉnh"
+)
+
+# Chạy ứng dụng
+demo.launch()