Update app.py

"Final fix: Implemented direct download for inswapper_128.onnx using new URL."

app.py

@@ -1,37 +1,48 @@
-# TÊN TỆP: app.py (Đã Sửa lỗi Lặp lại: Tải Mô hình Trực tiếp)
+# TÊN TỆP: app.py (Đã Sửa lỗi Cuối cùng: Cập nhật URL Mô hình)
 
 import gradio as gr
 import cv2 
 import numpy as np
 import insightface
 from insightface.app import FaceAnalysis
-import os # Thêm thư viện os để quản lý đường dẫn
+import os
+import urllib.request
+import ssl
 
-# Đường dẫn URL tới mô hình inswapper_128.onnx
-MODEL_URL = 'https://github.com/deepinsight/insightface/releases/download/v0.7/inswapper_128.onnx'
-# Tên tệp mô hình sẽ được lưu cục bộ
+# 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}...")
-        import urllib.request
-        urllib.request.urlretrieve(url, filename)
+        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']
+    providers=['CPUExecutionProvider'] # Sử dụng CPU
 )
 app.prepare(ctx_id=0, det_size=(640, 640)) 
 
 # 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
@@ -62,26 +73,3 @@ def face_swap_function(source_path, target_path):
     
     # 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]
-    
-    # 3. Thực hiện hoán đổi khuôn mặt
-    result_img = swapper.get(img_target, target_face, source_face, paste_back=True)
-    
-    # Trả về ảnh đã được xử lý (Chuyển từ BGR sang RGB cho Gradio)
-    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"
-)
-
-demo.launch()