Initial commit
@@ -0,0 +1,2 @@
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[Desktop Entry]
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Icon=folder-green
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@@ -0,0 +1,25 @@
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# Uses the exact same verified environment as your Dev Container
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FROM nvcr.io/nvidia/pytorch:25.02-py3
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# Install API and Flux-specific dependencies
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# Note: We skip the torch versions in your list because the NVIDIA base
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# already includes the optimized sm_120 version we need.
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RUN pip3 install --no-cache-dir \
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fastapi \
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uvicorn \
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pydantic \
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transformers==4.46.1 \
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diffusers==0.35.2 \
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accelerate==0.30.1 \
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sentencepiece \
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protobuf
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# Set up the application
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WORKDIR /app
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COPY api.py /app/api.py
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# Ensure GPU visibility (matching your devcontainer.json)
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ENV NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all
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ENV NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility
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CMD ["python3", "api.py"]
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@@ -0,0 +1,57 @@
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import os
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import base64
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from io import BytesIO
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from fastapi import FastAPI, HTTPException
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from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
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from pydantic import BaseModel
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import torch
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from diffusers import FluxPipeline
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app = FastAPI()
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app.add_middleware(
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CORSMiddleware,
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allow_origins=["*"],
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allow_credentials=True,
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allow_methods=["*"],
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allow_headers=["*"],
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)
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print("Initializing Flux-Schnell on RTX 5060 Ti (sm_120)...")
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hf_token = os.environ.get("HF_TOKEN")
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pipe = FluxPipeline.from_pretrained(
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"black-forest-labs/FLUX.1-schnell",
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torch_dtype=torch.bfloat16,
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token=hf_token
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)
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# Offload execution stages sequentially to maintain 16GB headroom
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pipe.enable_sequential_cpu_offload()
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pipe.vae.enable_tiling()
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class ImageRequest(BaseModel):
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prompt: str
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model: str = "flux-schnell"
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@app.post("/v1/images/generations")
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async def generate(request: ImageRequest):
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try:
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result = pipe(
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request.prompt,
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||||||
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guidance_scale=0.0,
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||||||
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num_inference_steps=4,
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||||||
|
max_sequence_length=256,
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||||||
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).images[0]
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||||||
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|
||||||
|
buffered = BytesIO()
|
||||||
|
result.save(buffered, format="PNG")
|
||||||
|
img_str = base64.b64encode(buffered.getvalue()).decode()
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||||||
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return {"data": [{"b64_json": img_str}]}
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|
except Exception as e:
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raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
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||||||
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if __name__ == "__main__":
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||||||
|
import uvicorn
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||||||
|
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=5005)
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@@ -0,0 +1,59 @@
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from fastapi import FastAPI, HTTPException
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||||||
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from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
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from pydantic import BaseModel
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import torch
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from diffusers import FluxPipeline
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import base64
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||||||
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from io import BytesIO
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||||||
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||||||
|
app = FastAPI()
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||||||
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||||||
|
app.add_middleware(
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||||||
|
CORSMiddleware,
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allow_origins=["*"],
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||||||
|
allow_credentials=True,
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||||||
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allow_methods=["*"],
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||||||
|
allow_headers=["*"],
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||||||
|
)
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||||||
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# Load FLUX.1-schnell (Best for 16GB VRAM + Fast Generation)
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print("Initializing Flux-Schnell on RTX 5060 Ti (sm_120)...")
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try:
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||||||
|
pipe = FluxPipeline.from_pretrained(
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||||||
|
"black-forest-labs/FLUX.1-schnell",
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||||||
|
torch_dtype=torch.bfloat16
|
||||||
|
)
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# Optimized for 16GB: Moves parts of the model to CPU when not in use
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# pipe.enable_model_cpu_offload()
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pipe.enable_sequential_cpu_offload()
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pipe.vae.enable_tiling()
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except Exception as e:
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print(f"Error loading model: {e}")
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class ImageRequest(BaseModel):
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prompt: str
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model: str = "flux-schnell" # Matches the error fix from earlier
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||||||
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@app.post("/v1/images/generations")
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||||||
|
async def generate(request: ImageRequest):
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|
try:
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||||||
|
# Flux-Schnell generates high quality in just 4 steps
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||||||
|
result = pipe(
|
||||||
|
request.prompt,
|
||||||
|
guidance_scale=0.0,
|
||||||
|
num_inference_steps=4,
|
||||||
|
max_sequence_length=256,
|
||||||
|
).images[0]
|
||||||
|
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||||||
|
# Convert to Base64 for the API response
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||||||
|
buffered = BytesIO()
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||||||
|
result.save(buffered, format="PNG")
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||||||
|
img_str = base64.b64encode(buffered.getvalue()).decode()
|
||||||
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|
||||||
|
return {"data": [{"b64_json": img_str}]}
|
||||||
|
except Exception as e:
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||||||
|
raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
|
||||||
|
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||||||
|
if __name__ == "__main__":
|
||||||
|
import uvicorn
|
||||||
|
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=5005)
|
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@@ -0,0 +1,28 @@
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#!/usr/bin/env bash
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set -e
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PROMPT="$1"
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|
SERVER_IP="192.168.2.154"
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||||||
|
API_URL="http://${SERVER_IP}:5005/v1/images/generations"
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||||||
|
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|
# Note: Using "flux-schnell" to match our api.py logic
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|
RESPONSE=$(curl -s -X POST "$API_URL" \
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||||||
|
-H "Content-Type: application/json" \
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||||||
|
-d "{
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||||||
|
\"prompt\": \"$PROMPT\",
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||||||
|
\"model\": \"flux-schnell\"
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}")
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||||||
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||||||
|
BASE64=$(echo "$RESPONSE" | jq -r '.data[0].b64_json')
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||||||
|
|
||||||
|
if [ "$BASE64" == "null" ]; then
|
||||||
|
echo "Error: $(echo "$RESPONSE" | jq -r .detail)"
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|
exit 1
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||||||
|
fi
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||||||
|
|
||||||
|
OUTDIR="downloads/flux_images"
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|
mkdir -p "$OUTDIR"
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|
OUTFILE="${OUTDIR}/$(date +%s).png"
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||||||
|
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||||||
|
echo "$BASE64" | base64 -d > "$OUTFILE"
|
||||||
|
echo "Image generated: $OUTFILE"
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|
After Width: | Height: | Size: 1.4 MiB |
|
After Width: | Height: | Size: 1.5 MiB |
|
After Width: | Height: | Size: 741 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 1.2 MiB |
|
After Width: | Height: | Size: 1.2 MiB |
|
After Width: | Height: | Size: 827 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 944 KiB |
|
After Width: | Height: | Size: 1.8 MiB |
@@ -0,0 +1,295 @@
|
|||||||
|
<!DOCTYPE html>
|
||||||
|
<html lang="en">
|
||||||
|
<head>
|
||||||
|
<meta charset="UTF-8">
|
||||||
|
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
|
||||||
|
<title>Flux Image Generator</title>
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<style>
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||||||
|
* { margin: 0; padding: 0; box-sizing: border-box; }
|
||||||
|
|
||||||
|
body {
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||||||
|
font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, 'Segoe UI', Roboto, sans-serif;
|
||||||
|
background: #0f0f13;
|
||||||
|
color: #e0e0e0;
|
||||||
|
min-height: 100vh;
|
||||||
|
display: flex;
|
||||||
|
flex-direction: column;
|
||||||
|
align-items: center;
|
||||||
|
padding: 2rem 1rem;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
h1 {
|
||||||
|
font-size: 1.8rem;
|
||||||
|
font-weight: 600;
|
||||||
|
margin-bottom: 0.3rem;
|
||||||
|
background: linear-gradient(135deg, #a78bfa, #60a5fa);
|
||||||
|
-webkit-background-clip: text;
|
||||||
|
-webkit-text-fill-color: transparent;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.subtitle {
|
||||||
|
color: #666;
|
||||||
|
font-size: 0.85rem;
|
||||||
|
margin-bottom: 2rem;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.input-area {
|
||||||
|
width: 100%;
|
||||||
|
max-width: 640px;
|
||||||
|
display: flex;
|
||||||
|
gap: 0.5rem;
|
||||||
|
margin-bottom: 2rem;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
#prompt {
|
||||||
|
flex: 1;
|
||||||
|
padding: 0.85rem 1rem;
|
||||||
|
font-size: 1rem;
|
||||||
|
border: 1px solid #2a2a35;
|
||||||
|
border-radius: 10px;
|
||||||
|
background: #1a1a24;
|
||||||
|
color: #e0e0e0;
|
||||||
|
outline: none;
|
||||||
|
transition: border-color 0.2s;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
#prompt:focus {
|
||||||
|
border-color: #a78bfa;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
#prompt::placeholder {
|
||||||
|
color: #555;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
#generate-btn {
|
||||||
|
padding: 0.85rem 1.5rem;
|
||||||
|
font-size: 1rem;
|
||||||
|
font-weight: 600;
|
||||||
|
border: none;
|
||||||
|
border-radius: 10px;
|
||||||
|
background: linear-gradient(135deg, #7c3aed, #3b82f6);
|
||||||
|
color: white;
|
||||||
|
cursor: pointer;
|
||||||
|
transition: opacity 0.2s, transform 0.1s;
|
||||||
|
white-space: nowrap;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
#generate-btn:hover:not(:disabled) {
|
||||||
|
opacity: 0.9;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
#generate-btn:active:not(:disabled) {
|
||||||
|
transform: scale(0.97);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
#generate-btn:disabled {
|
||||||
|
opacity: 0.5;
|
||||||
|
cursor: not-allowed;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.result-area {
|
||||||
|
width: 100%;
|
||||||
|
max-width: 640px;
|
||||||
|
display: flex;
|
||||||
|
flex-direction: column;
|
||||||
|
align-items: center;
|
||||||
|
gap: 1rem;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
#image-container {
|
||||||
|
display: none;
|
||||||
|
flex-direction: column;
|
||||||
|
align-items: center;
|
||||||
|
gap: 1rem;
|
||||||
|
width: 100%;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
#image-container.visible {
|
||||||
|
display: flex;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
#result-image {
|
||||||
|
max-width: 100%;
|
||||||
|
border-radius: 12px;
|
||||||
|
border: 1px solid #2a2a35;
|
||||||
|
background: #1a1a24;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
#download-btn {
|
||||||
|
padding: 0.7rem 1.4rem;
|
||||||
|
font-size: 0.9rem;
|
||||||
|
font-weight: 600;
|
||||||
|
border: 1px solid #2a2a35;
|
||||||
|
border-radius: 8px;
|
||||||
|
background: #1a1a24;
|
||||||
|
color: #a78bfa;
|
||||||
|
cursor: pointer;
|
||||||
|
transition: background 0.2s;
|
||||||
|
text-decoration: none;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
#download-btn:hover {
|
||||||
|
background: #22222e;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.status {
|
||||||
|
font-size: 0.9rem;
|
||||||
|
color: #888;
|
||||||
|
text-align: center;
|
||||||
|
min-height: 1.4em;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.status.error {
|
||||||
|
color: #f87171;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.spinner {
|
||||||
|
display: inline-block;
|
||||||
|
width: 1em;
|
||||||
|
height: 1em;
|
||||||
|
margin-right: 0.5em;
|
||||||
|
vertical-align: -0.15em;
|
||||||
|
border: 2px solid #a78bfa;
|
||||||
|
border-right-color: transparent;
|
||||||
|
border-radius: 50%;
|
||||||
|
animation: spin 0.6s linear infinite;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
@keyframes spin {
|
||||||
|
to { transform: rotate(360deg); }
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.config {
|
||||||
|
width: 100%;
|
||||||
|
max-width: 640px;
|
||||||
|
margin-bottom: 1.5rem;
|
||||||
|
padding: 0.8rem 1rem;
|
||||||
|
background: #1a1a24;
|
||||||
|
border: 1px solid #2a2a35;
|
||||||
|
border-radius: 10px;
|
||||||
|
display: flex;
|
||||||
|
align-items: center;
|
||||||
|
gap: 0.5rem;
|
||||||
|
font-size: 0.85rem;
|
||||||
|
color: #888;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.config label {
|
||||||
|
white-space: nowrap;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.config input {
|
||||||
|
flex: 1;
|
||||||
|
padding: 0.35rem 0.5rem;
|
||||||
|
font-size: 0.85rem;
|
||||||
|
border: 1px solid #2a2a35;
|
||||||
|
border-radius: 6px;
|
||||||
|
background: #0f0f13;
|
||||||
|
color: #e0e0e0;
|
||||||
|
outline: none;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.config input:focus {
|
||||||
|
border-color: #a78bfa;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
</style>
|
||||||
|
</head>
|
||||||
|
<body>
|
||||||
|
<h1>Flux Image Generator</h1>
|
||||||
|
<p class="subtitle">Powered by flux-schnell</p>
|
||||||
|
|
||||||
|
<div class="config">
|
||||||
|
<label for="api-url">API URL:</label>
|
||||||
|
<input id="api-url" value="http://192.168.2.154:5005/v1/images/generations" />
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
|
||||||
|
<div class="input-area">
|
||||||
|
<input id="prompt" type="text" placeholder="Describe the image you want to create..." autofocus />
|
||||||
|
<button id="generate-btn">Generate</button>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
|
||||||
|
<p class="status" id="status"></p>
|
||||||
|
|
||||||
|
<div class="result-area">
|
||||||
|
<div id="image-container">
|
||||||
|
<img id="result-image" alt="Generated image" />
|
||||||
|
<a id="download-btn" download="flux-image.png">⬇ Download PNG</a>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
|
||||||
|
<script>
|
||||||
|
const promptInput = document.getElementById('prompt');
|
||||||
|
const generateBtn = document.getElementById('generate-btn');
|
||||||
|
const apiInput = document.getElementById('api-url');
|
||||||
|
const statusEl = document.getElementById('status');
|
||||||
|
const imageContainer = document.getElementById('image-container');
|
||||||
|
const resultImage = document.getElementById('result-image');
|
||||||
|
const downloadBtn = document.getElementById('download-btn');
|
||||||
|
|
||||||
|
function setStatus(msg, isError = false) {
|
||||||
|
statusEl.innerHTML = msg;
|
||||||
|
statusEl.className = 'status' + (isError ? ' error' : '');
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
async function generate() {
|
||||||
|
const prompt = promptInput.value.trim();
|
||||||
|
if (!prompt) {
|
||||||
|
setStatus('Please enter a prompt.', true);
|
||||||
|
return;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
const apiUrl = apiInput.value.trim();
|
||||||
|
if (!apiUrl) {
|
||||||
|
setStatus('Please enter an API URL.', true);
|
||||||
|
return;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
generateBtn.disabled = true;
|
||||||
|
generateBtn.textContent = 'Generating...';
|
||||||
|
setStatus('<span class="spinner"></span> Generating image...');
|
||||||
|
imageContainer.classList.remove('visible');
|
||||||
|
|
||||||
|
try {
|
||||||
|
const response = await fetch(apiUrl, {
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method: 'POST',
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headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
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body: JSON.stringify({ prompt, model: 'flux-schnell' })
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});
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if (!response.ok) {
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throw new Error(`HTTP ${response.status}: ${response.statusText}`);
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}
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const data = await response.json();
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const base64 = data.data?.[0]?.b64_json;
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if (!base64 || base64 === 'null') {
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throw new Error(data.detail || 'No image data returned.');
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}
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const blob = await fetch(`data:image/png;base64,${base64}`).then(r => r.blob());
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const url = URL.createObjectURL(blob);
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resultImage.src = url;
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downloadBtn.href = url;
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const ts = new Date().toISOString().replace(/[:.]/g, '-');
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downloadBtn.download = `flux-image-${ts}.png`;
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imageContainer.classList.add('visible');
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setStatus('');
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} catch (err) {
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setStatus(`Error: ${err.message}`, true);
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} finally {
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generateBtn.disabled = false;
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generateBtn.textContent = 'Generate';
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}
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}
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generateBtn.addEventListener('click', generate);
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promptInput.addEventListener('keydown', (e) => {
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if (e.key === 'Enter') generate();
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});
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</script>
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</body>
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</html>
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