Update app.py

app.py

@@ -1,19 +1,39 @@
 import gradio as gr
-from transformers import pipeline
+from transformers import AutoProcessor, MusicgenForConditionalGeneration
+import torch
 
-# Загружаем модель MusicGen (примерное название, так как такой модели нет в библиотеке transformers)
-# Предполагаем, что модель возвращает аудиофайл в формате mp3
-music_generator = pipeline("music-generation", model="musicgen")
+# Загружаем предварительно обученный процессор и модель
+processor = AutoProcessor.from_pretrained("facebook/musicgen-small")
+model = MusicgenForConditionalGeneration.from_pretrained("facebook/musicgen-small")
 
 def generate_music(prompt):
+    # Преобразуем текстовый запрос в формат, подходящий для модели
+    inputs = processor(
+        text=[prompt],
+        padding=True,
+        return_tensors="pt",
+    )
+    
     # Генерируем музыку на основе текстового запроса
-    # Предполагаем, что результатом является путь к файлу mp3
-    music_path = music_generator(prompt)
-    return music_path
+    with torch.no_grad():  # Отключаем расчет градиентов для экономии памяти
+        audio_values = model.generate(**inputs, do_sample=True, guidance_scale=3, max_new_tokens=256)
+
+    # В зависимости от формата выходных данных модели, нужно преобразовать их в аудио
+    # В этом примере предполагается, что audio_values - это тензор с аудиоданными
+    audio = audio_values.cpu().numpy().flatten()  # Преобразуем в одномерный массив
+
+    # Сохраняем аудио в файл
+    # Это пример, вам необходимо использовать правильный формат и библиотеку для сохранения аудио
+    # Например, используя soundfile или scipy.io.wavfile для сохранения в WAV
+    import soundfile as sf
+    audio_file_path = "generated_music.wav"
+    sf.write(audio_file_path, audio, samplerate=16000)  # Предполагаемая частота дискретизации
+
+    return audio_file_path
 
 with gr.Blocks() as demo:
     with gr.Row():
-        prompt_input = gr.Textbox(lines=3, placeholder="Введите текст для генерации музыки...", label="Текстовый запрос")
+        prompt_input = gr.Textbox(lines=3, placeholder="Введите описание музыки...", label="Текстовый запрос")
     with gr.Row():
         generate_button = gr.Button("Создать")
     with gr.Row():