initial commit

app.py

@@ -244,73 +244,64 @@ def make3d(images):
 
 
 _HEADER_ = '''
-<h2><b>Official 🤗 Gradio Demo</b></h2><h2><a href='https://github.com/TencentARC/InstantMesh' target='_blank'><b>InstantMesh: Efficient 3D Mesh Generation from a Single Image with Sparse-view Large Reconstruction Models</b></a></h2>
+<h2><b>🚀 LUNAAR: Fotoğraftan Anında 3D Model Üretimi</b></h2>
+LUNAAR, yüklediğiniz tek bir fotoğrafla hızlı ve yüksek doğrulukta 3D modeller oluşturan yenilikçi bir platformdur. Hem ürün görselleştirmesi hem de artırılmış gerçeklik (AR) deneyimlerine anında geçiş sağlar. 🛋️
 
-**InstantMesh** is a feed-forward framework for efficient 3D mesh generation from a single image based on the LRM/Instant3D architecture.
+🔧 **Nasıl Çalışır?**
+- Fotoğrafınızı yükleyin. Yapay zeka arka planı otomatik temizler, eksik açılardan görünüm oluşturur.
+- Dakikalar içinde .OBJ ve .GLB formatlarında tam 3D model elde edin.
 
-Code: <a href='https://github.com/TencentARC/InstantMesh' target='_blank'>GitHub</a>. Techenical report: <a href='https://arxiv.org/abs/2404.07191' target='_blank'>ArXiv</a>.
+💡 **Neden LUNAAR?**
+- **Yüksek Hız ve Doğruluk:** Tek bir fotoğrafla hızlı ve hassas 3D modelleme imkanı.
+- **Kapsamlı Uygulama Alanları:** AR entegrasyonu sayesinde e-ticaret, mimari ve ürün tasarımı gibi farklı sektörlere kolayca adapte edilebilir.
+- **Kolay Kullanım:** Gelişmiş yapay zeka teknolojimiz sayesinde profesyonel düzeyde modeller oluşturmak artık herkesin erişiminde.
+
+💡 **Dikkat Edilmesi Gerekenler:**
+- Sonuçlar fotoğraf kalitesine bağlıdır. En iyi sonuçları almak için farklı **tohum değerlerini** deneyin (Varsayılan: 42).
+- Platformumuz, 3D modelleri hızlı bir şekilde dışa aktarmanızı ve AR için hazır hale getirmenizi sağlar.
 
-❗️❗️❗️**Important Notes:**
-- Our demo can export a .obj mesh with vertex colors or a .glb mesh now. If you prefer to export a .obj mesh with a **texture map**, please refer to our <a href='https://github.com/TencentARC/InstantMesh?tab=readme-ov-file#running-with-command-line' target='_blank'>Github Repo</a>.
-- The 3D mesh generation results highly depend on the quality of generated multi-view images. Please try a different **seed value** if the result is unsatisfying (Default: 42).
 '''
 
 _CITE_ = r"""
-If InstantMesh is helpful, please help to ⭐ the <a href='https://github.com/TencentARC/InstantMesh' target='_blank'>Github Repo</a>. Thanks! [![GitHub Stars](https://img.shields.io/github/stars/TencentARC/InstantMesh?style=social)](https://github.com/TencentARC/InstantMesh)
----
-📝 **Citation**
-
-If you find our work useful for your research or applications, please cite using this bibtex:
-```bibtex
-@article{xu2024instantmesh,
-  title={InstantMesh: Efficient 3D Mesh Generation from a Single Image with Sparse-view Large Reconstruction Models},
-  author={Xu, Jiale and Cheng, Weihao and Gao, Yiming and Wang, Xintao and Gao, Shenghua and Shan, Ying},
-  journal={arXiv preprint arXiv:2404.07191},
-  year={2024}
-}
-```
-
-📋 **License**
+LUNAAR'ı beğendiyseniz, lütfen destekleyin. Teşekkürler!
 
-Apache-2.0 LICENSE. Please refer to the [LICENSE file](https://huggingface.co/spaces/TencentARC/InstantMesh/blob/main/LICENSE) for details.
+📧 **İletişim**
 
-📧 **Contact**
-
-If you have any questions, feel free to open a discussion or contact us at <b>[email protected]</b>.
+Sorularınız mı var? Bize <b>[email protected]</b> üzerinden ulaşabilirsiniz.
 """
 
+theme = gr.themes.Base()
 
-with gr.Blocks() as demo:
+with gr.Blocks(theme=theme) as demo:
     gr.Markdown(_HEADER_)
     with gr.Row(variant="panel"):
         with gr.Column():
             with gr.Row():
                 input_image = gr.Image(
-                    label="Input Image",
+                    label="Yüklenen Görsel",  
                     image_mode="RGBA",
                     sources="upload",
-                    #width=256,
-                    #height=256,
                     type="pil",
                     elem_id="content_image",
                 )
                 processed_image = gr.Image(
-                    label="Processed Image", 
-                    image_mode="RGBA", 
-                    #width=256,
-                    #height=256,
-                    type="pil", 
+                    label="İşlenmiş Görsel",  
+                    image_mode="RGBA",
+                    type="pil",
                     interactive=False
                 )
             with gr.Row():
                 with gr.Group():
                     do_remove_background = gr.Checkbox(
-                        label="Remove Background", value=True
+                        label="Arka Planı Kaldır", 
+                        value=True
+                    )
+                    sample_seed = gr.Number(
+                        value=42, label="Tohum Değeri",  
+                        precision=0
                     )
-                    sample_seed = gr.Number(value=42, label="Seed Value", precision=0)
-
                     sample_steps = gr.Slider(
-                        label="Sample Steps",
+                        label="Örnekleme Adımları",  
                         minimum=30,
                         maximum=75,
                         value=75,
@@ -322,11 +313,9 @@ with gr.Blocks() as demo:
 
             with gr.Row(variant="panel"):
                 gr.Examples(
-                    examples=[
-                        os.path.join("examples", img_name) for img_name in sorted(os.listdir("examples"))
-                    ],
+                    examples=[os.path.join("examples", img_name) for img_name in sorted(os.listdir("examples"))],
                     inputs=[input_image],
-                    label="Examples",
+                    label="Örnekler",  
                     cache_examples=False,
                     examples_per_page=16
                 )
@@ -337,36 +326,28 @@ with gr.Blocks() as demo:
 
                 with gr.Column():
                     mv_show_images = gr.Image(
-                        label="Generated Multi-views",
+                        label="Oluşturulan Çoklu Görünüm",  
                         type="pil",
                         width=379,
                         interactive=False
                     )
 
-                # with gr.Column():
-                #     output_video = gr.Video(
-                #         label="video", format="mp4",
-                #         width=379,
-                #         autoplay=True,
-                #         interactive=False
-                #     )
-
             with gr.Row():
                 with gr.Tab("OBJ"):
                     output_model_obj = gr.Model3D(
-                        label="Output Model (OBJ Format)",
+                        label="Çıktı Modeli (OBJ Formatı)",  
                         interactive=False,
                     )
-                    gr.Markdown("Note: Downloaded .obj model will be flipped. Export .glb instead or manually flip it before usage.")
+                    gr.Markdown("Not: İndirilen .obj modeli ters olabilir. Kullanımdan önce manuel çevirin veya .glb formatında dışa aktarın.")
                 with gr.Tab("GLB"):
                     output_model_glb = gr.Model3D(
-                        label="Output Model (GLB Format)",
+                        label="Çıktı Modeli (GLB Formatı)",  
                         interactive=False,
                     )
-                    gr.Markdown("Note: The model shown here has a darker appearance. Download to get correct results.")
+                    gr.Markdown("Not: Model burada daha koyu görünebilir. Doğru sonuçlar için indirip kontrol edin.")
 
             with gr.Row():
-                gr.Markdown('''Try a different <b>seed value</b> if the result is unsatisfying (Default: 42).''')
+                gr.Markdown('''Sonuç tatmin edici değilse, farklı bir <b>tohum değeri</b> deneyin (Varsayılan: 42).''')
 
     gr.Markdown(_CITE_)