Update app.py

app.py

@@ -32,12 +32,12 @@ pipe = FluxKontextPipeline.from_pretrained(
     torch_dtype=torch.bfloat16,
 ).to("cuda")
 
-# 변경점: 숫자를 가장 가까운 8의 배수로 만들어주는 함수 추가
-def to_multiple_of_8(n):
+# 변경점: 숫자를 가장 가까운 16의 배수로 만들어주는 함수로 수정
+def to_multiple_of_16(n):
     """
-    Rounds a number to the nearest multiple of 8.
+    Rounds a number to the nearest multiple of 16.
     """
-    return int(np.round(n / 8.0) * 8.0)
+    return int(np.round(n / 16.0) * 16.0)
 
 @spaces.GPU
 def infer(input_image, prompt, seed=42, randomize_seed=False, guidance_scale=2.5, steps=28, progress=gr.Progress(track_tqdm=True)):
@@ -86,10 +86,10 @@ def infer(input_image, prompt, seed=42, randomize_seed=False, guidance_scale=2.5
     if input_image:
         input_image = input_image.convert("RGB")
         
-        # 변경점: 모델의 요구사항에 맞게 이미지 크기를 8의 배수로 조정합니다.
+        # 변경점: 모델의 요구사항에 맞게 이미지 크기를 16의 배수로 조정합니다.
         original_width, original_height = input_image.size
-        new_width = to_multiple_of_8(original_width)
-        new_height = to_multiple_of_8(original_height)
+        new_width = to_multiple_of_16(original_width)
+        new_height = to_multiple_of_16(original_height)
         
         # 조정된 크기로 이미지를 리사이즈합니다.
         resized_image = input_image.resize((new_width, new_height))
@@ -103,7 +103,7 @@ def infer(input_image, prompt, seed=42, randomize_seed=False, guidance_scale=2.5
         ).images[0]
         
     else:
-        # 변경점: 텍스트-이미지 생성 시에는 크기를 명시해주는 것이 좋습니다.
+        # 텍스트-이미지 생성 시에는 크기를 명시해주는 것이 좋습니다.
         image = pipe(
             prompt=prompt,
             width=1024,