Vaalcino/

Pashubra

    # Obtenir votre token gratuit sur : https://huggingface.co/settings/tokens
    self.headers = {"Authorization": "Bearer VOTRE_TOKEN_ICI"}

def creer_masque_simple(self, image_path, zone):
    """Crée un masque pour les zones à modifier"""
    img = Image.open(image_path)
    w, h = img.size
    mask = Image.new('L', (w, h), 0)
    draw = ImageDraw.Draw(mask)
    
    if zone == "bras":
        # Rectangles pour les manches
        draw.rectangle([int(w*0.20), int(h*0.45), int(w*0.35), int(h*0.70)], fill=255)
        draw.rectangle([int(w*0.50), int(h*0.45), int(w*0.65), int(h*0.70)], fill=255)
    
    elif zone == "jupe":
        draw.rectangle([int(w*0.35), int(h*0.68), int(w*0.55), int(h*0.82)], fill=255)
    
    return mask

def modifier_avec_inpainting(self, image_path, mask, prompt):
    """Utilise l'API Hugging Face pour l'inpainting"""
    
    # Préparer les données
    with open(image_path, "rb") as f:
        image_bytes = f.read()
    
    mask_bytes = io.BytesIO()
    mask.save(mask_bytes, format='PNG')
    mask_bytes = mask_bytes.getvalue()
    
    # Requête API
    payload = {
        "inputs": prompt,
    }
    
    files = {
        "image": image_bytes,
        "mask": mask_bytes
    }
    
    response = requests.post(
        self.api_url_inpaint,
        headers=self.headers,
        data=payload,
        files=files
    )
    
    if response.status_code == 200:
        return Image.open(io.BytesIO(response.content))
    else:
        print(f"Erreur API: {response.status_code}")
        return None

def appliquer_eclairage_local(self, image_path):
    """Version locale de l'éclairage tamisé (sans API)"""
    img = Image.open(image_path)
    img_array = np.array(img).astype(float)
    h, w = img_array.shape[:2]
    
    # Créer vignettage
    center_x, center_y = int(w * 0.45), int(h * 0.50)
    Y, X = np.ogrid[:h, :w]
    dist = np.sqrt((X - center_x)**2 + (Y - center_y)**2)
    max_dist = np.sqrt(center_x**2 + center_y**2)
    
    vignette = 1.0 - (dist / max_dist) * 0.65
    vignette = np.clip(vignette, 0.35, 1.0)
    
    for i in range(3):
        img_array[:, :, i] *= vignette
    
    img_array *= 0.70
    img_array = np.clip(img_array, 0, 255).astype(np.uint8)
    
    return Image.fromarray(img_array)

def process_complete(self, image_path, output_path="resultat.jpg"):
    """Processus complet de modification"""
    
    print("🎨 Début des modifications...\n")
    
    # 1. Éclairage (local, gratuit, instantané)
    print("1/3 - Éclairage tamisé...")
    img = self.appliquer_eclairage_local(image_path)
    img.save("temp_eclairage.jpg")
    
    # 2. Modifier la jupe (API)
    print("2/3 - Raccourcissement jupe...")
    mask_jupe = self.creer_masque_simple("temp_eclairage.jpg", "jupe")
    img = self.modifier_avec_inpainting(
        "temp_eclairage.jpg",
        mask_jupe,
        "shorter white mini skirt, thighs visible"
    )
    if img:
        img.save("temp_jupe.jpg")
    
    # 3. Découvrir les bras (API)
    print("3/3 - Découvrir les bras...")
    mask_bras = self.creer_masque_simple("temp_jupe.jpg", "bras")
    img_final = self.modifier_avec_inpainting(
        "temp_jupe.jpg",
        mask_bras,
        "sleeveless black top, bare arms visible"
    )
    
    if img_final:
        img_final.save(output_path, quality=95)
        print(f"\n✅ Terminé ! Image sauvegardée : {output_path}")
        return img_final
    else:
        print("\n❌ Erreur lors du traitement")
        return None

## 📱 Option Mobile (Gratuite)

**Remini** (iOS/Android)
- Télécharger l'app
- Fonctionnalité "AI Enhance"
- Limité mais gratuit

**Picsart** (iOS/Android)
- Fonction "AI Replace"
- Gratuit avec pub

## 🎯 Ma Recommandation

**Pour votre cas précis, je vous recommande cette approche hybride :**

1. **Éclairage tamisé** → Utilisez Photopea (gratuit, manuel, 5 min)

2. **Modifier vêtements** → Hugging Face Spaces

3. **Regard vers caméra** → ClipDrop Cleanup + Redraw