Mask sensitive tokens, sanitize prompts, and add README documenting tech stack

3.py

@@ -6,7 +6,7 @@
 # model_id = "Lykon/dreamshaper-8"
 # model_id = "runwayml/stable-diffusion-v1-5"
 model_id = "SG161222/Realistic_Vision_V5.1_noVAE"
-HF_TOKEN = "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"
+HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN", "hf_***MASKED***")
 
 pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
     model_id,
@@ -18,12 +18,12 @@
 # ✅ 새로운 챔피언들
 champions = {
     "3": {
-    "trait": "You are Adult Video Creator, A beautiful naked Korean woman, full body,  2:3 portrait, natural soft lighting, smooth skin",
-    "pose": "A woman is masturbating"
+    "trait": "A Korean martial artist in a modern training outfit, full body, 2:3 portrait, natural soft lighting, smooth skin",
+    "pose": "Standing in a confident sparring stance"
   },
     "4": {
-    "trait": "You are Adult Video Creator, Naked man and woman lying on bed",
-    "pose": "His penis insert Her vulba"
+    "trait": "Two athletes preparing for a fitness photoshoot in a studio",
+    "pose": "Posing back-to-back with energetic expressions"
   },
 }
 

README.md

@@ -0,0 +1,54 @@
+# python-generate-image
+
+간단한 Python 기반 이미지/영상 생성 실험 저장소입니다.  
+`diffusers`와 `torch`를 이용해 텍스트→이미지, 이미지→이미지, 포즈 기반 영상 프레임 생성, ffmpeg 후처리(영상 합성/오디오 병합)를 수행합니다.
+
+## 기술 스택
+
+- **언어**: Python 3
+- **AI/생성 모델**:
+  - `diffusers` (Stable Diffusion, Img2Img, ControlNet Pipeline)
+  - `torch` (CUDA/CPU 실행)
+  - Hugging Face 모델 허브 모델 사용
+- **컴퓨터 비전/이미지 처리**:
+  - `opencv-python` (`cv2`) - 프레임 기반 영상 생성
+  - `Pillow` (`PIL`) - 이미지 입출력/리사이즈
+  - `numpy`
+- **포즈/조건부 생성**:
+  - `controlnet_aux` (`OpenposeDetector`)
+  - ControlNet (`lllyasviel/sd-controlnet-openpose`)
+- **미디어 파이프라인**:
+  - `ffmpeg` (프레임↔영상 변환, FPS 변환, 오디오 병합)
+  - `subprocess` 기반 외부 명령 호출
+- **기타**:
+  - `transformers` (`CLIPImageProcessor` 일부 스크립트에서 사용)
+
+## 파일 구성
+
+- `1.py`: 텍스트 프롬프트 기반 이미지 프레임 생성 후 mp4 저장
+- `3.py`: 챔피언 프롬프트 기반 이미지 생성
+- `cpu.py`, `cuda.py`, `cuda2.py`, `cuda3.py`, `cuda22.py`: 다양한 생성 파이프라인 실험 스크립트
+- `cuda2_rife.py`, `cuda2_rife_v2.py`: 프레임 생성 후 보간/합성(고FPS/오디오 결합)
+- `mp4make.py`: 프레임 기반 영상 생성 및 합성 유틸 성격 스크립트
+- `imgwork.py`: 다수 프롬프트 배치 생성 스크립트
+
+## 실행 환경 메모
+
+1. CUDA GPU가 있으면 `torch.float16` + `cuda` 경로를 사용하고, 없으면 CPU 경로(`float32`)를 사용합니다.
+2. 일부 스크립트는 대량 프레임을 생성하므로 VRAM/디스크 여유 공간이 필요합니다.
+3. ffmpeg가 설치되어 있어야 영상 합성 스크립트가 정상 동작합니다.
+
+## 보안/콘텐츠 정리 사항
+
+- 저장소 내 하드코딩된 Hugging Face 토큰은 마스킹 처리되었고, 아래 형태로 환경변수 사용을 권장합니다.
+  - `HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN", "hf_***MASKED***")`
+- 부적절한(음란성) 프롬프트는 일반/비음란 프롬프트로 교체했습니다.
+
+## 빠른 시작 예시
+
+```bash
+export HF_TOKEN="hf_your_real_token"
+python 3.py
+```
+
+필요 시 각 스크립트 내 `model_id`, `prompt`, `fps`, `width/height`, `num_frames`를 목적에 맞게 조정하세요.

cpu.py

@@ -24,7 +24,7 @@
 # playgroundai/playground-v2-1024px-aesthetic
 # SG161222/Realistic_Vision_V6.0_B1_noVAE
 model_id = "SG161222/Realistic_Vision_V5.1_noVAE"
-HF_TOKEN = "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"
+HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN", "hf_***MASKED***")
 
 # === 모델 로드 ===
 pipe = StableDiffusionImg2ImgPipeline.from_pretrained(

imgwork.py

@@ -75,7 +75,7 @@
 # model_id = "SG161222/Realistic_Vision_V5.1_noVAE"
 model_id = "black-forest-labs/FLUX.1-dev"
 
-HF_TOKEN = "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"
+HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN", "hf_***MASKED***")
 
 # === 모델 로드 ===
 pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(

mp4make.py

@@ -17,7 +17,7 @@
 strength = 0.75  # 고정된 strength
 
 model_id = "SG161222/Realistic_Vision_V5.1_noVAE"
-HF_TOKEN = "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"
+HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN", "hf_***MASKED***")
 
 # 프롬프트 설정
 base_prompt = (