Update app.py

app.py

@@ -320,8 +320,7 @@ if __name__ == "__main__":
     try:
         # 3D 생성 파이프라인
         pipeline = TrellisImageTo3DPipeline.from_pretrained(
-            "JeffreyXiang/TRELLIS-image-large",
-            token=HF_TOKEN  # use_auth_token 대신 token 사용
+            "JeffreyXiang/TRELLIS-image-large"
         )
         pipeline.to(device)
         
@@ -329,7 +328,7 @@ if __name__ == "__main__":
         pipe = FluxPipeline.from_pretrained(
             "black-forest-labs/FLUX.1-dev",
             torch_dtype=torch.bfloat16,
-            token=HF_TOKEN,  # use_auth_token 대신 token 사용
+            use_auth_token=HF_TOKEN,  # token 대신 use_auth_token 사용
             device_map="auto"
         )
         
@@ -337,7 +336,7 @@ if __name__ == "__main__":
         lora_path = hf_hub_download(
             "ByteDance/Hyper-SD",
             "Hyper-FLUX.1-dev-8steps-lora.safetensors",
-            token=HF_TOKEN  # use_auth_token 대신 token 사용
+            use_auth_token=HF_TOKEN  # token 대신 use_auth_token 사용
         )
         pipe.load_lora_weights(lora_path)
         pipe.fuse_lora(lora_scale=0.125)
@@ -346,9 +345,13 @@ if __name__ == "__main__":
         translator = pipeline(
             "translation", 
             model="Helsinki-NLP/opus-mt-ko-en",
-            device=0 if torch.cuda.is_available() else -1
+            device=device
         )
         
+        # CUDA 메모리 초기화
+        if torch.cuda.is_available():
+            torch.cuda.empty_cache()
+        
         # 초기 이미지 전처리 테스트
         try:
             test_image = Image.fromarray(np.zeros((512, 512, 3), dtype=np.uint8))