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+import gradio as gr
+
+def dummy_segmentation(image):
+    return image, "Aperçu de l'image segmentée"
+
+# Définition de l'interface
+titre = "Analyseur d'Inclusivité de Mode"
+description = "Analysez et recommandez des styles basés sur le type de corps et l'ethnicité à l'aide de la segmentation d'image."
+
+custom_css = """
+body {
+    font-family: Arial, sans-serif;
+    background-color: #f0f0f0;
+    color: #333;
+}
+.gradio-container {
+    max-width: 800px;
+    margin: auto;
+    padding: 2rem;
+    background: white;
+    border-radius: 10px;
+    box-shadow: 0 2px 10px rgba(0, 0, 0, 0.1);
+}
+.gr-button {
+    background-color: #007BFF;
+    color: white;
+    border: none;
+    padding: 10px 20px;
+    text-align: center;
+    font-size: 16px;
+    margin: 10px 0;
+    border-radius: 5px;
+    cursor: pointer;
+    transition: background-color 0.3s;
+}
+.gr-button:hover {
+    background-color: #0056b3;
+}
+"""
+
+with gr.Blocks(css=custom_css) as demo:
+    gr.Markdown(f"# {titre}")
+    gr.Markdown(description)
+    
+    with gr.Row():
+        with gr.Column():
+            input_image = gr.Image(label="Télécharger une image", type="file")
+            analyze_button = gr.Button("Analyser")
+            
+        with gr.Column():
+            output_image = gr.Image(label="Image segmentée")
+            output_text = gr.Textbox(label="Recommandations")
+
+    # Fonction fictive pour le modèle de segmentation
+    analyze_button.click(dummy_segmentation, inputs=input_image, outputs=[output_image, output_text])
+
+    gr.Markdown("## Résultats")
+    gr.Markdown("L'image segmentée et les recommandations de style apparaîtront ici.")
+
+demo.launch()