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@@ -18,60 +18,74 @@ def preprocess_image(image):
 
 def predict(image):
     """Realizar predicción y formatear resultados"""
+    if image is None:
+        raise gr.Error("¡Por favor sube una imagen o toma una foto!")
+    
     processed_img = preprocess_image(image)
     preds = model.predict(np.expand_dims(processed_img, axis=0))[0]
     return {label: float(preds[i]) for i, label in enumerate(cifar10_labels)}
 
-# Configurar ejemplos con miniaturas y etiquetas
+# Configurar ejemplos
 examples = [
-    "ejemplos/avion.jpg",
-    "ejemplos/automovil.jpg",
-    "ejemplos/pajaro.jpg",
-    "ejemplos/gato.jpg",
-    "ejemplos/venado.jpg",
-    "ejemplos/perro.jpg",
-    "ejemplos/rana.jpg",
-    "ejemplos/caballo.jpg",
-    "ejemplos/barco.jpg",
-    "ejemplos/camion.jpg"
+    ["ejemplos/avion.jpg"],
+    ["ejemplos/automovil.jpg"],
+    ["ejemplos/pajaro.jpg"],
+    ["ejemplos/gato.jpg"],
+    ["ejemplos/venado.jpg"],
+    ["ejemplos/perro.jpg"],
+    ["ejemplos/rana.jpg"],
+    ["ejemplos/caballo.jpg"],
+    ["ejemplos/barco.jpg"],
+    ["ejemplos/camion.jpg"]
 ]
 
-# Construir interfaz con múltiples fuentes de entrada
-with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(), css=".example-image {max-height: 150px}") as app:
-    gr.Markdown("# 📷 Clasificador CIFAR-10 Multifuente")
+# Construir interfaz
+with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as app:
+    gr.Markdown("# 📷 Clasificador CIFAR-10")
     
     with gr.Row():
         with gr.Column():
-            # Entrada de imagen con múltiples fuentes
             input_image = gr.Image(
                 sources=["upload", "webcam", "clipboard"],
                 type="pil",
-                label="Selecciona, toma foto o pega imagen (Ctrl+V)",
-                height=300
+                label="Entrada de imagen",
+                height=250
             )
-            submit_btn = gr.Button("Clasificar 🚀", variant="primary")
+            with gr.Row():
+                submit_btn = gr.Button("Predecir", variant="primary")
+                clear_btn = gr.Button("Limpiar")
         
         with gr.Column():
             output_label = gr.Label(
                 label="Resultados",
-                num_top_classes=10,
-                container=True,
+                num_top_classes=3,
                 show_label=True
             )
     
-    # Sección de ejemplos con miniaturas y etiquetas
-    gr.Markdown("## Ejemplos del Dataset (10 categorías)")
-    with gr.Row(variant="panel"):
-        for label, example in zip(cifar10_labels, examples):
-            with gr.Column(scale=1, min_width=120):
-                gr.Image(
-                    example,
-                    label=label.capitalize(),
-                    show_label=True,
-                    container=True,
-                    elem_classes="example-image"
-                )
+    # Ejemplos con miniaturas
+    gr.Markdown("## Ejemplos de categorías")
+    with gr.Row():
+        for example in examples:
+            gr.Examples(
+                examples=example,
+                inputs=input_image,
+                label=cifar10_labels[examples.index(example)].capitalize(),
+                examples_per_page=10
+            )
+
+    # Conectar eventos
+    submit_btn.click(
+        fn=predict,
+        inputs=input_image,
+        outputs=output_label,
+        api_name="predict"
+    )
+    
+    clear_btn.click(
+        fn=lambda: [None, None],
+        inputs=None,
+        outputs=[input_image, output_label]
+    )
 
-# Lanzar aplicación
 if __name__ == "__main__":
     app.launch()