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@@ -22,24 +22,37 @@ def interpret_image(image):
     # Decodificar a saída para texto
     description = processor.decode(out[0], skip_special_tokens=True)
     
+    # Pós-processamento para melhorar a descrição
+    description = description.strip().capitalize()
+    if not description.endswith("."):
+        description += "."
+    
     return description
 
 def nutritional_analysis(image):
     # Passo 1: Gerar descrição da imagem usando BLIP-2
     description = interpret_image(image)
     
-    # Passo 2: Criar um prompt para análise nutricional
+    # Passo 2: Criar um prompt refinado para análise nutricional
     prompt = (
-        f"Com base na descrição do prato de comida abaixo, forneça uma análise nutricional detalhada, "
-        f"incluindo estimativas de calorias, macronutrientes (carboidratos, proteínas, gorduras), "
-        f"e recomendações para melhorar o prato, se necessário.\n\n"
+        f"Com base na descrição do prato de comida abaixo, forneça uma análise nutricional detalhada.\n\n"
         f"Descrição do prato: {description}\n\n"
+        f"Siga este formato:\n"
+        f"- Calorias totais estimadas: [valor]\n"
+        f"- Macronutrientes (em gramas):\n"
+        f"  - Carboidratos: [valor]\n"
+        f"  - Proteínas: [valor]\n"
+        f"  - Gorduras: [valor]\n"
+        f"- Recomendações para melhorar o prato: [sugestões]\n\n"
         f"Análise nutricional:"
     )
     
     # Passo 3: Usar o modelo de linguagem para gerar a análise nutricional
     analysis = nutrition_model(prompt, max_length=300)[0]['generated_text']
     
+    # Pós-processamento para formatar a análise nutricional
+    analysis = analysis.replace("Análise nutricional:", "").strip()
+    
     # Retornar a descrição e a análise nutricional
     return description, analysis
 
@@ -77,7 +90,7 @@ with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(primary_hue="blue", secondary_hue="cyan")) a
     # Feedback do Usuário
     with gr.Row():
         feedback = gr.Markdown("")
-
+    
     # Função para processar a imagem
     def process_image(image):
         try:
@@ -87,10 +100,10 @@ with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(primary_hue="blue", secondary_hue="cyan")) a
         except Exception as e:
             feedback.update(f"❌ Erro ao processar a imagem: {str(e)}")
             return "", ""
-
+    
     # Conectar botão aos outputs
     submit_button.click(process_image, inputs=image_input, outputs=[description_output, analysis_output])
-
+    
     # Rodapé com Chamada à Ação
     with gr.Row():
         gr.Markdown("""