Update app.py

app.py

@@ -6,7 +6,7 @@ from PIL import Image
 import torch
 from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForSemanticSegmentation
 
-MODEL_ID = "jonathandinu/face-parsing"
+MODEL_ID = "mattmdjaga/segformer_b2_clothes"
 processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(MODEL_ID)
 model = AutoModelForSemanticSegmentation.from_pretrained(MODEL_ID)
 
@@ -76,30 +76,21 @@ def run_inference(input_img):
 
     fig = draw_plot(pred_img, seg)
     return fig
-markdown_content = """
-### 모델 소개
 
-Transformer 기반 이미지 분할 모델로 유명인들의 얼굴을 기반으로 한 CelebAMask-HQ 데이터셋을 활용하여 학습된 모델입니다.
-"""
 demo = gr.Interface(
     fn=run_inference,
-    inputs=gr.Image(type="numpy", label="Input Image"),  # 이미지를 입력받음
-    outputs=[  # 마크다운과 플롯 두 개의 출력
-        gr.Markdown(markdown_content),  # 마크다운을 항상 출력
-        gr.Plot(label="Overlay + Legend"),  # 예측된 이미지 출력
-    ],
+    inputs=gr.Image(type="numpy", label="Input Image"),
+    outputs=gr.Plot(label="Overlay + Legend"),
     examples=[
-        "test-1.jpg",
-        "test-2.jpg",
-        "test-3.jpg",
-        "test-4.jpg",
-        "test-5.jpg"
+        "person-1.jpg",
+        "person-2.jpg",
+        "person-3.jpg",
+        "person-4.jpg",
+        "person-5.jpg"
     ],
     flagging_mode="never",
     cache_examples=False,
 )
 
-
-
 if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
+    demo.launch()