app.py

import streamlit as st
from transformers import BlipProcessor, BlipForConditionalGeneration
from PIL import Image

# Загрузка модели и процессора
processor = BlipProcessor.from_pretrained("mistralai/Pixtral-12B-2409")
model = BlipForConditionalGeneration.from_pretrained("mistralai/Pixtral-12B-2409")

# Заголовок приложения
st.title("Генерация описаний изображений")

# Загрузка изображения
uploaded_file = st.file_uploader("Выберите изображение...", type=["jpg", "jpeg", "png"])

if uploaded_file is not None:
    # Открытие изображения
    image = Image.open(uploaded_file)
    st.image(image, caption='Загруженное изображение', use_column_width=True)
    
    # Генерация описания
    inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")
    out = model.generate(**inputs)
    description = processor.decode(out[0], skip_special_tokens=True)
    
    # Отображение результата
    st.subheader("Описание:")
    st.write(description)