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+import os
+# 强制安装依赖
+os.system("pip install gradio==4.0.0 transformers==4.30.2 torch==1.13.1 pillow==9.4.0")
+
 import gradio as gr
 from transformers import pipeline
 from PIL import Image
 
-# 加载预训练图像文本描述模型
-image_to_text = pipeline("image-to-text", model="nlpconnect/vit-gpt2-image-captioning")
+# 加载模型
+image_to_text = pipeline("image-to-text", model="Salesforce/blip-image-captioning-base")
 
-# 定义生成描述的函数
 def generate_caption(image):
-    # 处理图像并生成描述
     result = image_to_text(image)[0]
     return f"图像描述：{result['generated_text']}"
 
-# 搭建Gradio交互界面
-with gr.Blocks(title="图像文本描述生成工具") as demo:
-    gr.Markdown("# 图像文本描述生成工具")
-    gr.Markdown("上传图片，自动生成对应的英文描述")
-    # 图片上传组件
+with gr.Blocks(title="图像文本描述工具") as demo:
+    gr.Markdown("# 图像文本描述工具")
     image_input = gr.Image(type="pil", label="上传图片")
-    # 结果输出组件
-    text_output = gr.Textbox(label="生成的描述")
-    # 按钮绑定生成函数
-    gr.Button("生成描述").click(
-        fn=generate_caption,
-        inputs=image_input,
-        outputs=text_output
-    )
+    text_output = gr.Textbox(label="生成描述")
+    gr.Button("生成").click(fn=generate_caption, inputs=image_input, outputs=text_output)
 
 if __name__ == "__main__":
     demo.launch()