app.py

import gradio as gr

def dummy_response(entrada, modelo=None):
    if modelo:
        return f"🔧 Funcionalidad en desarrollo... Modelo seleccionado: {modelo}"
    else:
        return "🔧 Funcionalidad en desarrollo..."

with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown("""
    # 🤖 Aplicación Multimodal con Deep Learning
    Esta aplicación integra modelos de visión e inteligencia artificial para analizar **imágenes**, **videos** y **audio** en tiempo real.    
    """)

    with gr.Tab("📷 Clasificación de Imágenes"):
        gr.Markdown("Sube una imagen para clasificarla con modelos visuales (ResNet, MobileNet, EfficientNet)")
        image_input = gr.Image(type="pil", label="📤 Imagen de entrada")
        image_model = gr.Dropdown(
            ["ResNet", "EfficientNet"],
            label="Selecciona el modelo",
            value="ResNet"
        )
        image_output = gr.Textbox(label="📈 Resultado")
        gr.Button("Clasificar Imagen").click(fn=dummy_response, inputs=[image_input, image_model], outputs=image_output)

    with gr.Tab("🎞️ Clasificación de Video"):
        gr.Markdown("Sube un video. Se extraerá un fotograma y se clasificará su contenido.")
        video_input = gr.Video(label="📤 Video de entrada")
        video_model = gr.Dropdown(
            ["ResNet", "MobileNet", "EfficientNet"],
            label="Selecciona el modelo",
            value="ResNet"
        )
        frame_preview = gr.Image(label="🖼️ Fotograma extraído")
        video_output = gr.Textbox(label="📈 Resultado")
        gr.Button("Analizar Video").click(fn=dummy_response, inputs=[video_input, video_model], outputs=[frame_preview, video_output])

    with gr.Tab("🎙️ Reconocimiento de Voz"):
        gr.Markdown("Sube un archivo de audio para convertirlo en texto utilizando un modelo basado en CTC.")
        audio_input = gr.Audio(type="filepath", label="🎧 Audio de entrada")
        audio_output = gr.Textbox(label="📝 Texto transcrito")
        gr.Button("Transcribir Audio").click(fn=dummy_response, inputs=audio_input, outputs=audio_output)

demo.launch()