Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,30 @@
+import gradio as gr
+import tensorflow as tf
+import numpy as np
+from PIL import Image
+from huggingface_hub import hf_hub_download
+
+# Cargar el modelo DAE desde Hugging Face
+modelo_path = hf_hub_download(repo_id="XTEP63/DAE", filename="denoiser.keras")
+dae_model = tf.keras.models.load_model(modelo_path)
+
+# Función para procesar la imagen con el DAE
+def denoise_image(image):
+    image = image.resize((128, 128))  # Ajusta según el tamaño de las imagenes
+    image = np.array(image) / 255.0  # Normalizar
+    image = np.expand_dims(image, axis=0)  
+    output = dae_model.predict(image)
+    output = np.squeeze(output, axis=0)  
+    output = (output * 255).astype(np.uint8)  # Volver a escala 0-255
+    return Image.fromarray(output)
+
+# Interfaz 
+iface_dae = gr.Interface(
+    fn=denoise_image,
+    inputs=gr.Image(type="pil"),
+    outputs=gr.Image(type="pil"),
+    title="Denoising Autoencoder",
+    description="Sube una imagen con ruido y el modelo la limpiará."
+)
+
+iface_dae.launch()