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app.py

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+import gradio as gr
+import torch
+from PIL import Image
+from diffusers import DiffusionPipeline
+from transformers import pipeline
+
+modeloObtenerTextoImagen = pipeline("image-to-text", model="Salesforce/blip-image-captioning-base")
+modeloGenerarImagen = DiffusionPipeline.from_pretrained("sd-legacy/stable-diffusion-v1-5", torch_dtype=torch.float32)
+
+def obtenerDescripcion(imagen):
+    resultadoModeloTI = modeloObtenerTextoImagen(Image.fromarray(imagen))
+    print(f'La frase que se ha obtenido de la imagen es {resultadoModeloTI}')
+    return modeloGenerarImagen(resultadoModeloTI[0]['generated_text']).images[0]
+
+demo = gr.Interface(fn=obtenerDescripcion, inputs="image", outputs="image")
+demo.launch(share=True)