Premier déploiement - captionneur d'images CPU optimisé

app.py

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+import gradio as gr
+from transformers import pipeline
+from PIL import Image
+import time
+
+print("📥 Chargement du modèle léger (CPU optimisé)...")
+start = time.time()
+
+# Modèle BLIP-base (990M paramètres) - bon compromis qualité/vitesse
+# Alternative plus rapide : "nlpconnect/vit-gpt2-image-captioning"
+captioner = pipeline(
+    "image-to-text",
+    model="Salesforce/blip-image-captioning-base",
+    device=-1  # Force CPU
+)
+
+print(f"✅ Modèle chargé en {time.time() - start:.1f} secondes")
+
+def generate_caption(image, prompt_text=""):
+    """Génère une légende pour l'image"""
+    try:
+        # Convertir l'image PIL
+        if hasattr(image, 'size'):
+            pil_image = image
+        else:
+            pil_image = Image.fromarray(image.astype('uint8'))
+        
+        # Générer la légende (max 50 tokens pour rester rapide)
+        result = captioner(pil_image, max_new_tokens=50)
+        caption = result[0]['generated_text']
+        
+        # Ajouter le prompt personnalisé si fourni
+        if prompt_text and prompt_text.strip():
+            return f"{prompt_text} {caption}"
+        
+        return caption
+    except Exception as e:
+        return f"Erreur : {str(e)}"
+
+# Interface simple et efficace
+with gr.Blocks(title="Générateur de titres d'images (CPU optimisé)") as demo:
+    gr.Markdown("""
+    # 🖼️ Générateur de titres d'images
+    **Temps de réponse : 30-60 secondes par image**
+    - Modèle BLIP-base (990M paramètres)
+    - Optimisé pour le CPU gratuit
+    """)
+    
+    with gr.Row():
+        with gr.Column(scale=1):
+            image_input = gr.Image(label="📸 Uploadez votre image", type="pil")
+            prompt = gr.Textbox(
+                label="Style de titre (optionnel)",
+                placeholder="Exemple: 'Titre court :' ou 'Description :'",
+                lines=1
+            )
+            btn = gr.Button("🚀 Générer le titre", variant="primary")
+        
+        with gr.Column(scale=1):
+            output = gr.Textbox(label="🏷️ Titre généré", lines=4)
+    
+    btn.click(
+        fn=generate_caption,
+        inputs=[image_input, prompt],
+        outputs=output
+    )
+
+demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)

requirements.txt

@@ -0,0 +1,4 @@
+gradio
+transformers
+torch
+pillow