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README.md

@@ -4,7 +4,7 @@ emoji: ✏️
 colorFrom: blue
 colorTo: purple
 sdk: gradio
-sdk_version: "4.44.1"
+sdk_version: "4.31.0"
 app_file: app.py
 pinned: false
 ---

app.py

@@ -103,50 +103,16 @@ def transcribe_handwriting(image):
     return output_text[0] if output_text else "文字を認識できませんでした。"
 
 
-# Gradioインターフェースの構築
-with gr.Blocks(title="手書き文字認識システム") as demo:
-    gr.Markdown(
-        """
-        # 手書き文字認識システム
-
-        **Qwen3-VL-4B-Instruct** を使用した手書き文字のOCR（光学文字認識）システムです。
-        日本語とアルファベットの両方に対応しています。
-        """
-    )
-
-    gr.Markdown("手書き文字が書かれた画像をアップロードしてください。")
-
-    with gr.Row():
-        with gr.Column():
-            upload_image = gr.Image(
-                label="画像をアップロード",
-                type="pil",
-                height=400,
-            )
-            upload_btn = gr.Button("文字を認識", variant="primary")
-        with gr.Column():
-            upload_output = gr.Textbox(
-                label="認識結果",
-                lines=10,
-            )
-
-    upload_btn.click(
-        fn=transcribe_handwriting,
-        inputs=upload_image,
-        outputs=upload_output,
-    )
-
-    gr.Markdown(
-        """
-        ---
-        ### 使い方のヒント
-        - スキャンした手書きメモや写真をアップロードしてください
-        - 認識精度は文字の明瞭さに依存します
-        - 日本語とアルファベットの両方に対応しています
-
-        *Powered by Qwen3-VL-4B-Instruct*
-        """
-    )
+# シンプルなgr.Interfaceを使用
+demo = gr.Interface(
+    fn=transcribe_handwriting,
+    inputs=gr.Image(type="pil", label="手書き文字の画像をアップロード"),
+    outputs=gr.Textbox(label="認識結果", lines=10),
+    title="手書き文字認識システム",
+    description="**Qwen3-VL-4B-Instruct** を使用した手書き文字のOCR（光学文字認識）システムです。日本語とアルファベットの両方に対応しています。",
+    article="### 使い方\nスキャンした手書きメモや写真をアップロードしてください。認識精度は文字の明瞭さに依存します。",
+    allow_flagging="never",
+)
 
 if __name__ == "__main__":
     demo.launch()

requirements.txt

@@ -2,6 +2,6 @@ torch
 torchvision
 transformers>=4.57.0
 accelerate
-gradio==4.44.1
+gradio==4.31.0
 pillow
 numpy