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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) |