app.py

import gradio as gr
from PIL import Image
from transformers import pipeline

captioner = pipeline("image-to-text", model="Salesforce/blip-image-captioning-large")

def describir(imagen):
    if imagen is None:
        return "Sube una imagen."

    img = Image.fromarray(imagen)
    
    result = captioner(img)[0]["generated_text"]
    return result

with gr.Blocks(title="Accesibilidad con Transformers") as demo:
    gr.Markdown(
        """
        #Accesibilidad con Transformers
        Sube una imagen y un modelo Transformer generará una descripción detallada 
        para mejorar la accesibilidad del contenido visual.
        """
    )

    with gr.Row():
        image_input = gr.Image(type="numpy", label="Sube una Imagen")

        text_output = gr.Textbox(label="Descripción Generada")

    run_button = gr.Button("Generar Descripción")
    run_button.click(
        fn=describir,
        inputs=image_input,
        outputs=text_output
    )
    
demo.launch()