app.py

# Importar as bibliotecas necessárias
import gradio as gr
import transformers
from PIL import Image
import requests
from io import BytesIO

# Definir o modelo de geração de texto
model = transformers.pipeline('text-generation', model='gpt2')

# Definir a função de conversão de texto em imagem
def text_to_image(text):
  # Gerar o texto a partir do texto de entrada
  generated_text = model(text, max_length=50)[0]['generated_text']
  # Remover os caracteres especiais do texto gerado
  generated_text = generated_text.replace('\n', ' ').replace('\r', '')
  # Criar uma URL para obter a imagem a partir do texto gerado
  url = f"https://api.img4me.com/?text={generated_text}&font=arial&fcolor=000000&size=35&bcolor=FFFFFF&type=png"
  # Obter a imagem a partir da URL
  response = requests.get(url)
  image_url = response.content.decode()
  image = Image.open(BytesIO(requests.get(image_url).content))
  # Retornar a imagem
  return image

# Definir a interface do aplicativo
iface = gr.Interface(
  fn=text_to_image, 
  inputs=gr.inputs.Textbox(lines=2, label="Texto de entrada"),
  outputs=gr.outputs.Image(type="pil", label="Imagem de saída")
)

# Lan��ar o aplicativo
iface.launch()