Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,74 @@
+import gradio as gr
+from transformers import pipeline
+from PIL import Image
+import os
+
+# Lấy giá trị của biến môi trường   
+model_name = os.getenv("model_name")  # Lấy giá trị của biến môi trường  
+
+# Khởi tạo pipeline  
+pipe = pipeline("image-classification", model=model_name)  
+
+
+
+# Hàm xử lý ảnh đầu vào
+def detect(image):
+    # Chạy mô hình trên ảnh
+    results = pipe(image)
+    
+    # Chuyển kết quả thành dạng dễ đọc
+    result_dict = {res["label"]: res["score"] for res in results}
+    
+    # Lấy xác suất của từng lớp (DeepFake và Real)
+    deepfake_score = result_dict.get("Fake", 0.0)
+    real_score = result_dict.get("Real", 0.0)
+    
+    return deepfake_score, real_score
+
+
+custom_css = """
+.button-gradient {
+  background: linear-gradient(45deg, #ff416c, #ff4b2b, #ff9b00, #ff416c);
+  background-size: 400% 400%;
+  border: none;
+  padding: 14px 28px;
+  font-size: 16px;
+  font-weight: bold;
+  color: white;
+  border-radius: 10px;
+  cursor: pointer;
+  transition: 0.3s ease-in-out;
+  animation: gradientAnimation 2s infinite linear;
+  box-shadow: 0 4px 10px rgba(255, 65, 108, 0.6);
+}
+@keyframes gradientAnimation {
+  0% { background-position: 0% 50%; }
+  25% { background-position: 50% 100%; }
+  50% { background-position: 100% 50%; }
+  75% { background-position: 50% 0%; }
+  100% { background-position: 0% 50%; }
+}
+.button-gradient:hover {
+  transform: scale(1.05);
+  box-shadow: 0 6px 15px rgba(255, 75, 43, 0.8);
+}
+"""
+
+
+# Giao diện Gradio
+with gr.Blocks(css=custom_css) as demo:
+    gr.Markdown("# 🔍 DeepFake Detector\nUpload an image to check if it's DeepFake or Real.")
+    
+    with gr.Row():
+        with gr.Column():
+            image = gr.Image(type="pil", label="Upload Image")
+            detect_button = gr.Button("Detect")
+        
+        with gr.Column():
+            deepfake_label = gr.Label(label="DeepFake Probability")
+            real_label = gr.Label(label="Real Probability")
+
+    detect_button.click(detect, inputs=[image], outputs=[deepfake_label, real_label])
+
+# Khởi chạy ứng dụng
+demo.launch()