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 import gradio as gr
+from transformers import pipeline
+from diffusers import StableDiffusionPipeline
+import torch
 
-def hello(name):
-    return f"Hola, {name}! Bienvenido a Hugging Face Spaces."
+# Cargar modelo para clasificar imágenes de perros y gatos
+classifier = pipeline("image-classification", model="microsoft/resnet-50")
+
+# Cargar modelo para generar imágenes desde texto
+pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5")
+pipe.to("cpu")
+
+# Función para procesar imagen o texto
+def process_input(image, description):
+    if image is not None:  # Si el usuario sube una imagen
+        results = classifier(image)
+        return results[0]["label"], None  # Devuelve la raza detectada
+    elif description:  # Si el usuario escribe un texto
+        image = pipe(description).images[0]
+        return None, image  # Devuelve la imagen generada
+    return "Por favor, sube una imagen o escribe una descripción", None
+
+# Interfaz de usuario con Gradio
+iface = gr.Interface(
+    fn=process_input,
+    inputs=[gr.Image(type="pil"), gr.Textbox(label="Describe un gato o perro")],
+    outputs=[gr.Textbox(label="Predicción"), gr.Image(label="Imagen generada")],
+    title="Detector y Generador de Razas de Gatos y Perros",
+    description="Sube una imagen para conocer la raza o escribe una descripción para generar una imagen."
+)
 
-iface = gr.Interface(fn=hello, inputs="text", outputs="text")
 iface.launch()