Update app.py

uma função de tradução que usa um modelo específico do Hugging Face para converter o texto de descricao_img_input de Português para Inglês antes de enviá-lo para a função gerar_imagem

app.py

@@ -27,6 +27,7 @@ if not HUGGINGFACE_API_KEY:
 BASE_URL = "https://router.huggingface.co/v1"
 MODELO_TEXTO = "meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct"
 MODELO_IMAGEM = "black-forest-labs/FLUX.1-schnell"
+MODELO_TRADUCAO = "Helsinki-NLP/opus-mt-pt-en" # NOVO: Modelo para tradução PT -> EN
 
 # Headers para requisições
 headers = {
@@ -110,6 +111,42 @@ Escreva apenas a legenda, sem introduções ou explicações."""
     except Exception as e:
         return f"❌ Erro de Conexão: {str(e)}"
 
+def traduzir_texto(texto_pt):
+    """Traduz texto de Português (PT) para Inglês (EN) usando API do Hugging Face.
+    Retorna o texto original (PT) em caso de erro ou falha na API.
+    """
+
+    if not HUGGINGFACE_API_KEY:
+        return texto_pt
+
+    # Endpoint da API de Inferência para o modelo de tradução
+    url = f"https://api-inference.huggingface.co/models/{MODELO_TRADUCAO}"
+
+    payload = {
+        "inputs": texto_pt,
+    }
+
+    try:
+        # Usamos requests.post com os headers existentes
+        response = requests.post(url, headers=headers, json=payload, timeout=30)
+        
+        if response.status_code == 200:
+            resultado = response.json()
+            # O modelo opus-mt-pt-en retorna uma lista de dicionários com 'translation_text'
+            if resultado and isinstance(resultado, list) and 'translation_text' in resultado[0]:
+                texto_en = resultado[0]['translation_text']
+                return texto_en
+            else:
+                print(f"⚠️ Tradução falhou (resposta inesperada): {resultado}")
+                return texto_pt # Fallback
+        else:
+            print(f"⚠️ Tradução falhou ({response.status_code}): {response.text}")
+            return texto_pt # Fallback
+
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ Erro na tradução: {str(e)}")
+        return texto_pt # Fallback
+
 
 def gerar_imagem(descricao):
     """
@@ -120,11 +157,10 @@ def gerar_imagem(descricao):
         return None
         
     try:
-        # A importação já foi movida para o topo, mas manter o try/except
-        # para garantir a robustez em caso de falha de importação
         client = InferenceClient(api_key=HUGGINGFACE_API_KEY)
 
         # Adicionar prompt engineering para melhor qualidade
+        # Observação: A descrição (descricao) que chega aqui JÁ ESTÁ EM INGLÊS.
         prompt = f"{descricao}, professional photography, vibrant colors, high quality, 4k"
 
         # Gerar imagem
@@ -166,13 +202,6 @@ def gerar_post_interface(tema, nicho, estilo, descricao_imagem, gerar_img):
 
 
     # Etapa 1: Gerar texto
-    # Gradio aceita que retornemos um gerador ou múltiplos outputs de uma vez.
-    # Para o status, vamos retornar o texto logo no início.
-    # No entanto, a função principal do Gradio deve retornar *todos* os outputs de uma vez.
-
-    # Simulação de status inicial (Gradio não suporta yield/generator para mudar o status aqui facilmente)
-    # Vamos gerar o texto e depois a imagem.
-
     texto = gerar_texto(tema, nicho, estilo)
 
     # Verificar se houve erro no texto
@@ -182,12 +211,18 @@ def gerar_post_interface(tema, nicho, estilo, descricao_imagem, gerar_img):
     # Etapa 2: Gerar imagem (se solicitado)
     imagem = None
     if gerar_img:
-        # Validar descrição da imagem
-        if not descricao_imagem or len(descricao_imagem.strip()) < 3:
-            # Se o usuário marcou a caixa, mas não deu descrição, usaremos o tema
-            descricao_imagem = f"Fotografia profissional de {tema}, cores vibrantes, alta qualidade, 4k"
+        # 1. Definir o prompt em Português
+        descricao_pt = descricao_imagem
+        if not descricao_pt or len(descricao_pt.strip()) < 3:
+             # Se a descrição estiver vazia, usa o tema como base (em português)
+            descricao_pt = f"{tema}, imagem profissional"
+        
+        # 2. Traduzir para Inglês
+        # Chamamos a função de tradução ANTES de gerar a imagem
+        descricao_en = traduzir_texto(descricao_pt)
 
-        imagem = gerar_imagem(descricao_imagem)
+        # 3. Gerar imagem (usando o prompt em INGLÊS)
+        imagem = gerar_imagem(descricao_en)
 
         if imagem is None:
             status_final = "⚠️ Texto gerado, mas houve erro na imagem"
@@ -204,15 +239,7 @@ def gerar_post_interface(tema, nicho, estilo, descricao_imagem, gerar_img):
 # INTERFACE GRADIO
 # ============================================
 
-tema_custom = gr.themes.Glass(
-    primary_hue="blue",      # Cor primária
-    secondary_hue="purple",  # Cor secundária
-    neutral_hue="slate",     # Cor neutra
-    font=["Helvetica", "sans-serif"]
-)
-
-with gr.Blocks(theme=tema_custom, title="Gerador de Posts") as demo:
-# with gr.Blocks(theme=gr.themes.Glass(), title="Gerador de Posts") as demo:
+with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(), title="Gerador de Posts") as demo:
 
     gr.Markdown("""
     # 🚀 Gerador de Posts para Redes Sociais
@@ -253,10 +280,9 @@ with gr.Blocks(theme=tema_custom, title="Gerador de Posts") as demo:
                     )
         
                     descricao_img_input = gr.Textbox(
-                        label="Descrição da Imagem (em inglês)",
-                        placeholder="Ex: person exercising at gym, motivated",
+                        label="Descrição da imagem (em Português)",
+                        placeholder="Ex: Pessoa correndo ao nascer do sol",
                         visible=False  # Só aparece se gerar_img_checkbox for marcado
-                        info="Descreva o que deve aparecer na imagem"
                     )
         
                     def toggle_descricao_img(gerar):
@@ -266,9 +292,9 @@ with gr.Blocks(theme=tema_custom, title="Gerador de Posts") as demo:
                     gerar_img_checkbox.change(
                         toggle_descricao_img,
                         inputs=[gerar_img_checkbox],
-                        outputs=[descricao_img_input]
+                        outputs=[descricao_img_input] # O código selecionado estava correto
                     )
-                            
+        
                     gerar_btn = gr.Button("✨ Gerar Post", variant="primary")
                 
                 with gr.Column(scale=1):
@@ -309,7 +335,10 @@ with gr.Blocks(theme=tema_custom, title="Gerador de Posts") as demo:
 
         
             # ==============================================================
-            # CORREÇÃO DO CÓDIGO DO BOTÃO:
+            # ESTE BLOCO ESTÁ CORRETO APÓS A ÚLTIMA CORREÇÃO:
+            # 1. fn: A função correta é 'gerar_post_interface'.
+            # 2. inputs: Ordem correta para (tema, nicho, estilo, descricao_imagem, gerar_img)
+            # 3. outputs: Ordem correta para (texto_output, imagem_output, status_output)
             # ==============================================================
             gerar_btn.click(
                 fn=gerar_post_interface,
@@ -317,7 +346,6 @@ with gr.Blocks(theme=tema_custom, title="Gerador de Posts") as demo:
                 inputs=[tema_input, nicho_input, estilo_input, descricao_img_input, gerar_img_checkbox],
                 # Ordem CORRETA para a função retornar (texto, imagem, status_final)
                 outputs=[texto_output, imagem_output, status_output]
-                show_progress="full"  # Barra de progresso completa
             )
         
         # ABA 2: Histórico
@@ -331,6 +359,7 @@ with gr.Blocks(theme=tema_custom, title="Gerador de Posts") as demo:
             gr.Markdown("### Configurações do Gerador")
             gr.Markdown("**Modelo de Texto:** Llama 3.1 8B")
             gr.Markdown("**Modelo de Imagem:** FLUX.1 Schnell")
+            gr.Markdown("**Modelo de Tradução (PT -> EN):** Helsinki-NLP/opus-mt-pt-en") # NOVO
             gr.Markdown("**API Provider:** Hugging Face Inference")
 
         # ABA 4: Sobre
@@ -345,14 +374,16 @@ with gr.Blocks(theme=tema_custom, title="Gerador de Posts") as demo:
             - Gradio (interface web)
             - Llama 3.1 8B (geração de texto)
             - FLUX.1 (geração de imagens)
+            - Opus-MT (tradução)
 
             **Como funciona:**
-            1. Você escolhe nicho e tema
-            2. Sistema envia requisição para APIs da Hugging Face
-            3. IAs processam e geram conteúdo
-            4. Resultado aparece instantaneamente
+            1. Você escolhe nicho e tema.
+            2. Se a imagem estiver marcada, a descrição é **automaticamente traduzida para Inglês** (melhor performance).
+            3. Sistema envia requisição para APIs da Hugging Face.
+            4. IAs processam e geram conteúdo.
+            5. Resultado aparece instantaneamente.
 
-            **Desenvolvido por:** Wilde Paz
+            **Desenvolvido por:** Wilder Paz
             """)
 
     # Footer