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@@ -9,7 +9,10 @@ model = BlipForConditionalGeneration.from_pretrained(model_id)
9
  processor = BlipProcessor.from_pretrained(model_id)
10
 
11
  def launch(input):
 
12
  image = Image.open(requests.get(input, stream=True).raw).convert('RGB')
 
 
13
  inputs = processor(image, return_tensors="pt")
14
  out = model.generate(**inputs)
15
  generated_text = processor.decode(out[0], skip_special_tokens=True)
@@ -19,7 +22,9 @@ def launch(input):
19
  sufijo = " top view, flat"
20
  result = f"{prefijo}{generated_text}{sufijo}"
21
 
22
- return result
 
23
 
24
- iface = gr.Interface(launch, inputs="text", outputs="text")
 
25
  iface.launch()
 
9
  processor = BlipProcessor.from_pretrained(model_id)
10
 
11
  def launch(input):
12
+ # Obtener la imagen desde la URL de entrada
13
  image = Image.open(requests.get(input, stream=True).raw).convert('RGB')
14
+
15
+ # Procesar la imagen y generar el texto
16
  inputs = processor(image, return_tensors="pt")
17
  out = model.generate(**inputs)
18
  generated_text = processor.decode(out[0], skip_special_tokens=True)
 
22
  sufijo = " top view, flat"
23
  result = f"{prefijo}{generated_text}{sufijo}"
24
 
25
+ # Devolver tanto la imagen como el texto
26
+ return image, result
27
 
28
+ # Cambiar la configuración de Gradio para que la salida incluya imagen y texto
29
+ iface = gr.Interface(launch, inputs="text", outputs=["image", "text"])
30
  iface.launch()