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from PIL import Image | |
from transformers import BlipProcessor, BlipForConditionalGeneration | |
import gradio as gr | |
# Inicialización del procesador y modelo de BLIP | |
processor = BlipProcessor.from_pretrained("Salesforce/blip-image-captioning-large") | |
model = BlipForConditionalGeneration.from_pretrained("Salesforce/blip-image-captioning-large") | |
def generate_captions(image, text=""): | |
# Convertir la imagen cargada a PIL Image | |
raw_image = Image.fromarray(image).convert('RGB') | |
if text: # Conditional image captioning | |
inputs = processor(raw_image, text, return_tensors="pt") | |
else: # Unconditional image captioning | |
inputs = processor(raw_image, return_tensors="pt") | |
# Generar subtítulos para la imagen | |
out = model.generate(**inputs) | |
caption = processor.decode(out[0], skip_special_tokens=True) | |
return caption | |
# Interfaz de Gradio | |
iface = gr.Interface( | |
fn=generate_captions, | |
inputs=[ | |
gr.Image(label="Cargar/Arrastrar Imagen"), # Quitado el argumento 'tool' | |
gr.Textbox(label="Texto Condicional (opcional)", placeholder="Introduce un texto condicional (opcional)...") | |
], | |
outputs=gr.Textbox(label="Subtítulo Generado"), | |
title="Generador de Subtítulos de Imágenes BLIP", | |
description="Esta aplicación genera subtítulos para imágenes cargadas. También puedes proporcionar un texto condicional para guiar la generación del subtítulo." | |
) | |
if __name__ == "__main__": | |
iface.launch() | |