Update app.py

app.py

@@ -1,13 +1,13 @@
 import gradio as gr
 import torch
-from transformers import AutoModel, AutoProcessor
-import pandas as pd
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoProcessor
 from PIL import Image
+import pandas as pd
 import numpy as np
 
-# Carrega o modelo
-model = AutoModel.from_pretrained("openbmb/MiniCPM-o-2_6", trust_remote_code=True)
-processor = AutoProcessor.from_pretrained("openbmb/MiniCPM-o-2_6", trust_remote_code=True)
+# Carrega o modelo Emu3-Gen
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("BAAI/Emu3-Gen", trust_remote_code=True)
+processor = AutoProcessor.from_pretrained("BAAI/Emu3-Gen", trust_remote_code=True)
 
 # Base de dados nutricional
 NUTRITION_DB = {
@@ -15,14 +15,11 @@ NUTRITION_DB = {
     "feijão": {"calorias": 77, "proteinas": 5.2, "carboidratos": 13.6, "gorduras": 0.5},
     "carne": {"calorias": 250, "proteinas": 26, "carboidratos": 0, "gorduras": 17},
     "batata frita": {"calorias": 312, "proteinas": 3.4, "carboidratos": 41, "gorduras": 15},
-    "salada": {"calorias": 15, "proteinas": 1.4, "carboidratos": 2.9, "gorduras": 0.2},
-    "ovo": {"calorias": 155, "proteinas": 13, "carboidratos": 1.1, "gorduras": 11},
-    "peixe": {"calorias": 206, "proteinas": 22, "carboidratos": 0, "gorduras": 12},
-    "macarrão": {"calorias": 158, "proteinas": 5.8, "carboidratos": 31, "gorduras": 1.2}
+    "salada": {"calorias": 15, "proteinas": 1.4, "carboidratos": 2.9, "gorduras": 0.2}
 }
 
 def process_image(image, progress=gr.Progress()):
-    """Processa a imagem usando o modelo MiniCPM"""
+    """Processa a imagem usando Emu3-Gen"""
     try:
         progress(0.3, desc="Processando imagem...")
         
@@ -31,15 +28,18 @@ def process_image(image, progress=gr.Progress()):
             image = Image.open(image)
         elif isinstance(image, np.ndarray):
             image = Image.fromarray(image)
+
+        # Prompt específico para análise de alimentos
+        prompt = "Describe in detail all the foods present in this image, including their preparation methods."
         
-        # Processa a imagem com o modelo
+        progress(0.6, desc="Analisando conteúdo...")
+        # Processa a imagem
         inputs = processor(
-            images=image, 
-            text="List all foods present in this image, including their preparation method if visible.",
+            images=image,
+            text=prompt,
             return_tensors="pt"
-        )
+        ).to(model.device)
         
-        progress(0.6, desc="Analisando conteúdo...")
         # Gera a descrição
         outputs = model.generate(
             **inputs,
@@ -48,6 +48,7 @@ def process_image(image, progress=gr.Progress()):
             temperature=0.7,
             top_p=0.9
         )
+        
         description = processor.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
         
         progress(1.0, desc="Concluído!")
@@ -56,8 +57,16 @@ def process_image(image, progress=gr.Progress()):
     except Exception as e:
         raise gr.Error(f"Erro no processamento: {str(e)}")
 
-def analyze_nutrition(foods_list):
-    """Analisa nutrientes dos alimentos identificados"""
+def analyze_nutrition(description):
+    """Analisa nutrientes baseado na descrição"""
+    found_foods = []
+    
+    # Identifica alimentos na descrição
+    for food in NUTRITION_DB.keys():
+        if food.lower() in description.lower():
+            found_foods.append(food)
+    
+    # Calcula nutrientes
     total_nutrients = {
         "calorias": 0,
         "proteinas": 0,
@@ -65,46 +74,11 @@ def analyze_nutrition(foods_list):
         "gorduras": 0
     }
     
-    found_foods = []
-    
-    for food in NUTRITION_DB.keys():
-        if food.lower() in foods_list.lower():
-            found_foods.append(food)
-            for nutrient, value in NUTRITION_DB[food].items():
-                total_nutrients[nutrient] += value
-    
-    # Calcula proporções de macronutrientes
-    total_cal = total_nutrients['calorias']
-    if total_cal > 0:
-        protein_pct = (total_nutrients['proteinas'] * 4 / total_cal) * 100
-        carb_pct = (total_nutrients['carboidratos'] * 4 / total_cal) * 100
-        fat_pct = (total_nutrients['gorduras'] * 9 / total_cal) * 100
-    else:
-        protein_pct = carb_pct = fat_pct = 0
-    
-    return total_nutrients, found_foods, (protein_pct, carb_pct, fat_pct)
-
-def get_recommendations(nutrients, percentages):
-    """Gera recomendações baseadas nos valores nutricionais"""
-    protein_pct, carb_pct, fat_pct = percentages
-    recommendations = []
-    
-    if nutrients['calorias'] > 800:
-        recommendations.append("⚠️ Valor calórico elevado - considere reduzir as porções")
+    for food in found_foods:
+        for nutrient, value in NUTRITION_DB[food].items():
+            total_nutrients[nutrient] += value
     
-    if protein_pct < 15:
-        recommendations.append("⚠️ Baixo teor de proteínas - adicione mais fontes proteicas")
-    
-    if carb_pct > 60:
-        recommendations.append("⚠️ Alto teor de carboidratos - considere reduzir")
-    
-    if fat_pct > 30:
-        recommendations.append("⚠️ Alto teor de gorduras - opte por preparações mais leves")
-    
-    if not recommendations:
-        recommendations.append("✅ Refeição bem balanceada! Continue assim!")
-    
-    return recommendations
+    return total_nutrients, found_foods
 
 def analyze_image(image):
     """Função principal de análise"""
@@ -113,10 +87,7 @@ def analyze_image(image):
         description = process_image(image)
         
         # Analisa nutrientes
-        total_nutrients, found_foods, percentages = analyze_nutrition(description)
-        
-        # Gera recomendações
-        recommendations = get_recommendations(total_nutrients, percentages)
+        total_nutrients, found_foods = analyze_nutrition(description)
         
         # Prepara dados para visualização
         table_data = [
@@ -137,20 +108,22 @@ def analyze_image(image):
         })
         
         # Monta o relatório
-        analysis = f"""### 🔍 Análise da Imagem
+        analysis = f"""### 🔍 Análise da Imagem:
 {description}
 
-### 🍽️ Alimentos Identificados
+### 🍽️ Alimentos Identificados:
 {', '.join(found_foods)}
 
-### 📊 Informação Nutricional
-• Calorias Totais: {total_nutrients['calorias']:.1f} kcal
-• Proteínas: {total_nutrients['proteinas']:.1f}g ({percentages[0]:.1f}%)
-• Carboidratos: {total_nutrients['carboidratos']:.1f}g ({percentages[1]:.1f}%)
-• Gorduras: {total_nutrients['gorduras']:.1f}g ({percentages[2]:.1f}%)
+### 📊 Informação Nutricional:
+• Calorias: {total_nutrients['calorias']:.1f} kcal
+• Proteínas: {total_nutrients['proteinas']:.1f}g
+• Carboidratos: {total_nutrients['carboidratos']:.1f}g
+• Gorduras: {total_nutrients['gorduras']:.1f}g
 
-### 💡 Recomendações
-{chr(10).join(recommendations)}
+### 💡 Recomendações:
+{"⚠️ Alto valor calórico" if total_nutrients['calorias'] > 800 else "✅ Calorias adequadas"}
+{"⚠️ Considere reduzir carboidratos" if total_nutrients['carboidratos'] > 60 else "✅ Carboidratos adequados"}
+{"⚠️ Alto teor de gorduras" if total_nutrients['gorduras'] > 20 else "✅ Gorduras adequadas"}
 """
         
         return analysis, table_data, plot_data
@@ -158,145 +131,20 @@ def analyze_image(image):
     except Exception as e:
         return str(e), None, None
 
-# CSS personalizado para marketing
-css = """
-.marketing-header {
-    text-align: center;
-    margin-bottom: 2rem;
-    background: linear-gradient(120deg, #84fab0 0%, #8fd3f4 100%);
-    padding: 2rem;
-    border-radius: 1rem;
-    color: white;
-    text-shadow: 1px 1px 2px rgba(0,0,0,0.1);
-}
-
-.features {
-    display: grid;
-    grid-template-columns: repeat(3, 1fr);
-    gap: 1rem;
-    margin: 2rem 0;
-}
-
-.feature-card {
-    background: white;
-    padding: 1.5rem;
-    border-radius: 0.5rem;
-    box-shadow: 0 4px 6px rgba(0,0,0,0.1);
-    text-align: center;
-}
-
-.benefits {
-    background: #f8f9fa;
-    padding: 1.5rem;
-    border-radius: 0.5rem;
-    margin: 1rem 0;
-}
-
-.testimonial {
-    font-style: italic;
-    color: #666;
-    background: #fff;
-    padding: 1rem;
-    border-left: 4px solid #84fab0;
-    margin: 1rem 0;
-}
-
-.cta-button {
-    background: linear-gradient(45deg, #84fab0, #8fd3f4);
-    padding: 1rem 2rem;
-    border: none;
-    border-radius: 2rem;
-    color: white;
-    font-weight: bold;
-    cursor: pointer;
-    transition: all 0.3s ease;
-}
-
-.cta-button:hover {
-    transform: translateY(-2px);
-    box-shadow: 0 4px 8px rgba(0,0,0,0.2);
-}
-
-.results-container {
-    background: white;
-    padding: 1.5rem;
-    border-radius: 0.5rem;
-    box-shadow: 0 2px 4px rgba(0,0,0,0.1);
-}
-"""
-
-# Interface Gradio com Marketing
-with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(), css=css) as iface:
-    with gr.Row(elem_classes="marketing-header"):
-        gr.Markdown("""
-        # 🍽️ NutriAI - Sua Análise Nutricional Inteligente
-        
-        ### Transforme sua alimentação com o poder da Inteligência Artificial
-        Análise nutricional precisa e personalizada em segundos!
-        """)
-    
-    with gr.Row(elem_classes="features"):
-        with gr.Column(elem_classes="feature-card"):
-            gr.Markdown("""
-            ### 🎯 Análise Precisa
-            - Reconhecimento avançado de alimentos
-            - Cálculo nutricional detalhado
-            - Tecnologia de ponta
-            """)
-        
-        with gr.Column(elem_classes="feature-card"):
-            gr.Markdown("""
-            ### ⚡ Resultados Instantâneos
-            - Análise em segundos
-            - Relatório completo
-            - Recomendações personalizadas
-            """)
-        
-        with gr.Column(elem_classes="feature-card"):
-            gr.Markdown("""
-            ### 💡 Inteligência Artificial
-            - Modelo MiniCPM avançado
-            - Aprendizado contínuo
-            - Alta precisão
-            """)
-    
-    with gr.Row(elem_classes="benefits"):
-        gr.Markdown("""
-        ### 🌟 Benefícios
-        
-        ✓ **Controle sua alimentação** de forma inteligente
-        ✓ **Monitore nutrientes** essenciais
-        ✓ **Receba dicas** personalizadas
-        ✓ **Economize tempo** na contagem de calorias
-        ✓ **Melhore seus hábitos** alimentares
-        """)
+# Interface Gradio
+with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as iface:
+    gr.Markdown("# 🍽️ NutriAI - Análise Nutricional com IA")
     
     with gr.Row():
         with gr.Column():
-            gr.Markdown("## 📸 Analise seu Prato")
             image_input = gr.Image(
                 type="pil",
-                label="Faça upload ou tire uma foto do seu prato",
+                label="Foto do Prato",
                 sources=["upload", "webcam"]
             )
-            analyze_btn = gr.Button("🔍 Analisar Agora", variant="primary", size="lg", elem_classes="cta-button")
-            
-            with gr.Accordion("📝 Guia de Uso", open=False):
-                gr.Markdown("""
-                ### Como obter os melhores resultados:
-                1. Use fotos bem iluminadas
-                2. Fotografe de cima para baixo
-                3. Mantenha todos os alimentos visíveis
-                4. Evite sombras ou reflexos
-                
-                ### Por que usar o NutriAI?
-                - Análise nutricional profissional
-                - Recomendações baseadas em ciência
-                - Interface intuitiva e fácil de usar
-                """)
+            analyze_btn = gr.Button("📊 Analisar", variant="primary")
         
-        with gr.Column(elem_classes="results-container"):
-            gr.Markdown("### Resultados da Análise")
+        with gr.Column():
             output_text = gr.Markdown()
             
             with gr.Row():
@@ -312,27 +160,6 @@ with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(), css=css) as iface:
                     height=300
                 )
     
-    with gr.Row(elem_classes="testimonial"):
-        gr.Markdown("""
-        > "O NutriAI revolucionou minha forma de me alimentar. Agora consigo entender exatamente o que estou comendo e fazer escolhas mais saudáveis."
-        > 
-        > *— Maria S., Nutricionista*
-        """)
-    
-    gr.Markdown("""
-    ### 🔒 Sua privacidade é importante
-    - Análise segura e privada
-    - Sem armazenamento de dados pessoais
-    - Tecnologia de ponta em segurança
-    
-    ### 📱 Disponível em qualquer dispositivo
-    Acesse pelo celular, tablet ou computador - em qualquer lugar, a qualquer momento!
-    
-    ### 🤝 Suporte ao cliente
-    Precisa de ajuda? Entre em contato com nossa equipe de suporte!
-    """)
-    
-    # Eventos
     analyze_btn.click(
         fn=analyze_image,
         inputs=[image_input],