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# importer les packages
from transformers import pipeline
from PIL import Image
#from IPython.display import display
import gradio as gr
from transformers import pipeline
# Chargement des pipelines/ les trois modeles
captioneur_blip = pipeline("image-to-text", model="Salesforce/blip-image-captioning-base")
captioneur_git = pipeline("image-to-text", model="microsoft/git-base")
translateur = pipeline("translation_en_to_fr", model="Helsinki-NLP/opus-mt-en-fr")
# Fonction : Captioning en anglais
def caption_en_anglais(image, nom_model):
if nom_model == "BLIP":
resultat = captioneur_blip(image)
else:
resultat = captioneur_git(image)
return resultat[0]['generated_text']
# Fonction : Captioning en anglais + traduction
def caption_en_francais(image, model_name):
caption_ang = caption_en_anglais(image, model_name)
caption_fra = translateur(caption_ang)[0]['translation_text']
return caption_fra
# Interface 1 : Captioning en anglais
anglais_interface = gr.Interface(
fn=caption_en_anglais,
inputs=[
gr.Image(type="pil", label="Téléverser une image"),
gr.Radio(["BLIP", "GIT"], label="Choisir un modèle", value="BLIP")
],
outputs=gr.Textbox(label="Légende en anglais"),
title="Image Captioning - Anglais",
description="Téléversez une image et choisissez un modèle pour obtenir une description en anglais."
)
# Interface 2 : Captioning en français
francais_interface = gr.Interface(
fn=caption_en_francais,
inputs=[
gr.Image(type="pil", label="Téléverser une image"),
gr.Radio(["BLIP", "GIT"], label="Choisir un modèle", value="BLIP")
],
outputs=gr.Textbox(label="Légende traduite en français"),
title="Image Captioning - Français",
description="Téléversez une image, obtenez une légende en anglais automatiquement traduite en français."
)
# Lancer l'application avec navigation entre les deux
demo = gr.TabbedInterface(
interface_list=[anglais_interface, francais_interface],
tab_names=["Captioning Anglais", "Captioning Français"],
theme='JohnSmith9982/small_and_pretty'
)
demo.launch() |