update imagen con ruido

app.py

@@ -16,23 +16,23 @@ def add_gaussian_noise(image, noise_factor=0.2):
     return noisy_image
 
 def denoise_and_generate(image, num_images):
-    image = np.array(image) / 255.0
-    image = tf.image.resize(image, (224, 224))  # Redimensionar la imagen
-    noisy_image = add_gaussian_noise(np.expand_dims(image, axis=0))
+    image = np.array(image) / 255.0  # Normaliza la imagen
+    noisy_image = add_gaussian_noise(np.expand_dims(image, axis=0))  # Añade ruido
     
     denoised_image = autoencoder.predict(noisy_image).squeeze()
-    denoised_image = (denoised_image * 255).astype(np.uint8)
+    denoised_image = (denoised_image * 255).astype(np.uint8)  # Escala a 0-255
     
+    noisy_image_display = (noisy_image.squeeze() * 255).astype(np.uint8)  # Escala a 0-255 para visualizar
+
     # Genera imágenes con el VAE
     random_latent_vectors = np.random.normal(size=(num_images, latent_dim))
     generated_images = decoder.predict(random_latent_vectors)
     
     # Prepara las imágenes para devolverlas
-    outputs = [denoised_image] + [generated_images[i].squeeze() for i in range(num_images)]
+    outputs = [noisy_image_display, denoised_image] + [generated_images[i].squeeze() for i in range(num_images)]
     
     return outputs
 
-
 # Define la interfaz
 inputs = [
     gr.Image(label="Imagen de Entrada"),
@@ -40,6 +40,7 @@ inputs = [
 ]
 
 outputs = [
+    gr.Image(label="Imagen con Ruido"),
     gr.Image(label="Imagen Reconstruida (DAE)"),
 ] + [
     gr.Image(label=f"Imagen Generada {i+1} (VAE)") for i in range(2)
@@ -51,9 +52,9 @@ interface = gr.Interface(
     inputs=inputs,
     outputs=outputs,
     title="Interfaz Interactiva para DAE y VAE",
-    description="Sube una imagen para denoising con DAE y genera imágenes nuevas con VAE."
+    description="Sube una imagen para agregar ruido, reconstruir con DAE y generar imágenes nuevas con VAE."
 )
 
 # Lanza la aplicación
 if __name__ == "__main__":
-    interface.launch(share=True)
+    interface.launch(share=True)