app.py

from transformers import CLIPProcessor, CLIPModel
import torch

# Carica il modello e il processo di CLIP
model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")

# Descrizione testuale dell'immagine desiderata
text = "Un cane che gioca nel parco"

# Tokenizzazione del testo
inputs = processor(text, return_tensors="pt", padding=True)

# Passaggio attraverso il modello
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)

# Recupero delle rappresentazioni dell'immagine
image_features = outputs.last_hidden_state[:, 0]

# Generazione di immagini simili
# (Questa parte richiederebbe un dataset di immagini per confronto)