File size: 2,019 Bytes
bd080ad
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
d16c18d
 
 
 
 
bd080ad
d16c18d
 
bd080ad
 
 
 
 
 
 
 
 
55c407a
b666ce8
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
bd080ad
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
import streamlit as st
import requests
import io
from PIL import Image, UnidentifiedImageError
import os
import time

st.set_page_config(page_title="Student Assistant")

# API для генерации изображения
API_URL_img = "https://api-inference.huggingface.co/models/playgroundai/playground-v2-1024px-aesthetic"
headers = {"Authorization": os.getenv("api_token")}

# Функция генерации изображения
def generate_img(payload):
    try:
        response = requests.post(API_URL_img, headers=headers, json=payload)
    except json.JSONDecodeError as e:
        print("Ошибка декодирования JSON:", e)
        time.sleep(3)
        generate_img(payload)
    else:
        return response.content


st.markdown('# :female-student: Персональный помощник для студентов')
st.divider()
st.markdown("# :sparkles: Изучение английского языка через визуальное восприятие")

image_idea = st.text_input('Предложите свою тему для генерации изображения', value="Astronaut riding a horse")
image_gen__btn = st.button('Генерировать изображение')
if image_gen__btn:
    with st.spinner('Идёт загрузка изображения...'):
        image_bytes = generate_img({"inputs": image_idea}) 
        image_raw = io.BytesIO(image_bytes) 
        st.success('Готово')            
        st.image(image_raw)     
        st.markdown('## Опишите фотографию на английском языке') 
        st.markdown('## План ответа поможет вам:') 
        st.markdown('+ the place;') 
        st.markdown('+ the action;') 
        st.markdown('+ the person’s appearance;') 
        st.markdown('+ whether you like the picture or not;') 
        st.markdown('+ why.') 
        st.markdown('Start with: “I’d like to describe this picture. The picture shows …” ')
st.divider()