app.py

import gradio as gr
from dotenv import load_dotenv

# Load environment variables from the .env file de forma local
load_dotenv()
import base64

with open("Iso_Logotipo_Ceibal.png", "rb") as image_file:
    encoded_image = base64.b64encode(image_file.read()).decode()

import os
import openai

openai.api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"]


def get_image(text: str):
    response = openai.Image.create(prompt=text, n=1, size="512x512") #,response_format="b64_json"
    print(response['data'][0]['url']) # type: ignore
    return response['data'][0]['url']# type: ignore


with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown(
        """
    <center>
    <h1>
    Uso de AI para la generación de imagenes a partir de texto.
    </h1>
    <img src='data:image/jpg;base64,{}' width=200px>
    <h2>
    Con este espacio podrás generar imagenes a partir de texto. Utiliza el modelo DALL-E de OpenAI.
    </h2>
    <h2>
     Obtendrás mejores resultados cuanto más larga sea la descripción.
    </h2>
    
    </center>
    """.format(
            encoded_image
        )
    )
    with gr.Row():
        with gr.Column():
            gr.Markdown("Primero debes ingresar el texto para generar la imagen:")
            with gr.Row():
                with gr.Column(scale=4):
                    prompt = gr.Textbox(
                        label="Texo base para generar la imagen"
                    )  # Give prompt some real estate
                with gr.Column(scale=1, min_width=50):
                    btn = gr.Button("Generar")  # Submit button side by side!
           
        with gr.Column():
            output = gr.Image(
                label="Resultado", height=512, width=512
            )  # Move the output up too
            # examples = gr.Examples(
            #     inputs=[prompt]
            #     examples=[["Un perro en el parque", "low quality"]],
            # )

    btn.click(
        fn=get_image,
        inputs=prompt,
        outputs=[output],
    )  # steps,guidance,width,height]

demo.launch(debug=True)