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import gradio as gr
from dotenv import load_dotenv
from transformers import pipeline
import urllib.request
from PIL import Image
# 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
from openai import OpenAI
es_en_translator = pipeline("translation", model="Helsinki-NLP/opus-mt-es-en")
def translate_text(text):
text = es_en_translator(text)[0].get("translation_text") # type: ignore
return text
client = OpenAI()
client.api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"]
def get_image(text: str, translate: bool):
print(text)
if translate:
text = translate_text(text)
response = client.images.generate(
model="dall-e-3",
prompt=text,
size="1024x1024",
quality="standard",
n=1,
) # ,response_format="b64_json"
print(response)
urllib.request.urlretrieve(response.data[0].url, "img.png") # type: ignore
img = Image.open("img.png")
return img, response.data[0].revised_prompt
# 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 3 de OpenAI.
</h2>
<h3>
Tenés que tener en cuenta que el modelo ahora toma el mensaje predeterminado proporcionado y lo reescribe automáticamente por razones de seguridad y para agregar más detalles.
</h3>
</center>
""".format(
encoded_image
)
)
with gr.Row():
with gr.Column():
with gr.Row():
gr.Markdown(
"El modelo funciona mejor con entradas en inglés, podés elegir traducir al inglés con este check:"
)
check = gr.Checkbox(label="Traducir al inglés")
with gr.Row():
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():
text_output = gr.TextArea(label="Prompt revisado por el modelo:")
output = gr.Image(
label="Resultado", height=1024, width=1024
) # 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, check],
outputs=[output, text_output],
) # steps,guidance,width,height]
demo.queue()
demo.launch(debug=True)
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