Spaces:
Sleeping
Sleeping
Create app.py
Browse files
app.py
ADDED
@@ -0,0 +1,36 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
+
import gradio as gr
|
2 |
+
from transformers import BlipProcessor, BlipForConditionalGeneration, AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
|
3 |
+
from PIL import Image
|
4 |
+
import torch
|
5 |
+
|
6 |
+
# Load model 1: English image captioning
|
7 |
+
blip_processor = BlipProcessor.from_pretrained("Salesforce/blip-image-captioning-base")
|
8 |
+
blip_model = BlipForConditionalGeneration.from_pretrained("Salesforce/blip-image-captioning-base")
|
9 |
+
|
10 |
+
# Load model 2: Translate EN → VI
|
11 |
+
translator_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/nllb-200-distilled-600M")
|
12 |
+
translator_model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("facebook/nllb-200-distilled-600M")
|
13 |
+
lang_code = "vie_Latn"
|
14 |
+
|
15 |
+
def caption_translate(image):
|
16 |
+
# Step 1: Get English caption
|
17 |
+
inputs = blip_processor(image, return_tensors="pt")
|
18 |
+
out = blip_model.generate(**inputs)
|
19 |
+
eng_caption = blip_processor.decode(out[0], skip_special_tokens=True)
|
20 |
+
|
21 |
+
# Step 2: Translate to Vietnamese
|
22 |
+
inputs = translator_tokenizer(eng_caption, return_tensors="pt", src_lang="eng_Latn", tgt_lang=lang_code)
|
23 |
+
translated = translator_model.generate(**inputs, max_length=100)
|
24 |
+
vi_caption = translator_tokenizer.decode(translated[0], skip_special_tokens=True)
|
25 |
+
|
26 |
+
return f"📷 Mô tả: {vi_caption}\n\n(English: {eng_caption})"
|
27 |
+
|
28 |
+
iface = gr.Interface(
|
29 |
+
fn=caption_translate,
|
30 |
+
inputs=gr.Image(type="pil"),
|
31 |
+
outputs="text",
|
32 |
+
title="🧠 AI Mô Tả Hình Ảnh Bằng Tiếng Việt",
|
33 |
+
description="Upload ảnh, hệ thống sẽ mô tả nội dung bằng tiếng Việt bằng cách kết hợp 2 mô hình: caption → translate"
|
34 |
+
)
|
35 |
+
|
36 |
+
iface.launch()
|