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import gradio as gr
from utils.qwen import call_with_local_file
from utils.read_config import get_config_from_api_para
outputs = {
"赛博朋克": "2024年的生活,充满了科技与现实的交织。星巴克的纸杯,黄碗米线的餐品,火车站的电子屏幕,桌上的纸牌,以及和朋友们一起品尝的火锅,都是这个世界的真实写照。在这个赛博朋克的世界里,让我们一起探索生活的无限可能。",
"搞笑": "哈哈哈,今天真是充实的一天啊!早上先去星巴克享受了一杯美味的咖啡,还看到了一个超有趣的标签!下午吃了一碗黄碗米线,辣得我直冒汗!然后去了火车站,等待着我的旅程的开始。晚上和朋友们一起吃了一顿火锅,各种美食摆满了桌子,真是太满足了!今天的我真是中二到了极点,不过这就是我,不一样的烟火!",
"发疯文学": "哈哈哈,看看这些照片,有星巴克、黄碗米线、火车、纸牌游戏、还有美味的火锅!我感觉自己就像是一个穿越了时空的人,经历了这么多有趣的事情!不过,最让我兴奋的还是和朋友们一起吃火锅的那个瞬间,那种热闹的氛围和美味的味道,让我感觉自己真的好幸福啊!#火锅#纸牌游戏#星巴克#黄碗米线#火车#美食#朋友圈#发疯文学",
"文艺青年": "文艺青年测试输出"
}
# # 定义一个处理模型预测的函数
# def predict_image(img1, img2, img3, img4, img5, sty):
# # 对图片进行预处理
# return outputs[sty]
# # 创建 Gradio 接口
# iface = gr.Interface(predict_image,
# inputs=[gr.Row([gr.Image(label="your image", shape=(224, 224), width=224),
# gr.Image(label="your image", shape=(224, 224), width=224),]),
# gr.Image(label="your image", shape=(224, 224)),
# gr.Image(label="your image", shape=(224, 224)),
# gr.Image(label="your image", shape=(224, 224)),
# gr.Text(label="Style")],
# outputs=[gr.Text(label="识图结果")], title="Image Recognition", description="上传图片进行识别")
# # 启动应用
# iface.launch()
def model_chat(text, *images):
# img 1-5 视觉大模型识图
context = call_with_local_file(images)
# context = []
# get meta infomation
metas = []
# Concat Info and context
prompt_inputs = ""
# generate text -> outputs[sty]
output = "\n".join(context)
# return output
return output
default_system = 'You are a helpful assistant.'
with gr.Blocks() as demo:
gr.Markdown("""<center><font size=8>AutoMoment</center>
<center><font size=6>每张照片,都有故事</center>""")
with gr.Row():
image_path_list = []
image_config_num = get_config_from_api_para('max_img_num')
for i in range(int(image_config_num)):
with gr.Column(scale=1):
image = gr.Image(label="your image", type="filepath", shape=(224, 224), width=224)
image_path_list.append(image)
system_state = gr.Textbox(value=default_system, visible=False)
# chatbot = gr.Chatbot(label='codeqwen1.5-7b-chat')
textbox = gr.Textbox(lines=2, label='文案风格')
outbox = gr.Textbox(lines=2, label='根据图片生成的文案')
with gr.Row():
clear_history = gr.Button("🧹 Clear History")
sumbit = gr.Button("🚀 Send")
sumbit.click(model_chat,
inputs=[textbox] + image_path_list,
outputs=[outbox])
demo.queue(api_open=False)
demo.launch(max_threads=30)
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