Update app.py

app.py

@@ -1,5 +1,4 @@
 from PIL import Image
-import requests
 import gradio as gr
 from transformers import BlipProcessor, BlipForConditionalGeneration
 
@@ -8,9 +7,9 @@ model_id = "Salesforce/blip-image-captioning-large"
 model = BlipForConditionalGeneration.from_pretrained(model_id)
 processor = BlipProcessor.from_pretrained(model_id)
 
-def launch(input):
-    # Obtener la imagen desde la URL de entrada
-    image = Image.open(requests.get(input, stream=True).raw).convert('RGB')
+def launch(input_file):
+    # Abrir la imagen subida por el usuario
+    image = Image.open(input_file).convert('RGB')
     
     # Procesar la imagen y generar el texto
     inputs = processor(image, return_tensors="pt")
@@ -25,6 +24,6 @@ def launch(input):
     # Devolver tanto la imagen como el texto
     return image, result
 
-# Cambiar la configuración de Gradio para que la salida incluya imagen y texto
-iface = gr.Interface(launch, inputs="text", outputs=["image", "text"])
+# Cambiar la configuración de Gradio para que la entrada sea un archivo y la salida incluya imagen y texto
+iface = gr.Interface(launch, inputs="file", outputs=["image", "text"])
 iface.launch()