import gradio as gr
from transformers import pipeline

# Charger le pipeline
pipe = pipeline("zero-shot-image-classification", model="patrickjohncyh/fashion-clip")

# Définir la fonction pour la classification d'image avec du texte en entrée
def classify_image_with_text(text, image):
    # Effectuer la classification d'image à l'aide du texte
    result = pipe(image, text)
    labels = result["labels"]
    scores = result["scores"]
    return {label: score for label, score in zip(labels, scores)}

# Créer l'interface Gradio avec l'API de Gradio Blocks
with gr.Interface(
    fn=classify_image_with_text,
    inputs=[gr.Textbox(lines=5, label="Prompt"), gr.Image(label="Image")],
    outputs=gr.Textbox(label='Sortie de l\'API'),
    title="SD Models"
) as iface:
    iface.launch()