Ejercicio difusion

.gitignore

@@ -0,0 +1 @@
+venv

.gradio/flagged/dataset1.csv

@@ -0,0 +1,5 @@
+texto,output,timestamp
+Oye eso si que no me gusta!,Tu frase es muy negativa,2025-04-21 17:42:20.806521
+Oye eso si que no me gusta!,Tu frase es muy negativa,2025-04-21 17:42:33.246055
+Oye eso si que no me gusta!,Tu frase es muy negativa,2025-04-21 17:42:41.177429
+Oye eso si que no me gusta!,Tu frase es muy negativa,2025-04-21 17:43:11.865918

app.py

@@ -1,7 +1,19 @@
 import gradio as gr
+from transformers import pipeline
 
-def greet(name):
-    return "Hello " + name + "!!"
+clasificador = pipeline("sentiment-analysis", model="pysentimiento/robertuito-sentiment-analysis")
 
-demo = gr.Interface(fn=greet, inputs="text", outputs="text")
+def puntuacion_sentimientos(texto):
+    resultado = clasificador(texto)
+    print(resultado)
+    etiqueta = resultado[0]["label"]
+    if etiqueta == "POS":
+        respuesta = "Tu frase es muy positiva"
+    elif etiqueta == "NEG":
+        respuesta = "Tu frase es muy negativa"
+    else:
+        respuesta = "ni fu ni fa"
+    return respuesta
+
+demo = gr.Interface(fn=puntuacion_sentimientos, inputs="text", outputs="text")
 demo.launch()

app2.py

@@ -0,0 +1,29 @@
+import gradio as gr
+from transformers import pipeline
+
+# Cargar el modelo de clasificación de género literario
+clasificador = pipeline("text-classification", model="TheBritishLibrary/bl-books-genre")
+
+# Función para predecir el género del texto
+def clasificar_genero(texto):
+    resultado = clasificador(texto)
+    print(resultado)
+    etiqueta = resultado[0]["label"]
+    puntuacion = resultado[0]["score"]
+    respuesta = f"Género predicho: {etiqueta} (confianza: {puntuacion:.2f})"
+    return respuesta
+
+# Interfaz Gradio con personalización
+demo = gr.Interface(
+    fn=clasificar_genero,
+    inputs=gr.Textbox(placeholder="Escribe tu Frase", label="Frase para Analizar"),
+    outputs=gr.Textbox(label="Género del Texto"),
+    title="Ejemplo Clasificación de Género Literario",
+    description="Esta es nuestra interfaz para probar <strong>modelos de IA</strong> entrenados en textos literarios.",
+    article="En este modelo, escribe una frase o párrafo y pulsa en <strong>¡Clasificar!</strong> para ver el género literario estimado.",
+    theme="soft",
+    submit_btn="¡Clasificar!",
+    fill_width=True
+)
+
+demo.launch()

app3.py

@@ -0,0 +1,42 @@
+import gradio as gr
+from transformers import pipeline
+from diffusers import StableDiffusionPipeline
+import torch
+
+# Clasificador de texto (transformers)
+clasificador = pipeline("text-classification", model="TheBritishLibrary/bl-books-genre")
+
+# Generador de imágenes (diffusers)
+diff_pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
+    "runwayml/stable-diffusion-v1-5", torch_dtype=torch.float16
+).to("cuda")
+
+# Lógica
+def analizar_y_generar(texto):
+    resultado = clasificador(texto)
+    genero = resultado[0]["label"]
+    confianza = resultado[0]["score"]
+    prompt_img = f"A dreamy illustration representing the literary genre: {genero.lower()}"
+    
+    imagen = diff_pipe(prompt_img).images[0]
+    texto_genero = f"Género: {genero} (confianza: {confianza:.2f})"
+    
+    return texto_genero, imagen
+
+# Interfaz con diseño mejorado
+with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo:
+    gr.Markdown("# 📚 Clasificador de Género + Generador de Imagen")
+    gr.Markdown("Introduce un fragmento de texto para clasificar su género y generar una imagen relacionada.")
+    
+    with gr.Row():
+        entrada = gr.Textbox(lines=4, label="Texto del Libro", placeholder="Introduce aquí tu fragmento...")
+    
+    boton = gr.Button("Analizar y Generar Imagen 🎨")
+    
+    with gr.Row():
+        salida_texto = gr.Textbox(label="Resultado del Modelo")
+        salida_img = gr.Image(label="Imagen Generada")
+    
+    boton.click(fn=analizar_y_generar, inputs=entrada, outputs=[salida_texto, salida_img])
+
+demo.launch()

requirements.txt

@@ -0,0 +1,6 @@
+gradio==5.20.0
+transformers==4.49.0
+torch==2.6.0
+diffusers==0.32.2
+accelerate==1.5.2
+pydantic==2.10.6