Spaces:
Running
Running
File size: 4,015 Bytes
08545c6 5953c71 08545c6 5953c71 08545c6 5953c71 08545c6 5953c71 08545c6 5953c71 08545c6 5953c71 08545c6 5953c71 08545c6 5953c71 08545c6 5953c71 08545c6 5953c71 08545c6 5953c71 08545c6 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 |
import gradio as gr
import utils
# Araclip demo
with gr.Blocks() as demo_araclip:
gr.Markdown("## Choose the dataset")
dadtaset_select = gr.Radio(["XTD dataset", "Flicker 8k dataset"], value="XTD dataset", label="Dataset", info="Which dataset you would like to search in?")
gr.Markdown("## Input parameters")
txt = gr.Textbox(label="Text Query (Caption)")
num = gr.Slider(label="Number of retrieved image", value=1, minimum=1)
with gr.Row():
btn = gr.Button("Retrieve images", scale=1)
gr.Markdown("## Retrieved Images")
gallery = gr.Gallery(
label="Generated images", show_label=True, elem_id="gallery"
, columns=[5], rows=[1], object_fit="contain", height="auto")
with gr.Row():
lables = gr.Label(label="Text image similarity")
with gr.Row():
with gr.Column(scale=1):
gr.Markdown("<div style='text-align: center; font-size: 24px; font-weight: bold;'>Data Retrieved based on Images Similarity</div>")
json_output = gr.JSON()
with gr.Column(scale=1):
gr.Markdown("<div style='text-align: center; font-size: 24px; font-weight: bold;'>Data Retrieved based on Text similarity</div>")
json_text = gr.JSON()
btn.click(utils.predict, inputs=[txt, num, dadtaset_select], outputs=[gallery,lables, json_output, json_text])
gr.Examples(
examples=[["تخطي لاعب فريق بيتسبرج بايرتس منطقة اللوحة الرئيسية في مباراة بدوري البيسبول", 5],
["وقوف قطة بمخالبها على فأرة حاسوب على المكتب", 10],
["صحن به شوربة صينية بالخضار، وإلى جانبه بطاطس مقلية وزجاجة ماء", 7]],
inputs=[txt, num, dadtaset_select],
outputs=[gallery,lables, json_output, json_text],
fn=utils.predict,
cache_examples=False,
)
# mclip demo
with gr.Blocks() as demo_mclip:
gr.Markdown("## Choose the dataset")
dadtaset_select = gr.Radio(["XTD dataset", "Flicker 8k dataset"], value="XTD dataset", label="Dataset", info="Which dataset you would like to search in?")
gr.Markdown("## Input parameters")
txt = gr.Textbox(label="Text Query (Caption)")
num = gr.Slider(label="Number of retrieved image", value=1, minimum=1)
with gr.Row():
btn = gr.Button("Retrieve images", scale=1)
gr.Markdown("## Retrieved Images")
gallery = gr.Gallery(
label="Generated images", show_label=True, elem_id="gallery_mclip"
, columns=[5], rows=[1], object_fit="contain", height="auto")
lables = gr.Label()
with gr.Row():
with gr.Column(scale=1):
gr.Markdown("## Images Retrieved")
json_output = gr.JSON()
with gr.Column(scale=1):
gr.Markdown("## Text Retrieved")
json_text = gr.JSON()
btn.click(utils.predict_mclip, inputs=[txt, num, dadtaset_select], outputs=[gallery,lables, json_output, json_text])
gr.Examples(
examples=[["تخطي لاعب فريق بيتسبرج بايرتس منطقة اللوحة الرئيسية في مباراة بدوري البيسبول", 5],
["وقوف قطة بمخالبها على فأرة حاسوب على المكتب", 10],
["صحن به شوربة صينية بالخضار، وإلى جانبه بطاطس مقلية وزجاجة ماء", 7]],
inputs=[txt, num, dadtaset_select],
outputs=[gallery,lables, json_output, json_text],
fn=utils.predict_mclip,
cache_examples=False,
)
# Group the demos in a TabbedInterface
with gr.Blocks() as demo:
gr.Markdown("<font color=red size=10><center>AraClip: Arabic Image Retrieval Application</center></font>")
gr.TabbedInterface([demo_araclip, demo_mclip], ["Our Model", "Mclip model"])
if __name__ == "__main__":
demo.launch() |