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# Importation des bibliothèques nécessaires
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+
import torch
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+
from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModel
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4 |
+
import gradio as gr
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+
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6 |
+
# Initialiser le modèle et le tokenizer pour extraire des caractéristiques (instrumental)
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7 |
+
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ArthurZ/jukebox-1b-lyrics")
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8 |
+
model = AutoModel.from_pretrained("ArthurZ/jukebox-1b-lyrics")
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9 |
+
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10 |
+
# Fonction pour générer de l'instrumental
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11 |
+
def generate_instrumental(prompt):
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+
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
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13 |
+
outputs = model(**inputs)
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+
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15 |
+
# Ici, vous pouvez ajouter une logique de conversion des caractéristiques en audio (instrumental)
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16 |
+
# Actuellement, on affiche les tenseurs en sortie
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+
return f"Generated instrumental features for: {prompt}"
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+
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+
# Interface Gradio
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+
def gradio_interface():
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21 |
+
# Créer une interface pour générer des instrumentaux
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+
interface = gr.Interface(
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23 |
+
fn=generate_instrumental, # Fonction à appeler
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24 |
+
inputs="text", # Entrée sous forme de texte (prompt)
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25 |
+
outputs="text", # Sortie texte (pour l'instant)
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26 |
+
title="Jukebox Instrumental Generator", # Titre
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+
description="Entrez une description pour générer de la musique instrumentale." # Description
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+
)
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29 |
+
interface.launch()
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30 |
+
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31 |
+
# Lancer l'interface Gradio
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32 |
+
gradio_interface()
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