File size: 3,060 Bytes
8f2b388
 
 
 
b06ceba
 
8f2b388
 
 
 
 
4951384
8f2b388
 
 
d65550f
 
 
 
8f2b388
d65550f
8f2b388
d65550f
 
8f2b388
 
d65550f
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
8f2b388
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
d65550f
8f2b388
cb9f6a6
 
 
 
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
import gradio as gr
from transformers import pipeline
import torch
from diffusers import DiffusionPipeline
from transformers import pipeline, AutoTokenizer


headline_gen = pipeline("text2text-generation", model="Michau/t5-base-en-generate-headline")
ar_to_en_translator = pipeline("translation", model="Helsinki-NLP/opus-mt-ar-en")
en_to_ar_translator = pipeline("translation", model="Helsinki-NLP/opus-mt-en-ar")

pipe_image = DiffusionPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5")

def generate_headline(selected_language, text):
    if selected_language == "Arabic":
        translated_text = translate_ar_to_en(text)  # Translate Arabic to English
        english_headline = generate_headline_english(translated_text)  # Generate headline in English
        arabic_headline = translate_en_to_ar(english_headline)  # Translate headline back to Arabic
        image = generate_image(english_headline)  # Generate image based on English headline
        return arabic_headline, image
    
    elif selected_language == "English":
        english_headline = generate_headline_english(text)
        image = generate_image(english_headline)
        return english_headline, image

def translate_ar_to_en(text):
    var_ar_to_en = ar_to_en_translator(text)[0]['translation_text']
    return var_ar_to_en

def translate_en_to_ar(text):
    var_en_to_ar - en_to_ar_translator(text)[0]['translation_text']
    return var_en_to_ar

def generate_headline_english(text):
    result1 = headline_gen(text, max_length=100, truncation=True)
    result2 = result1[0]['generated_text']
    return result2

def generate_image(text):
  my_image = pipe_image(text).images[0]
  return my_image

examples = [
    #First parameter is for the dropdown menu, and the second parameter is for the starter of the poem
    ["Arabic", "تعتبر انبعاثات الغازات الدفيئة، مثل ثاني أكسيد الكربون (CO2) والميثان (CH4)، من الأسباب الرئيسية لتغير المناخ العالمي. تؤدي الأنشطة البشرية، مثل حرق الوقود الأحفوري لإنتاج الطاقة وإزالة الغابات والعمليات الصناعية، إلى زيادة كبيرة في تركيز هذه الغازات في الغلاف الجوي. وفقًا للهيئة الحكومية الدولية المعنية بتغير المناخ (IPCC)، ارتفعت مستويات ثاني أكسيد الكربون بأكثر من 50٪ منذ عصر ما قبل الصناعة، مما ساهم في ارتفاع درجات الحرارة العالمية."]
]

interface = gr.Interface(
    fn=generate_headline,
    inputs=[
        gr.Dropdown(choices=["Arabic", "English"], label="Select Language"),
        gr.Textbox(lines=5, placeholder="Enter article text here...")
    ],
    outputs=[
        gr.Textbox(label="Generated Headline"),
        gr.Image(label="Generated Image")
    ],

    examples=examples
)
interface.launch()

if __name__ == "__main__":
    app.run(host="0.0.0.0", port=7860)