Update app.py

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@@ -18,11 +18,19 @@ pipe = pipe.to(device)
 # Carregando o dataset do Hugging Face
 dataset = load_dataset("LEIDIA/Data_Womleimg", split="train")# Carrega o dataset de imagens
 
-# Acessando as descrições diretamente do dataset
-for example in dataset:
-    image_id = example["image"].filename  # Nome do arquivo de imagem
-    description = example.get("description", "Descrição não encontrada")  # Acessando a descrição
-    print(f"ID da imagem: {image_id}, Descrição: {description}")
+# Acessando as descrições corretamente (assumindo que estejam no arquivo JSON)
+descriptions = {}
+for item in dataset:
+    image_id = item['image']  # Acessa a imagem diretamente
+    # Aqui você pode acessar as descrições da maneira correta, dependendo de como os dados estão estruturados
+    description = item.get("Wom_dataset", "Descrição não encontrada")  # Exemplo de campo de descrição
+    descriptions[image_id] = description  # Mapeando ID da imagem para a descrição
+
+# Exibe algumas amostras com suas descrições
+for i, (image_id, description) in enumerate(descriptions.items()):
+    if i < 5:  # Limita a exibição para as primeiras 5 imagens
+        print(f"ID da imagem: {image_id}, Descrição: {description}")
+
 
 
     # Definir parâmetros padrão para geração rápida