Update app.py

app.py

@@ -1,25 +1,25 @@
 import gradio as gr
-from transformers import pipeline
+from googletrans import Translator
 
-# 비전 인식 파이프라인을 명시적으로 모델 이름과 함께 초기화
-vision_pipeline = pipeline(task="image-classification", model="google/vit-base-patch16-224")
+def translate_to_english_keywords(text):
+    # Translator 객체 생성
+    translator = Translator()
+    
+    # 입력받은 한글 문장을 영어로 번역
+    translated_text = translator.translate(text, src='ko', dest='en')
+    
+    # 번역된 영어 문장에서 키워드 추출(여기서는 간단히 전체 번역된 문장을 반환)
+    # 실제 활용 시에는 키워드 추출 로직을 추가할 수 있습니다.
+    return translated_text.text
 
-def process_video(video):
-    # 비디오 프레임을 처리하는 함수
-    # 여기서는 단순화를 위해 비디오 파일의 첫 프레임만 처리합니다.
-    results = vision_pipeline(video)
-    labels = [result['label'] for result in results]
-    return ", ".join(labels)
-
-# Gradio 인터페이스 정의, `source` 인자를 제거
-iface = gr.Interface(
-    fn=process_video,
-    inputs=gr.Video(streaming=True),
+# Gradio 인터페이스 정의
+interface = gr.Interface(
+    fn=translate_to_english_keywords,
+    inputs=gr.inputs.Textbox(lines=2, placeholder="한글 문장을 입력하세요..."),
     outputs="text",
-    title="실시간 웹캠 모니터링과 비전 인식",
-    description="웹캠을 통해 실시간으로 화면 변화를 감지하고, 비전 인식 모델을 적용하여 텍스트로 출력합니다."
+    title="한글 문장을 영어 키워드로 번역",
+    description="한글 문장을 입력하면, 그 의미가 포함된 간략하고 함축적인 영어로 출력합니다."
 )
 
-# Gradio 애플리케이션 실행
-if __name__ == "__main__":
-    iface.launch()
+# 애플리케이션 실행
+interface.launch()