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 import gradio as gr
 from transformers import pipeline
 
-# 비전 인식 파이프라인 초기화
-vision_pipeline = pipeline(task="image-classification")
+# 비전 인식 파이프라인을 명시적으로 모델 이름과 함께 초기화
+vision_pipeline = pipeline(task="image-classification", model="google/vit-base-patch16-224")
 
 def process_video(video):
-    # 비디오 프레임을 처리하고 비전 인식 모델을 적용하는 함수
-    # 여기서는 예시를 단순화하기 위해 비디오 파일의 첫 프레임만 처리합니다.
-    # 실제 애플리케이션에서는 비디오의 모든 프레임 또는 특정 인터벌로 프레임을 처리할 수 있습니다.
+    # 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
+# Gradio 인터페이스 정의, `source` 인자를 제거
 iface = gr.Interface(
     fn=process_video,
-    inputs=gr.Video(source="webcam", streaming=True),
+    inputs=gr.Video(streaming=True),
     outputs="text",
     title="실시간 웹캠 모니터링과 비전 인식",
     description="웹캠을 통해 실시간으로 화면 변화를 감지하고, 비전 인식 모델을 적용하여 텍스트로 출력합니다."