import gradio as gr
from transformers import pipeline
# gradio_client 라이브러리 사용 가정

# 이미지 인식 파이프라인 로드
image_model = pipeline("image-classification", model="google/vit-base-patch16-224")

def generate_voice(prompt):
    # Tango API를 사용하여 음성 생성 (가정)
    return "https://example.com/generated_voice.mp3"  # 예시 음성 파일 URL 반환

def classify_and_generate_voice(uploaded_image):
    # 이미지 분류
    predictions = image_model(uploaded_image)
    top_prediction = predictions[0]['label']
    # 음성 생성
    voice_result = generate_voice(top_prediction)
    return top_prediction, voice_result

# Gradio 인터페이스 생성 및 예시 이미지 설정
iface = gr.Interface(
    fn=classify_and_generate_voice,
    inputs=gr.Image(type="pil"),
    outputs=[gr.Label(), gr.Audio()],
    examples=[["dog.jpg"]],  # 예시 이미지 경로를 리스트로 추가
    title="이미지 분류 및 음성 생성",
    description="이미지를 업로드하면, 사물을 인식하고 해당하는 음성을 생성합니다."
)

# 인터페이스 실행
if __name__ == "__main__":
    iface.launch(share=True)