Update app.py

app.py

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-import os
 from transformers import pipeline
-from huggingface_hub import HfApi
+import gradio as gr
 
-# Obtén tu clave de acceso de Hugging Face
-access_token = os.environ.get("app.py")
 
-# Crear una instancia de HfApi
-api = HfApi(endpoint="https://huggingface.co")
+generator = pipeline("image-to-image", model="microsoft/age-recognition")
+def generate_face_variations(image):
+    variations = generator(image, num_images=4, guidance_scale=7.5)
+    return variations
 
-# Cargar el modelo pre-entrenado con autenticación
-gender_classifier = pipeline('text-classification', model='Dannel/Gender_Classifier', use_auth_token=access_token)
-
-# Resto del código...
-
-def infer_gender(name):
-    """
-    Infiere el género de una persona a partir de su nombre.
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("# Face Position Variation Generator")
     
-    Args:
-        name (str): El nombre de la persona.
-        
-    Returns:
-        str: El género predicho ('Male' o 'Female').
-    """
-    # Hacer la predicción utilizando el modelo cargado
-    prediction = gender_classifier([name])[0]
+    with gr.Row():
+        input_image = gr.Image(type="pil")
+        output_gallery = gr.Gallery().style(grid=2, height="auto")
     
-    return prediction['label']
-
-# Crear la interfaz de Gradio
-demo = gr.Interface(
-    fn=infer_gender,
-    inputs=gr.Textbox(label="Nombre"),
-    outputs=gr.Label(label="Género predicho"),
-    title="Clasificador de Género",
-    description="Ingresa un nombre para predecir su género."
-)
-
-# Ejecutar la aplicación
-demo.launch(share=True)
+    generate_btn = gr.Button("Generate")
+    
+    generate_btn.click(fn=generate_face_variations, inputs=input_image, outputs=output_gallery)
 
+demo.launch()