import gradio as gr

# Cargar el modelo de procesamiento de audio
def cargar_modelo_audio():
    return gr.Interface.load("models/jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-english")

# Procesar texto con el modelo de estabilidad
def procesar_texto(texto, modelo_estabilidad):
    # Aquí utilizamos el modelo de estabilidad para procesar el texto
    image = modelo_estabilidad(texto).images[0]
    return image

if __name__ == "__main__":
    # Crear una interfaz para cargar el modelo de audio
    modelo_audio = cargar_modelo_audio()
    modelo_estabilidad = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-2-1", torch_dtype=torch.float16)
    modelo_estabilidad.scheduler = DPMSolverMultistepScheduler.from_config(modelo_estabilidad.scheduler.config)
    modelo_estabilidad = modelo_estabilidad.to("cuda")

    def chat(audio):
        resultado_audio = modelo_audio(audio)
        resultado_estabilidad = procesar_texto(resultado_audio, modelo_estabilidad)
        return resultado_estabilidad

    # Crear la interfaz Gradio
    iface = gr.Interface(fn=chat, inputs="audio", outputs="image")

    # Ejecutar la interfaz
    iface.launch()