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 import gradio as gr
+from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
+import torch
+from PIL import Image
 
-def procesa_imagen(imagen):
-    # Aquí puedes añadir el procesamiento de la imagen
-    # Por ejemplo, podrías usar un modelo de machine learning para análisis
-    # Por simplicidad, solo devolveremos un mensaje de ejemplo
-    return "Imagen recibida y procesada."
+# Carga el modelo y el tokenizer
+model_name = "CarPeAs/reconocimiento-facial"
+model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
 
-# Crea la interfaz con Gradio
+# Función de inferencia
+def reconocer_emocion(image):
+    # Convierte la imagen a un formato aceptable por el modelo
+    # Ajusta esta parte si el modelo acepta otro formato o requiere preprocesamiento
+    inputs = tokenizer(image, return_tensors="pt")
+    with torch.no_grad():
+        outputs = model(**inputs)
+    # Asumiendo que las emociones están en las etiquetas de salida del modelo
+    emotion = torch.argmax(outputs.logits, dim=-1).item()
+    emociones = ["Feliz", "Triste", "Enojado", "Sorprendido", "Neutral"]
+    return emociones[emotion]
+
+# Interfaz de Gradio
 iface = gr.Interface(
-    fn=procesa_imagen,                # La función que procesa la imagen
-    inputs=gr.Image(type="filepath"), # Permite subir una imagen
-    outputs=gr.Textbox(),             # Muestra el resultado en un cuadro de texto
-    title="Subida y procesamiento de imágenes",
-    description="Sube una imagen y obtén un resultado de texto"
+    fn=reconocer_emocion,
+    inputs=gr.inputs.Image(type="pil"),
+    outputs=gr.outputs.Textbox(label="Emoción Reconocida"),
+    title="Reconocimiento Facial de Emociones",
+    description="Carga una imagen y el modelo reconocerá la emoción expresada en el rostro."
 )
 
-# Ejecuta la interfaz
+# Ejecuta la aplicación
 if __name__ == "__main__":
     iface.launch()