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app.py

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 import gradio as gr
+from PIL import Image
+from transformers import pipeline
 
-def test():
-    return "La app está funcionando 🎉"
+# Cargamos un modelo ligero de clasificación
+classifier = pipeline(
+    "image-classification",
+    model="umm-maybe/ai-image-detector",
+)
 
-demo = gr.Interface(fn=test, inputs=None, outputs="text", title="Detector de Imágenes IA")
+def predict(image):
+    # Convertir a formato PIL
+    image = Image.fromarray(image)
+
+    # Ejecutar predicción
+    outputs = classifier(image)
+
+    # Ordenamos por confianza
+    outputs = sorted(outputs, key=lambda x: x["score"], reverse=True)
+    
+    label = outputs[0]["label"]
+    score = outputs[0]["score"]
+
+    # Formato de respuesta
+    if "ai" in label.lower():
+        result = f"🧠 Imagen generada por IA\nConfianza: {score:.2%}"
+    else:
+        result = f"📷 Imagen real\nConfianza: {score:.2%}"
+
+    return result
+
+
+demo = gr.Interface(
+    fn=predict,
+    inputs=gr.Image(type="numpy"),
+    outputs="text",
+    title="Detector de Imágenes IA",
+    description="Sube una imagen y detecta si es real o generada por IA.",
+)
 
 demo.launch()