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-# Use a pipeline as a high-level helper
+import gradio as gr
 from transformers import pipeline
+from PIL import Image
+import moviepy.editor as mp
+import numpy as 
+import os
 
-pipe = pipeline("image-to-text", model="nlpconnect/vit-gpt2-image-captioning")
+# Étape 1: Configurez vos pipelines
+model1 = pipeline("...")
+model2 = pipeline("...")
+model3 = pipeline("...")
+model4 = pipeline("...")
+
+def process_video(video):
+    # Étape 2: Découper la vidéo en images
+    clip = mp.VideoFileClip(video.name)
+    frames = [frame for i, frame in enumerate(clip.iter_frames(fps=2)) if i % 2 == 0]
+    
+    output_texts = []
+
+    for frame in frames:
+        # Convertir chaque frame en Image pour pouvoir l'utiliser dans le pipeline
+        image = Image.fromarray(frame)
+        
+        # Étape 3: Utiliser le modèle 1
+        model1_output = model1(image)
+        
+        # Étape 4: Utiliser le modèle 2
+        model2_output = model2(model1_output["..."]) # Remplacer "..." avec la clé appropriée
+        
+        # Étape 5: Utiliser le modèle 3
+        model3_output = model3(model2_output["..."]) # Remplacer "..." avec la clé appropriée
+        
+        output_texts.append(model3_output["..."]) # Remplacer "..." avec la clé appropriée
+
+    # Étape 6: Utiliser le modèle 4 pour générer l'audio
+    model4_output = model4(" ".join(output_texts))
+
+    # Récupérer l'audio et le retourner
+    audio_output = model4_output["..."] # Remplacer "..." avec la clé appropriée
+    return audio_output
+
+# Créer une interface gradio
+iface = gr.Interface(
+    fn=process_video, 
+    inputs=gr.inputs.Video(label="Votre Vidéo"), 
+    outputs="audio",
+    live=True
+)
+
+# Lancer l'interface
+iface.launch()