Update app.py

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+import requests
+import torch
+from transformers import AutoModelForCausalLM
+from PIL import Image
+import gradio as gr
+
+# 加载模型
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+    "q-future/one-align", 
+    trust_remote_code=True, 
+    attn_implementation="eager", 
+    torch_dtype=torch.float16, 
+    device_map="auto"
+)
+
+def score_image(image, task):
+    """
+    对输入的图像进行评分
+    :param image: 输入的图像
+    :param task: 任务类型，可以是 "quality" 或 "aesthetics"
+    :return: 评分结果
+    """
+    if task not in ["quality", "aesthetics"]:
+        return "任务类型必须是 'quality' 或 'aesthetics'"
+    
+    # 将图像转换为模型所需的格式
+    if isinstance(image, str):
+        image = Image.open(requests.get(image, stream=True).raw)
+    elif isinstance(image, Image.Image):
+        pass
+    else:
+        return "输入必须是图像 URL 或 PIL 图像"
+    
+    # 调用模型进行评分
+    result = model.score([image], task_=task, input_="image")
+    return result
+
+# 创建 Gradio 界面
+iface = gr.Interface(
+    fn=score_image, 
+    inputs=[
+        gr.Image(label="输入图像", type="pil"), 
+        gr.Dropdown(choices=["quality", "aesthetics"], label="任务类型")
+    ], 
+    outputs="text",
+    title="图像评分模型",
+    description="上传图像并选择任务类型（quality 或 aesthetics）来获取评分。"
+)
+
+# 启动 Gradio 应用
+iface.launch()