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.gitignore

@@ -0,0 +1 @@
+.env

README.md

@@ -1,13 +1,68 @@
 ---
-title: Slide
-emoji: 🐠
-colorFrom: green
-colorTo: blue
+title: Slides Comprehension
+emoji: 💬
+colorFrom: yellow
+colorTo: purple
 sdk: gradio
-sdk_version: 5.14.0
+sdk_version: 4.19.2
 app_file: app.py
 pinned: false
 license: mit
+short_description: 课程幻灯片智能讲解系统
 ---
 
-Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference
+# 课程幻灯片智能讲解系统
+
+这是一个基于GPT-4 Vision的课程幻灯片智能讲解系统，可以自动分析幻灯片内容并生成详细的讲解。
+
+## 功能特点
+
+- 支持上传幻灯片图片
+- 基于GPT-4 Vision的智能分析
+- 生成专业、清晰的讲解内容
+- 简单易用的Web界面
+
+## 使用方法
+
+1. 上传幻灯片图片
+2. 输入课程标题
+3. 点击提交按钮
+4. 等待系统生成讲解内容
+
+## 环境要求
+
+- Python 3.8+
+- OpenAI API密钥
+- 相关Python包（见requirements.txt）
+
+## 配置说明
+
+在使用之前，请确保：
+
+1. 在Hugging Face Space的Secrets中设置了OPENAI_API_KEY
+2. 安装了所有必要的依赖包
+
+## 部署说明
+
+1. Fork 这个项目到你的 Hugging Face Space
+2. 在 Space 设置中：
+   - Hardware: 选择 CPU (免费) 或 GPU (付费)
+   - Python packages: 确保所有依赖都已列在 requirements.txt 中
+3. 添加 Repository Secrets：
+   - 名称：`OPENAI_API_KEY`
+   - 值：你的 OpenAI API Key
+4. 等待自动部署完成
+
+## License
+
+MIT License
+
+## Hugging Face Spaces 部署说明
+
+1. Fork 这个项目到你的 Hugging Face Space
+2. 在 Space 设置中：
+   - Hardware: 选择 CPU (免费) 或 GPU (付费)
+   - Python packages: 确保所有依赖都已列在 requirements.txt 中
+3. 添加 Repository Secrets：
+   - 名称：`OPENAI_API_KEY`
+   - 值：你的 OpenAI API Key

app.py

@@ -0,0 +1,91 @@
+import os
+import gradio as gr
+import spaces
+from openai import OpenAI
+from PIL import Image
+import torch
+import base64
+from io import BytesIO
+
+# 初始化GPU
+device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
+zero = torch.Tensor([0]).to(device)
+print(f"Using device: {zero.device}")
+
+# 初始化OpenAI客户端
+client = OpenAI(api_key=os.environ['OPENAI_API_KEY'])
+
+def encode_image_to_base64(image):
+    """将图片转换为base64编码"""
+    if isinstance(image, str):  # 如果是文件路径
+        with Image.open(image) as img:
+            buffered = BytesIO()
+            img.save(buffered, format="PNG")
+            img_str = base64.b64encode(buffered.getvalue()).decode()
+    else:  # 如果是PIL Image对象
+        buffered = BytesIO()
+        image.save(buffered, format="PNG")
+        img_str = base64.b64encode(buffered.getvalue()).decode()
+    return img_str
+
+@spaces.GPU
+def analyze_slide(image, course_title):
+    """分析幻灯片内容并生成讲解"""
+    print(f"Current device: {zero.device}")  # 验证GPU使用情况
+    
+    if not image:
+        return "请上传幻灯片图片"
+    
+    # 将图片转换为base64
+    base64_image = encode_image_to_base64(image)
+    
+    try:
+        # 调用GPT-4 Vision API
+        response = client.chat.completions.create(
+            model="gpt-4-vision-preview",
+            messages=[
+                {
+                    "role": "system",
+                    "content": "你是一位专业的教育讲师，请基于上传的课程幻灯片图片内容，生成详细的讲解。讲解应该清晰、专业且易于理解。"
+                },
+                {
+                    "role": "user",
+                    "content": [
+                        {
+                            "type": "text",
+                            "text": f"这是一节'{course_title}'课程的幻灯片。请详细讲解这张幻灯片的内容，包括主要概念、重点和难点。"
+                        },
+                        {
+                            "type": "image_url",
+                            "image_url": {
+                                "url": f"data:image/png;base64,{base64_image}"
+                            }
+                        }
+                    ]
+                }
+            ],
+            max_tokens=2000
+        )
+        
+        return response.choices[0].message.content
+    
+    except Exception as e:
+        return f"处理过程中出现错误: {str(e)}"
+
+# 创建Gradio界面
+demo = gr.Interface(
+    fn=analyze_slide,
+    inputs=[
+        gr.Image(type="pil", label="上传幻灯片图片"),
+        gr.Textbox(label="课程标题", placeholder="请输入课程标题")
+    ],
+    outputs=gr.Textbox(label="讲解内容"),
+    title="课程幻灯片智能讲解系统",
+    description="上传课程幻灯片图片并输入课程标题，系统将生成详细的讲解内容。",
+    examples=[],
+    cache_examples=False
+)
+
+# 启动应用
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch() 

requirements.txt

@@ -0,0 +1,4 @@
+gradio==4.19.2
+openai==1.12.0
+Pillow==10.2.0
+torch>=2.0.0