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+import os
+import streamlit as st
+import google.generativeai as genai
+from PIL import Image
+import io
+
+# Configurar la API de Gemini
+api_key = os.getenv('GEMINI_API_KEY')
+genai.configure(api_key=api_key)
+
+# Función para generar contenido a partir de texto
+def generate_text(prompt):
+    model = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-flash')
+    response = model.generate_content(prompt)
+    return response.text
+
+# Función para generar contenido a partir de texto e imagen
+def generate_text_from_image(image, prompt):
+    model = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-flash')
+    response = model.generate_content([prompt, image], stream=True)
+    return response.text
+
+# Configuración de la aplicación Streamlit
+st.title('Aplicación con Gemini Vision')
+st.write('Esta es una aplicación de demostración utilizando la API de Gemini Vision.')
+
+# Cargar imagen
+uploaded_file = st.file_uploader("Elige una imagen", type=["jpg", "jpeg", "png"])
+
+if uploaded_file is not None:
+    # Mostrar la imagen cargada
+    image = Image.open(uploaded_file)
+    st.image(image, caption='Imagen Cargada', use_column_width=True)
+    
+    # Texto de entrada del usuario
+    prompt = st.text_input("Introduce el texto para generar la respuesta:")
+    
+    if st.button("Generar Respuesta"):
+        # Convertir la imagen a bytes
+        img_bytes = io.BytesIO()
+        image.save(img_bytes, format='JPEG')
+        img_bytes = img_bytes.getvalue()
+        
+        # Generar respuesta a partir de la imagen y el texto
+        response = generate_text_from_image(img_bytes, prompt)
+        st.markdown(response)
+else:
+    # Texto de entrada del usuario
+    prompt = st.text_input("Introduce el texto para generar la respuesta:")
+    
+    if st.button("Generar Respuesta"):
+        # Generar respuesta a partir del texto
+        response = generate_text(prompt)
+        st.markdown(response)import os
 import streamlit as st
 import google.generativeai as genai
 from PIL import Image