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 import gradio as gr
-from transformers import pipeline, AutoImageProcessor, AutoModelForImageClassification
+from transformers import pipeline
 
-# 使用 FaceAIorNot 模型初始化 pipeline
+# 建立 image-classification pipeline，使用 FaceAIorNot 模型
 pipe = pipeline(
     task="image-classification",
     model="hchcsuim/FaceAIorNot"
 )
 
-# 預測函數
+# 預測函數：回傳圖片和分類結果
 def predict(input_img):
     predictions = pipe(input_img)
     return input_img, {p["label"]: p["score"] for p in predictions}
 
-# 建立 Gradio 介面
+# Gradio 介面設定（雙語版）
 gradio_app = gr.Interface(
     fn=predict,
-    inputs=gr.Image(label="上傳或拍攝臉部照片", sources=['upload', 'webcam'], type="pil"),
+    inputs=gr.Image(label="📸 Select / Upload Face Photo 選擇或上傳臉部照片", sources=["upload", "webcam"], type="pil"),
     outputs=[
-        gr.Image(label="輸入圖片"),
-        gr.Label(label="判斷結果", num_top_classes=2)
+        gr.Image(label="🖼️ Input Image / 輸入圖片"),
+        gr.Label(label="🔍 Classification Result / 判斷結果", num_top_classes=2)
     ],
-    title="FaceAIorNot",
-    description="上傳或拍攝一張臉部照片，判斷是否為 AI 生成的人臉"
+    title="FaceAIorNot ｜ 真人臉，還是 AI 生成臉？",
+    description=(
+        "🤖 Upload or take a face photo to see if it's AI-generated or real.\n"
+        "🧑 上傳或拍攝一張臉部照片，判斷是真人還是 AI 合成圖。"
+    ),
+    allow_flagging="never"
 )
 
 if __name__ == "__main__":