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Sleeping
Sleeping
File size: 11,148 Bytes
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import os
import asyncio
import logging
import tempfile
import requests
from datetime import datetime
import edge_tts
import gradio as gr
import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
from keybert import KeyBERT
from moviepy.editor import VideoFileClip, concatenate_videoclips, AudioFileClip, CompositeAudioClip
import re
import json
import uuid
import threading
from queue import Queue
import time
# Configuración de logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
# Directorio persistente para archivos
PERSIST_DIR = "persistent_data"
os.makedirs(PERSIST_DIR, exist_ok=True)
# Cola de procesamiento
processing_queue = Queue()
task_status = {}
# Clase para manejar tareas
class VideoTask:
def __init__(self, task_id, prompt_type, input_text, musica_file=None):
self.task_id = task_id
self.prompt_type = prompt_type
self.input_text = input_text
self.musica_file = musica_file
self.status = "pending"
self.progress = 0
self.result = None
self.error = None
self.steps_completed = []
def to_dict(self):
return {
"task_id": self.task_id,
"status": self.status,
"progress": self.progress,
"result": self.result,
"error": self.error,
"steps_completed": self.steps_completed
}
# Worker thread para procesar videos
def video_processor_worker():
while True:
try:
task = processing_queue.get(timeout=1)
if task is None:
break
logger.info(f"Procesando tarea: {task.task_id}")
process_video_task(task)
except:
time.sleep(0.1)
continue
# Iniciar worker thread
worker_thread = threading.Thread(target=video_processor_worker, daemon=True)
worker_thread.start()
def save_task_state(task):
"""Guarda el estado de la tarea en un archivo JSON"""
task_file = os.path.join(PERSIST_DIR, f"{task.task_id}.json")
with open(task_file, 'w') as f:
json.dump(task.to_dict(), f)
def load_task_state(task_id):
"""Carga el estado de una tarea desde archivo"""
task_file = os.path.join(PERSIST_DIR, f"{task_id}.json")
if os.path.exists(task_file):
with open(task_file, 'r') as f:
return json.load(f)
return None
def process_video_task(task):
"""Procesa una tarea de video paso a paso"""
try:
task.status = "processing"
task.progress = 0
save_task_state(task)
# Paso 1: Generar guión
task.progress = 10
save_task_state(task)
if task.prompt_type == "Generar Guion con IA":
guion = generate_script_simple(task.input_text)
else:
guion = task.input_text.strip()
task.steps_completed.append("guion_generado")
task.progress = 20
save_task_state(task)
# Paso 2: Generar audio TTS
audio_path = os.path.join(PERSIST_DIR, f"{task.task_id}_audio.mp3")
success = asyncio.run(text_to_speech_simple(guion, audio_path))
if not success:
raise Exception("Error generando audio")
task.steps_completed.append("audio_generado")
task.progress = 40
save_task_state(task)
# Paso 3: Buscar videos (simplificado)
keywords = extract_keywords_simple(guion)
video_urls = search_videos_simple(keywords)
task.steps_completed.append("videos_encontrados")
task.progress = 60
save_task_state(task)
# Paso 4: Crear video final (simplificado)
output_path = os.path.join(PERSIST_DIR, f"{task.task_id}_final.mp4")
# Simulación de creación de video
# En producción, aquí iría tu lógica de moviepy
create_simple_video(video_urls, audio_path, output_path, task.musica_file)
task.steps_completed.append("video_creado")
task.progress = 100
task.status = "completed"
task.result = output_path
save_task_state(task)
except Exception as e:
logger.error(f"Error procesando tarea {task.task_id}: {str(e)}")
task.status = "error"
task.error = str(e)
save_task_state(task)
# Funciones simplificadas
def generate_script_simple(prompt):
"""Versión simplificada de generación de guión"""
# Aquí puedes usar tu lógica GPT-2 existente
return f"Este es un video sobre {prompt}. Es fascinante y educativo."
async def text_to_speech_simple(text, output_path):
"""TTS simplificado"""
try:
communicate = edge_tts.Communicate(text, "es-ES-JuanNeural")
await communicate.save(output_path)
return os.path.exists(output_path)
except:
return False
def extract_keywords_simple(text):
"""Extracción simple de keywords"""
words = text.lower().split()
# Filtrar palabras comunes
keywords = [w for w in words if len(w) > 4][:3]
return keywords if keywords else ["nature", "video", "background"]
def search_videos_simple(keywords):
"""Búsqueda simplificada de videos"""
# Aquí iría tu lógica de Pexels
# Por ahora retornamos URLs de ejemplo
return ["video1.mp4", "video2.mp4"]
def create_simple_video(video_urls, audio_path, output_path, music_path=None):
"""Creación simplificada de video"""
# Aquí iría tu lógica de MoviePy
# Por ahora creamos un archivo dummy
with open(output_path, 'w') as f:
f.write("dummy video content")
time.sleep(2) # Simular procesamiento
# Interfaz Gradio mejorada
def submit_video_request(prompt_type, prompt_ia, prompt_manual, musica_file):
"""Envía una solicitud de video a la cola"""
input_text = prompt_ia if prompt_type == "Generar Guion con IA" else prompt_manual
if not input_text or not input_text.strip():
return None, "Por favor ingresa un texto"
task_id = str(uuid.uuid4())
task = VideoTask(task_id, prompt_type, input_text, musica_file)
# Guardar estado inicial
task_status[task_id] = task
save_task_state(task)
# Añadir a la cola
processing_queue.put(task)
return task_id, f"Tarea creada: {task_id}"
def check_video_status(task_id):
"""Verifica el estado de una tarea"""
if not task_id:
return "No hay ID de tarea", None, None
# Intentar cargar desde archivo
task_data = load_task_state(task_id)
if not task_data:
return "Tarea no encontrada", None, None
status = task_data['status']
progress = task_data['progress']
if status == "pending":
return f"⏳ En cola... ({progress}%)", None, None
elif status == "processing":
steps = ", ".join(task_data['steps_completed'])
return f"🔄 Procesando... ({progress}%) - Completado: {steps}", None, None
elif status == "completed":
video_path = task_data['result']
if os.path.exists(video_path):
return "✅ Video completado!", video_path, video_path
else:
return "❌ Video completado pero archivo no encontrado", None, None
elif status == "error":
return f"❌ Error: {task_data['error']}", None, None
return "Estado desconocido", None, None
# Interfaz Gradio
with gr.Blocks(title="Generador de Videos con IA") as app:
gr.Markdown("# 🎬 Generador de Videos con IA (Sistema de Cola)")
with gr.Tabs():
with gr.TabItem("Crear Video"):
with gr.Row():
with gr.Column():
prompt_type = gr.Radio(
["Generar Guion con IA", "Usar Mi Guion"],
label="Método de Entrada",
value="Generar Guion con IA"
)
prompt_ia = gr.Textbox(
label="Tema para IA",
placeholder="Describe el tema del video..."
)
prompt_manual = gr.Textbox(
label="Tu Guion Completo",
placeholder="Escribe tu guion aquí...",
visible=False
)
musica_input = gr.Audio(
label="Música de fondo (opcional)",
type="filepath"
)
submit_btn = gr.Button("📤 Enviar a Cola", variant="primary")
with gr.Column():
task_id_output = gr.Textbox(
label="ID de Tarea",
interactive=False
)
submit_status = gr.Textbox(
label="Estado de Envío",
interactive=False
)
with gr.TabItem("Verificar Estado"):
with gr.Row():
with gr.Column():
task_id_input = gr.Textbox(
label="ID de Tarea",
placeholder="Pega aquí el ID de tu tarea..."
)
check_btn = gr.Button("🔍 Verificar Estado")
auto_check = gr.Checkbox(
label="Verificar automáticamente cada 5 segundos"
)
with gr.Column():
status_output = gr.Textbox(
label="Estado Actual",
interactive=False
)
video_output = gr.Video(
label="Video Generado",
interactive=False
)
download_output = gr.File(
label="Descargar Video",
interactive=False
)
# Eventos
prompt_type.change(
lambda x: (
gr.update(visible=x == "Generar Guion con IA"),
gr.update(visible=x == "Usar Mi Guion")
),
inputs=prompt_type,
outputs=[prompt_ia, prompt_manual]
)
submit_btn.click(
submit_video_request,
inputs=[prompt_type, prompt_ia, prompt_manual, musica_input],
outputs=[task_id_output, submit_status]
)
check_btn.click(
check_video_status,
inputs=[task_id_input],
outputs=[status_output, video_output, download_output]
)
# Auto-check cada 5 segundos si está activado
def auto_check_status(task_id, should_check):
if should_check and task_id:
return check_video_status(task_id)
return gr.update(), gr.update(), gr.update()
auto_check.change(
lambda x: gr.update(visible=x),
inputs=[auto_check],
outputs=[check_btn]
)
if __name__ == "__main__":
app.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860) |