app.py

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
# Importación correcta
from moviepy.editor import VideoFileClip, concatenate_videoclips, AudioFileClip, CompositeAudioClip, concatenate_audioclips, AudioClip
import re
import math
import shutil
import json
from collections import Counter

# Configuración de logging
logging.basicConfig(
    level=logging.DEBUG,
    format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s',
    handlers=[
        logging.StreamHandler(),
        logging.FileHandler('video_generator_full.log', encoding='utf-8')
    ]
)
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.info("="*80)
logger.info("INICIO DE EJECUCIÓN - GENERADOR DE VIDEOS")
logger.info("="*80)

# Diccionario de voces TTS disponibles organizadas por idioma
# Puedes expandir esta lista si conoces otros IDs de voz de Edge TTS
VOCES_DISPONIBLES = {
    "Español (España)": {
        "es-ES-JuanNeural": "Juan (España) - Masculino",
        "es-ES-ElviraNeural": "Elvira (España) - Femenino",
        "es-ES-AlvaroNeural": "Álvaro (España) - Masculino",
        "es-ES-AbrilNeural": "Abril (España) - Femenino",
        "es-ES-ArnauNeural": "Arnau (España) - Masculino",
        "es-ES-DarioNeural": "Darío (España) - Masculino",
        "es-ES-EliasNeural": "Elías (España) - Masculino",
        "es-ES-EstrellaNeural": "Estrella (España) - Femenino",
        "es-ES-IreneNeural": "Irene (España) - Femenino",
        "es-ES-LaiaNeural": "Laia (España) - Femenino",
        "es-ES-LiaNeural": "Lía (España) - Femenino",
        "es-ES-NilNeural": "Nil (España) - Masculino",
        "es-ES-SaulNeural": "Saúl (España) - Masculino",
        "es-ES-TeoNeural": "Teo (España) - Masculino",
        "es-ES-TrianaNeural": "Triana (España) - Femenino",
        "es-ES-VeraNeural": "Vera (España) - Femenino"
    },
    "Español (México)": {
        "es-MX-JorgeNeural": "Jorge (México) - Masculino",
        "es-MX-DaliaNeural": "Dalia (México) - Femenino",
        "es-MX-BeatrizNeural": "Beatriz (México) - Femenino",
        "es-MX-CandelaNeural": "Candela (México) - Femenino",
        "es-MX-CarlotaNeural": "Carlota (México) - Femenino",
        "es-MX-CecilioNeural": "Cecilio (México) - Masculino",
        "es-MX-GerardoNeural": "Gerardo (México) - Masculino",
        "es-MX-LarissaNeural": "Larissa (México) - Femenino",
        "es-MX-LibertoNeural": "Liberto (México) - Masculino",
        "es-MX-LucianoNeural": "Luciano (México) - Masculino",
        "es-MX-MarinaNeural": "Marina (México) - Femenino",
        "es-MX-NuriaNeural": "Nuria (México) - Femenino",
        "es-MX-PelayoNeural": "Pelayo (México) - Masculino",
        "es-MX-RenataNeural": "Renata (México) - Femenino",
        "es-MX-YagoNeural": "Yago (México) - Masculino"
    },
    "Español (Argentina)": {
        "es-AR-TomasNeural": "Tomás (Argentina) - Masculino",
        "es-AR-ElenaNeural": "Elena (Argentina) - Femenino"
    },
    "Español (Colombia)": {
        "es-CO-GonzaloNeural": "Gonzalo (Colombia) - Masculino",
        "es-CO-SalomeNeural": "Salomé (Colombia) - Femenino"
    },
    "Español (Chile)": {
        "es-CL-LorenzoNeural": "Lorenzo (Chile) - Masculino",
        "es-CL-CatalinaNeural": "Catalina (Chile) - Femenino"
    },
    "Español (Perú)": {
        "es-PE-AlexNeural": "Alex (Perú) - Masculino",
        "es-PE-CamilaNeural": "Camila (Perú) - Femenino"
    },
    "Español (Venezuela)": {
        "es-VE-PaolaNeural": "Paola (Venezuela) - Femenino",
        "es-VE-SebastianNeural": "Sebastián (Venezuela) - Masculino"
    },
    "Español (Estados Unidos)": {
        "es-US-AlonsoNeural": "Alonso (Estados Unidos) - Masculino",
        "es-US-PalomaNeural": "Paloma (Estados Unidos) - Femenino"
    }
}

# Función para obtener lista plana de voces para el dropdown
def get_voice_choices():
    choices = []
    for region, voices in VOCES_DISPONIBLES.items():
        for voice_id, voice_name in voices.items():
            # Formato: (Texto a mostrar en el dropdown, Valor que se pasa)
            choices.append((f"{voice_name} ({region})", voice_id))
    return choices

# Obtener las voces al inicio del script
# Usamos la lista predefinida por ahora para evitar el error de inicio con la API
# Si deseas obtenerlas dinámicamente, descomenta la siguiente línea y comenta la que usa get_voice_choices()
# AVAILABLE_VOICES = asyncio.run(get_available_voices())
AVAILABLE_VOICES = get_voice_choices() # <-- Usamos la lista predefinida y aplanada
# Establecer una voz por defecto inicial
DEFAULT_VOICE_ID = "es-ES-JuanNeural" # ID de Juan

# Buscar el nombre amigable para la voz por defecto si existe
DEFAULT_VOICE_NAME = DEFAULT_VOICE_ID
for text, voice_id in AVAILABLE_VOICES:
    if voice_id == DEFAULT_VOICE_ID:
        DEFAULT_VOICE_NAME = text
        break
# Si Juan no está en la lista (ej. lista de fallback), usar la primera voz disponible
if DEFAULT_VOICE_ID not in [v[1] for v in AVAILABLE_VOICES]:
    DEFAULT_VOICE_ID = AVAILABLE_VOICES[0][1] if AVAILABLE_VOICES else "en-US-AriaNeural"
    DEFAULT_VOICE_NAME = AVAILABLE_VOICES[0][0] if AVAILABLE_VOICES else "Aria (United States) - Female" # Fallback name

logger.info(f"Voz por defecto seleccionada (ID): {DEFAULT_VOICE_ID}")


# Clave API de Pexels
PEXELS_API_KEY = os.environ.get("PEXELS_API_KEY")
if not PEXELS_API_KEY:
    logger.critical("NO SE ENCONTRÓ PEXELS_API_KEY EN VARIABLES DE ENTORNO")
    # raise ValueError("API key de Pexels no configurada")

# Inicialización de modelos
MODEL_NAME = "datificate/gpt2-small-spanish"
logger.info(f"Inicializando modelo GPT-2: {MODEL_NAME}")
tokenizer = None
model = None
try:
    tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
    model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(MODEL_NAME).eval()
    if tokenizer.pad_token is None:
        tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
    logger.info(f"Modelo GPT-2 cargado | Vocabulario: {len(tokenizer)} tokens")
except Exception as e:
    logger.error(f"FALLA CRÍTICA al cargar GPT-2: {str(e)}", exc_info=True)
    tokenizer = model = None

logger.info("Cargando modelo KeyBERT...")
kw_model = None
try:
    kw_model = KeyBERT('distilbert-base-multilingual-cased')
    logger.info("KeyBERT inicializado correctamente")
except Exception as e:
    logger.error(f"FALLA al cargar KeyBERT: {str(e)}", exc_info=True)
    kw_model = None

def buscar_videos_pexels(query, api_key, per_page=5):
    if not api_key:
        logger.warning("No se puede buscar en Pexels: API Key no configurada.")
        return []

    logger.debug(f"Buscando en Pexels: '{query}' | Resultados: {per_page}")
    headers = {"Authorization": api_key}
    try:
        params = {
            "query": query,
            "per_page": per_page,
            "orientation": "landscape",
            "size": "medium"
        }

        response = requests.get(
            "https://api.pexels.com/videos/search",
            headers=headers,
            params=params,
            timeout=20
        )
        response.raise_for_status()

        data = response.json()
        videos = data.get('videos', [])
        logger.info(f"Pexels: {len(videos)} videos encontrados para '{query}'")
        return videos

    except requests.exceptions.RequestException as e:
        logger.error(f"Error de conexión Pexels para '{query}': {str(e)}")
    except json.JSONDecodeError:
        logger.error(f"Pexels: JSON inválido recibido | Status: {response.status_code} | Respuesta: {response.text[:200]}...")
    except Exception as e:
        logger.error(f"Error inesperado Pexels para '{query}': {str(e)}", exc_info=True)

    return []

def generate_script(prompt, max_length=150):
    logger.info(f"Generando guión | Prompt: '{prompt[:50]}...' | Longitud máxima: {max_length}")
    if not tokenizer or not model:
        logger.warning("Modelos GPT-2 no disponibles - Usando prompt original como guion.")
        return prompt.strip()

    instruction_phrase_start = "Escribe un guion corto, interesante y coherente sobre:"
    ai_prompt = f"{instruction_phrase_start} {prompt}"

    try:
        inputs = tokenizer(ai_prompt, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=512)
        device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
        model.to(device)
        inputs = {k: v.to(device) for k, v in inputs.items()}

        outputs = model.generate(
            **inputs,
            max_length=max_length + inputs[list(inputs.keys())[0]].size(1),
            do_sample=True,
            top_p=0.9,
            top_k=40,
            temperature=0.7,
            repetition_penalty=1.2,
            pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
            eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
            no_repeat_ngram_size=3
        )

        text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

        cleaned_text = text.strip()
        # Limpieza mejorada de la frase de instrucción
        try:
            # Buscar el índice de inicio del prompt original dentro del texto generado
            prompt_in_output_idx = text.lower().find(prompt.lower())
            if prompt_in_output_idx != -1:
                # Tomar todo el texto DESPUÉS del prompt original
                cleaned_text = text[prompt_in_output_idx + len(prompt):].strip()
                logger.debug("Texto limpiado tomando parte después del prompt original.")
            else:
                 # Fallback si el prompt original no está exacto en la salida: buscar la frase de instrucción base
                 instruction_start_idx = text.find(instruction_phrase_start)
                 if instruction_start_idx != -1:
                      # Tomar texto después de la frase base (puede incluir el prompt)
                      cleaned_text = text[instruction_start_idx + len(instruction_phrase_start):].strip()
                      logger.debug("Texto limpiado tomando parte después de la frase de instrucción base.")
                 else:
                      # Si ni la frase de instrucción ni el prompt se encuentran, usar el texto original
                      logger.warning("No se pudo identificar el inicio del guión generado. Usando texto generado completo.")
                      cleaned_text = text.strip() # Limpieza básica


        except Exception as e:
             logger.warning(f"Error durante la limpieza heurística del guión de IA: {e}. Usando texto generado sin limpieza adicional.")
             cleaned_text = re.sub(r'<[^>]+>', '', text).strip() # Limpieza básica como fallback

        # Asegurarse de que el texto resultante no sea solo la instrucción o vacío
        if not cleaned_text or len(cleaned_text) < 10: # Umbral de longitud mínima
             logger.warning("El guión generado parece muy corto o vacío después de la limpieza heurística. Usando el texto generado original (sin limpieza adicional).")
             cleaned_text = re.sub(r'<[^>]+>', '', text).strip() # Fallback al texto original limpio

        # Limpieza final de caracteres especiales y espacios sobrantes
        cleaned_text = re.sub(r'<[^>]+>', '', cleaned_text).strip()
        cleaned_text = cleaned_text.lstrip(':').strip() # Quitar posibles ':' al inicio
        cleaned_text = cleaned_text.lstrip('.').strip() # Quitar posibles '.' al inicio


        # Intentar obtener al menos una oración completa si es posible para un inicio más limpio
        sentences = cleaned_text.split('.')
        if sentences and sentences[0].strip():
            final_text = sentences[0].strip() + '.'
            # Añadir la segunda oración si existe y es razonable
            if len(sentences) > 1 and sentences[1].strip() and len(final_text.split()) < max_length * 0.7: # Usar un 70% de max_length como umbral
                 final_text += " " + sentences[1].strip() + "."
                 final_text = final_text.replace("..", ".") # Limpiar doble punto

            logger.info(f"Guion generado final (Truncado a 100 chars): '{final_text[:100]}...'")
            return final_text.strip()

        logger.info(f"Guion generado final (sin oraciones completas detectadas - Truncado): '{cleaned_text[:100]}...'")
        return cleaned_text.strip() # Si no se puede formar una oración, devolver el texto limpio tal cual

    except Exception as e:
        logger.error(f"Error generando guion con GPT-2 (fuera del bloque de limpieza): {str(e)}", exc_info=True)
        logger.warning("Usando prompt original como guion debido al error de generación.")
        return prompt.strip()

# Función TTS ahora recibe la voz a usar
async def text_to_speech(text, output_path, voice):
    logger.info(f"Convirtiendo texto a voz | Caracteres: {len(text)} | Voz: {voice} | Salida: {output_path}")
    if not text or not text.strip():
        logger.warning("Texto vacío para TTS")
        return False

    try:
        communicate = edge_tts.Communicate(text, voice)
        await communicate.save(output_path)

        if os.path.exists(output_path) and os.path.getsize(output_path) > 100:
            logger.info(f"Audio guardado exitosamente en: {output_path} | Tamaño: {os.path.getsize(output_path)} bytes")
            return True
        else:
            logger.error(f"TTS guardó un archivo pequeño o vacío en: {output_path}")
            return False

    except Exception as e:
        logger.error(f"Error en TTS con voz '{voice}': {str(e)}", exc_info=True)
        return False

def download_video_file(url, temp_dir):
    if not url:
        logger.warning("URL de video no proporcionada para descargar")
        return None

    try:
        logger.info(f"Descargando video desde: {url[:80]}...")
        os.makedirs(temp_dir, exist_ok=True)
        file_name = f"video_dl_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S_%f')}.mp4"
        output_path = os.path.join(temp_dir, file_name)

        with requests.get(url, stream=True, timeout=60) as r:
            r.raise_for_status()
            with open(output_path, 'wb') as f:
                for chunk in r.iter_content(chunk_size=8192):
                    f.write(chunk)

        if os.path.exists(output_path) and os.path.getsize(output_path) > 1000:
             logger.info(f"Video descargado exitosamente: {output_path} | Tamaño: {os.path.getsize(output_path)} bytes")
             return output_path
        else:
             logger.warning(f"Descarga parece incompleta o vacía para {url[:80]}... Archivo: {output_path} Tamaño: {os.path.getsize(output_path) if os.path.exists(output_path) else 'N/A'} bytes")
             if os.path.exists(output_path):
                 os.remove(output_path)
             return None

    except requests.exceptions.RequestException as e:
        logger.error(f"Error de descarga para {url[:80]}... : {str(e)}")
    except Exception as e:
        logger.error(f"Error inesperado descargando {url[:80]}... : {str(e)}", exc_info=True)

    return None

def loop_audio_to_length(audio_clip, target_duration):
    logger.debug(f"Ajustando audio | Duración actual: {audio_clip.duration:.2f}s | Objetivo: {target_duration:.2f}s")

    if audio_clip is None or audio_clip.duration is None or audio_clip.duration <= 0:
        logger.warning("Input audio clip is invalid (None or zero duration), cannot loop.")
        try:
            sr = getattr(audio_clip, 'fps', 44100) if audio_clip else 44100
            return AudioClip(lambda t: 0, duration=target_duration, sr=sr)
        except Exception as e:
             logger.error(f"Could not create silence clip: {e}", exc_info=True)
             return AudioFileClip(filename="")

    if audio_clip.duration >= target_duration:
        logger.debug("Audio clip already longer or equal to target. Trimming.")
        trimmed_clip = audio_clip.subclip(0, target_duration)
        if trimmed_clip.duration is None or trimmed_clip.duration <= 0:
             logger.error("Trimmed audio clip is invalid.")
             try: trimmed_clip.close()
             except: pass
             return AudioFileClip(filename="")
        return trimmed_clip

    loops = math.ceil(target_duration / audio_clip.duration)
    logger.debug(f"Creando {loops} loops de audio")

    audio_segments = [audio_clip] * loops
    looped_audio = None
    final_looped_audio = None
    try:
       looped_audio = concatenate_audioclips(audio_segments)

       if looped_audio.duration is None or looped_audio.duration <= 0:
            logger.error("Concatenated audio clip is invalid (None or zero duration).")
            raise ValueError("Invalid concatenated audio.")

       final_looped_audio = looped_audio.subclip(0, target_duration)

       if final_looped_audio.duration is None or final_looped_audio.duration <= 0:
            logger.error("Final subclipped audio clip is invalid (None or zero duration).")
            raise ValueError("Invalid final subclipped audio.")

       return final_looped_audio

    except Exception as e:
        logger.error(f"Error concatenating/subclipping audio clips for looping: {str(e)}", exc_info=True)
        try:
             if audio_clip.duration is not None and audio_clip.duration > 0:
                  logger.warning("Returning original audio clip (may be too short).")
                  return audio_clip.subclip(0, min(audio_clip.duration, target_duration))
        except:
             pass
        logger.error("Fallback to original audio clip failed.")
        return AudioFileClip(filename="")

    finally:
        if looped_audio is not None and looped_audio is not final_looped_audio:
            try: looped_audio.close()
            except: pass


def extract_visual_keywords_from_script(script_text):
    logger.info("Extrayendo palabras clave del guion")
    if not script_text or not script_text.strip():
        logger.warning("Guion vacío, no se pueden extraer palabras clave.")
        return ["naturaleza", "ciudad", "paisaje"]

    clean_text = re.sub(r'[^\w\sáéíóúñÁÉÍÓÚÑ]', '', script_text)
    keywords_list = []

    if kw_model:
        try:
            logger.debug("Intentando extracción con KeyBERT...")
            keywords1 = kw_model.extract_keywords(clean_text, keyphrase_ngram_range=(1, 1), stop_words='spanish', top_n=5)
            keywords2 = kw_model.extract_keywords(clean_text, keyphrase_ngram_range=(2, 2), stop_words='spanish', top_n=3)

            all_keywords = keywords1 + keywords2
            all_keywords.sort(key=lambda item: item[1], reverse=True)

            seen_keywords = set()
            for keyword, score in all_keywords:
                formatted_keyword = keyword.lower().replace(" ", "+")
                if formatted_keyword and formatted_keyword not in seen_keywords:
                    keywords_list.append(formatted_keyword)
                    seen_keywords.add(formatted_keyword)
                if len(keywords_list) >= 5:
                    break

            if keywords_list:
                logger.debug(f"Palabras clave extraídas por KeyBERT: {keywords_list}")
                return keywords_list

        except Exception as e:
            logger.warning(f"KeyBERT falló: {str(e)}. Intentando método simple.")

    logger.debug("Extrayendo palabras clave con método simple...")
    words = clean_text.lower().split()
    stop_words = {"el", "la", "los", "las", "de", "en", "y", "a", "que", "es", "un", "una", "con", "para", "del", "al", "por", "su", "sus", "se", "lo", "le", "me", "te", "nos", "os", "les", "mi", "tu",
                  "nuestro", "vuestro", "este", "ese", "aquel", "esta", "esa", "aquella", "esto", "eso", "aquello", "mis", "tus",
                  "nuestros", "vuestros", "estas", "esas", "aquellas", "si", "no", "más", "menos", "sin", "sobre", "bajo", "entre", "hasta", "desde", "durante", "mediante", "según", "versus", "via", "cada", "todo", "todos", "toda", "todas", "poco", "pocos", "poca", "pocas", "mucho", "muchos", "mucha", "muchas", "varios", "varias", "otro", "otros", "otra", "otras", "mismo", "misma", "mismos", "mismas", "tan", "tanto", "tanta", "tantos", "tantas", "tal", "tales", "cual", "cuales", "cuyo", "cuya", "cuyos", "cuyas", "quien", "quienes", "cuan", "cuanto", "cuanta", "cuantos", "cuantas", "como", "donde", "cuando", "porque", "aunque", "mientras", "siempre", "nunca", "jamás", "muy", "casi", "solo", "solamente", "incluso", "apenas", "quizás", "tal vez", "acaso", "claro", "cierto", "obvio", "evidentemente", "realmente", "simplemente", "generalmente", "especialmente", "principalmente", "posiblemente", "probablemente", "difícilmente", "fácilmente", "rápidamente", "lentamente", "bien", "mal", "mejor", "peor", "arriba", "abajo", "adelante", "atrás", "cerca", "lejos", "dentro", "fuera", "encima", "debajo", "frente", "detrás", "antes", "después", "luego", "pronto", "tarde", "todavía", "ya", "aun", "aún", "quizá"}

    valid_words = [word for word in words if len(word) > 3 and word not in stop_words]

    if not valid_words:
        logger.warning("No se encontraron palabras clave válidas con método simple. Usando palabras clave predeterminadas.")
        return ["espiritual", "terror", "matrix", "arcontes", "galaxia", "creepy", "magia", "gangstalking","conspiracy",]

    word_counts = Counter(valid_words)
    top_keywords = [word.replace(" ", "+") for word, _ in word_counts.most_common(5)]

    if not top_keywords:
         logger.warning("El método simple no produjo keywords. Usando palabras clave predeterminadas.")
         return ["espiritual", "terror", "matrix", "arcontes", "galaxia", "creepy", "magia", "gangstalking","conspiracy",]

    logger.info(f"Palabras clave finales: {top_keywords}")
    return top_keywords

# crear_video ahora recibe la voz seleccionada
def crear_video(prompt_type, input_text, selected_voice, musica_file=None):
    logger.info("="*80)
    logger.info(f"INICIANDO CREACIÓN DE VIDEO | Tipo: {prompt_type}")
    logger.debug(f"Input: '{input_text[:100]}...'")
    logger.info(f"Voz seleccionada: {selected_voice}")

    start_time = datetime.now()
    temp_dir_intermediate = None

    audio_tts_original = None
    musica_audio_original = None
    audio_tts = None
    musica_audio = None
    video_base = None
    video_final = None
    source_clips = []
    clips_to_concatenate = []

    try:
        # 1. Generar o usar guion
        if prompt_type == "Generar Guion con IA":
            guion = generate_script(input_text)
        else:
            guion = input_text.strip()

        logger.info(f"Guion final ({len(guion)} chars): '{guion[:100]}...'")

        if not guion.strip():
            logger.error("El guion resultante está vacío o solo contiene espacios.")
            raise ValueError("El guion está vacío.")

        temp_dir_intermediate = tempfile.mkdtemp(prefix="video_gen_intermediate_")
        logger.info(f"Directorio temporal intermedio creado: {temp_dir_intermediate}")
        temp_intermediate_files = []

        # 2. Generar audio de voz usando la voz seleccionada, con reintentos si falla
        logger.info("Generando audio de voz...")
        voz_path = os.path.join(temp_dir_intermediate, "voz.mp3")

        tts_voices_to_try = [selected_voice]
        fallback_juan = "es-ES-JuanNeural"
        fallback_elvira = "es-ES-ElviraNeural"

        if fallback_juan and fallback_juan != selected_voice and fallback_juan not in tts_voices_to_try:
            tts_voices_to_try.append(fallback_juan)
        if fallback_elvira and fallback_elvira != selected_voice and fallback_elvira not in tts_voices_to_try:
            tts_voices_to_try.append(fallback_elvira)

        tts_success = False
        tried_voices = set()

        for current_voice in tts_voices_to_try:
            if not current_voice or current_voice in tried_voices: continue
            tried_voices.add(current_voice)

            logger.info(f"Intentando TTS con voz: {current_voice}...")
            try:
                tts_success = asyncio.run(text_to_speech(guion, voz_path, voice=current_voice))
                if tts_success:
                    logger.info(f"TTS exitoso con voz '{current_voice}'.")
                    break
            except Exception as e:
                 logger.warning(f"Fallo al generar TTS con voz '{current_voice}': {str(e)}", exc_info=True)
                 pass

        if not tts_success or not os.path.exists(voz_path) or os.path.getsize(voz_path) <= 100:
             logger.error("Fallo en la generación de voz después de todos los intentos. Archivo de audio no creado o es muy pequeño.")
             raise ValueError("Error generando voz a partir del guion (fallo de TTS).")

        temp_intermediate_files.append(voz_path)

        audio_tts_original = AudioFileClip(voz_path)

        if audio_tts_original.reader is None or audio_tts_original.duration is None or audio_tts_original.duration <= 0:
            logger.critical("Clip de audio TTS inicial es inválido (reader is None o duración <= 0) *después* de crear AudioFileClip.")
            try: audio_tts_original.close()
            except: pass
            audio_tts_original = None
            if os.path.exists(voz_path):
                try: os.remove(voz_path)
                except: pass
                if voz_path in temp_intermediate_files:
                     temp_intermediate_files.remove(voz_path)

            raise ValueError("Audio de voz generado es inválido después de procesamiento inicial.")

        audio_tts = audio_tts_original
        audio_duration = audio_tts_original.duration
        logger.info(f"Duración audio voz: {audio_duration:.2f} segundos")

        if audio_duration < 1.0:
             logger.error(f"Duración audio voz ({audio_duration:.2f}s) es muy corta.")
             raise ValueError("Generated voice audio is too short (min 1 second required).")
        # 3. Extraer palabras clave
        logger.info("Extrayendo palabras clave...")
        try:
            keywords = extract_visual_keywords_from_script(guion)
            logger.info(f"Palabras clave identificadas: {keywords}")
        except Exception as e:
            logger.error(f"Error extrayendo keywords: {str(e)}", exc_info=True)
            keywords = ["naturaleza", "paisaje"]

        if not keywords:
             keywords = ["video", "background"]

        # 4. Buscar y descargar videos
        logger.info("Buscando videos en Pexels...")
        videos_data = []
        total_desired_videos = 10
        per_page_per_keyword = max(1, total_desired_videos // len(keywords))

        for keyword in keywords:
            if len(videos_data) >= total_desired_videos: break
            try:
                videos = buscar_videos_pexels(keyword, PEXELS_API_KEY, per_page=per_page_per_keyword)
                if videos:
                    videos_data.extend(videos)
                    logger.info(f"Encontrados {len(videos)} videos para '{keyword}'. Total data: {len(videos_data)}")
            except Exception as e:
                logger.warning(f"Error buscando videos para '{keyword}': {str(e)}")

        if len(videos_data) < total_desired_videos / 2:
            logger.warning(f"Pocos videos encontrados ({len(videos_data)}). Intentando con palabras clave genéricas.")
            generic_keywords = ["mystery", "alien", "ufo", "conspiracy", "paranormal", "supernatural", "horror", "fear", "suspense", "secret", "government", "cover_up", "simulation", "matrix", "apocalypse", "dystopian", "shadow", "occult", "unexplained", "creepy", "extraterrestrial", "abduction", "experiment", "secret_society", "illuminati", "new_world_order", "ancient_aliens", "ufo_sighting", "cryptid", "bigfoot", "loch_ness", "ghost", "haunting", "spirit", "demon", "possession", "exorcism", "witchcraft", "ritual", "cursed", "urban_legend", "myth", "legend", "folklore", "scary", "terror", "panic", "anxiety", "dread", "nightmare", "dark", "gloomy", "fog", "haunted", "cemetery", "asylum", "abandoned", "ruins", "underground", "tunnel", "bunker", "lab", "experiment", "government_secret", "mind_control", "brainwash", "propaganda", "surveillance", "spy", "whistleblower", "leak", "anonymous", "hack", "cyber", "virtual_reality", "ai", "artificial_intelligence", "robot", "cyborg", "apocalyptic", "post_apocalyptic", "zombie", "outbreak", "pandemic", "contagion", "biohazard", "radiation", "nuclear", "doomsday", "armageddon", "revelation", "prophecy", "symbolism", "hidden_meaning", "enigma", "puzzle", "code", "cipher", "mysterious", "unidentified", "anomaly", "glitch", "time_travel", "parallel_universe", "dimension", "portal"]
            for keyword in generic_keywords:
                 if len(videos_data) >= total_desired_videos: break
                 try:
                    videos = buscar_videos_pexels(keyword, PEXELS_API_KEY, per_page=2)
                    if videos:
                        videos_data.extend(videos)
                        logger.info(f"Encontrados {len(videos)} videos para '{keyword}' (genérico). Total data: {len(videos_data)}")
                 except Exception as e:
                    logger.warning(f"Error buscando videos genéricos para '{keyword}': {str(e)}")

        if not videos_data:
            logger.error("No se encontraron videos en Pexels para ninguna palabra clave.")
            raise ValueError("No se encontraron videos adecuados en Pexels.")

        video_paths = []
        logger.info(f"Intentando descargar {len(videos_data)} videos encontrados...")
        for video in videos_data:
            if 'video_files' not in video or not video['video_files']:
                logger.debug(f"Saltando video sin archivos de video: {video.get('id')}")
                continue

            try:
                best_quality = None
                for vf in sorted(video['video_files'], key=lambda x: x.get('width', 0) * x.get('height', 0), reverse=True):
                    if 'link' in vf:
                        best_quality = vf
                        break

                if best_quality and 'link' in best_quality:
                    path = download_video_file(best_quality['link'], temp_dir_intermediate)
                    if path:
                        video_paths.append(path)
                        temp_intermediate_files.append(path)
                        logger.info(f"Video descargado OK desde {best_quality['link'][:50]}...")
                    else:
                         logger.warning(f"No se pudo descargar video desde {best_quality['link'][:50]}...")
                else:
                    logger.warning(f"No se encontró enlace de descarga válido para video {video.get('id')}.")

            except Exception as e:
                logger.warning(f"Error procesando/descargando video {video.get('id')}: {str(e)}")

        logger.info(f"Descargados {len(video_paths)} archivos de video utilizables.")
        if not video_paths:
            logger.error("No se pudo descargar ningún archivo de video utilizable.")
            raise ValueError("No se pudo descargar ningún video utilizable de Pexels.")

        # 5. Procesar y concatenar clips de video
        logger.info("Procesando y concatenando videos descargados...")
        current_duration = 0
        min_clip_duration = 0.5
        max_clip_segment = 10.0

        for i, path in enumerate(video_paths):
            if current_duration >= audio_duration + max_clip_segment:
                logger.debug(f"Video base suficiente ({current_duration:.1f}s >= {audio_duration:.1f}s + {max_clip_segment:.1f}s buffer). Dejando de procesar clips fuente restantes.")
                break

            clip = None
            try:
                logger.debug(f"[{i+1}/{len(video_paths)}] Abriendo clip: {path}")
                clip = VideoFileClip(path)
                source_clips.append(clip)

                if clip.reader is None or clip.duration is None or clip.duration <= 0:
                    logger.warning(f"[{i+1}/{len(video_paths)}] Clip fuente {path} parece inválido (reader is None o duración <= 0). Saltando.")
                    continue

                remaining_needed = audio_duration - current_duration
                potential_use_duration = min(clip.duration, max_clip_segment)

                if remaining_needed > 0:
                     segment_duration = min(potential_use_duration, remaining_needed + min_clip_duration)
                     segment_duration = max(min_clip_duration, segment_duration)
                     segment_duration = min(segment_duration, clip.duration)

                     if segment_duration >= min_clip_duration:
                          try:
                               sub = clip.subclip(0, segment_duration)
                               if sub.reader is None or sub.duration is None or sub.duration <= 0:
                                    logger.warning(f"[{i+1}/{len(video_paths)}] Subclip generado de {path} es inválido. Saltando.")
                                    try: sub.close()
                                    except: pass
                                    continue

                               clips_to_concatenate.append(sub)
                               current_duration += sub.duration
                               logger.debug(f"[{i+1}/{len(video_paths)}] Segmento añadido: {sub.duration:.1f}s (total video: {current_duration:.1f}/{audio_duration:.1f}s)")

                          except Exception as sub_e:
                               logger.warning(f"[{i+1}/{len(video_paths)}] Error creando subclip de {path} ({segment_duration:.1f}s): {str(sub_e)}")
                               continue
                     else:
                          logger.debug(f"[{i+1}/{len(video_paths)}] Clip {path} ({clip.duration:.1f}s) no contribuye un segmento suficiente ({segment_duration:.1f}s necesario). Saltando.")
                else:
                    logger.debug(f"[{i+1}/{len(video_paths)}] Duración de video base ya alcanzada. Saltando clip.")

            except Exception as e:
                logger.warning(f"[{i+1}/{len(video_paths)}] Error procesando video {path}: {str(e)}", exc_info=True)
                continue

        logger.info(f"Procesamiento de clips fuente finalizado. Se obtuvieron {len(clips_to_concatenate)} segmentos válidos.")

        if not clips_to_concatenate:
            logger.error("No hay segmentos de video válidos disponibles para crear la secuencia.")
            raise ValueError("No hay segmentos de video válidos disponibles para crear el video.")

        logger.info(f"Concatenando {len(clips_to_concatenate)} segmentos de video.")
        concatenated_base = None
        try:
            concatenated_base = concatenate_videoclips(clips_to_concatenate, method="chain")
            logger.info(f"Duración video base después de concatenación inicial: {concatenated_base.duration:.2f}s")

            if concatenated_base is None or concatenated_base.duration is None or concatenated_base.duration <= 0:
                 logger.critical("Video base concatenado es inválido después de la primera concatenación (None o duración cero).")
                 raise ValueError("Fallo al crear video base válido a partir de segmentos.")

        except Exception as e:
             logger.critical(f"Error durante la concatenación inicial: {str(e)}", exc_info=True)
             raise ValueError("Fallo durante la concatenación de video inicial.")
        finally:
             for clip_segment in clips_to_concatenate:
                  try: clip_segment.close()
                  except: pass
             clips_to_concatenate = []

        video_base = concatenated_base

        final_video_base = video_base

        if final_video_base.duration < audio_duration:
            logger.info(f"Video base ({final_video_base.duration:.2f}s) es más corto que el audio ({audio_duration:.2f}s). Repitiendo...")

            num_full_repeats = int(audio_duration // final_video_base.duration)
            remaining_duration = audio_duration % final_video_base.duration

            repeated_clips_list = [final_video_base] * num_full_repeats
            if remaining_duration > 0:
                try:
                    remaining_clip = final_video_base.subclip(0, remaining_duration)
                    if remaining_clip is None or remaining_clip.duration is None or remaining_clip.duration <= 0:
                        logger.warning(f"Subclip generado para duración restante {remaining_duration:.2f}s es inválido. Saltando.")
                        try: remaining_clip.close()
                        except: pass
                    else:
                         repeated_clips_list.append(remaining_clip)
                         logger.debug(f"Añadiendo segmento restante: {remaining_duration:.2f}s")

                except Exception as e:
                     logger.warning(f"Error creando subclip para duración restante {remaining_duration:.2f}s: {str(e)}")

            if repeated_clips_list:
                 logger.info(f"Concatenando {len(repeated_clips_list)} partes para repetición.")
                 video_base_repeated = None
                 try:
                    video_base_repeated = concatenate_videoclips(repeated_clips_list, method="chain")
                    logger.info(f"Duración del video base repetido: {video_base_repeated.duration:.2f}s")

                    if video_base_repeated is None or video_base_repeated.duration is None or video_base_repeated.duration <= 0:
                         logger.critical("Video base repetido concatenado es inválido.")
                         raise ValueError("Fallo al crear video base repetido válido.")

                    if final_video_base is not video_base_repeated:
                        try: final_video_base.close()
                        except: pass

                    final_video_base = video_base_repeated

                 except Exception as e:
                    logger.critical(f"Error durante la concatenación de repetición: {str(e)}", exc_info=True)
                    raise ValueError("Fallo durante la repetición de video.")
                 finally:
                     if 'repeated_clips_list' in locals():
                         for clip in repeated_clips_list:
                              if clip is not final_video_base:
                                   try: clip.close()
                                   except: pass


        if final_video_base.duration > audio_duration:
             logger.info(f"Recortando video base ({final_video_base.duration:.2f}s) para que coincida con la duración del audio ({audio_duration:.2f}s).")
             trimmed_video_base = None
             try:
                trimmed_video_base = final_video_base.subclip(0, audio_duration)
                if trimmed_video_base is None or trimmed_video_base.duration is None or trimmed_video_base.duration <= 0:
                     logger.critical("Video base recortado es inválido.")
                     raise ValueError("Fallo al crear video base recortado válido.")

                if final_video_base is not trimmed_video_base:
                     try: final_video_base.close()
                     except: pass

                final_video_base = trimmed_video_base

             except Exception as e:
                logger.critical(f"Error durante el recorte: {str(e)}", exc_info=True)
                raise ValueError("Fallo durante el recorte de video.")


        if final_video_base is None or final_video_base.duration is None or final_video_base.duration <= 0:
             logger.critical("Video base final es inválido antes de audio/escritura (None o duración cero).")
             raise ValueError("Video base final es inválido.")

        if final_video_base.size is None or final_video_base.size[0] <= 0 or final_video_base.size[1] <= 0:
             logger.critical(f"Video base final tiene tamaño inválido: {final_video_base.size}. No se puede escribir video.")
             raise ValueError("Video base final tiene tamaño inválido antes de escribir.")

        video_base = final_video_base

        # 6. Manejar música de fondo
        logger.info("Procesando audio...")

        final_audio = audio_tts_original

        musica_audio_looped = None

        if musica_file:
            musica_audio_original = None
            try:
                music_path = os.path.join(temp_dir_intermediate, "musica_bg.mp3")
                shutil.copyfile(musica_file, music_path)
                temp_intermediate_files.append(music_path)
                logger.info(f"Música de fondo copiada a: {music_path}")

                musica_audio_original = AudioFileClip(music_path)

                if musica_audio_original.reader is None or musica_audio_original.duration is None or musica_audio_original.duration <= 0:
                     logger.warning("Clip de música de fondo parece inválido o tiene duración cero. Saltando música.")
                     try: musica_audio_original.close()
                     except: pass
                     musica_audio_original = None
                else:
                     musica_audio_looped = loop_audio_to_length(musica_audio_original, video_base.duration)
                     logger.debug(f"Música ajustada a duración del video: {musica_audio_looped.duration:.2f}s")

                     if musica_audio_looped is None or musica_audio_looped.duration is None or musica_audio_looped.duration <= 0:
                          logger.warning("Clip de música de fondo loopeado es inválido. Saltando música.")
                          try: musica_audio_looped.close()
                          except: pass
                          musica_audio_looped = None


                if musica_audio_looped:
                    composite_audio = CompositeAudioClip([
                        musica_audio_looped.volumex(0.2), # Volumen 20% para música
                        audio_tts_original.volumex(1.0) # Volumen 100% para voz
                    ])

                    if composite_audio.duration is None or composite_audio.duration <= 0:
                        logger.warning("Clip de audio compuesto es inválido (None o duración cero). Usando solo audio de voz.")
                        try: composite_audio.close()
                        except: pass
                        final_audio = audio_tts_original
                    else:
                         logger.info("Mezcla de audio completada (voz + música).")
                         final_audio = composite_audio
                         musica_audio = musica_audio_looped # Asignar para limpieza

            except Exception as e:
                logger.warning(f"Error procesando música de fondo: {str(e)}", exc_info=True)
                final_audio = audio_tts_original
                musica_audio = None
                logger.warning("Usando solo audio de voz debido a un error con la música.")


        if final_audio.duration is not None and abs(final_audio.duration - video_base.duration) > 0.2:
            logger.warning(f"Duración del audio final ({final_audio.duration:.2f}s) difiere significativamente del video base ({video_base.duration:.2f}s). Intentando recorte.")
            try:
                 if final_audio.duration > video_base.duration:
                      trimmed_final_audio = final_audio.subclip(0, video_base.duration)
                      if trimmed_final_audio is None or trimmed_final_audio.duration <= 0:
                           logger.warning("Audio final recortado es inválido. Usando audio final original.")
                           try: trimmed_final_audio.close()
                           except: pass
                      else:
                           if final_audio is not trimmed_final_audio:
                               try: final_audio.close()
                               except: pass
                           final_audio = trimmed_final_audio
                           logger.warning("Audio final recortado para que coincida con la duración del video.")
            except Exception as e:
                 logger.warning(f"Error ajustando duración del audio final: {str(e)}")

                                # 7. Crear video final (INDENTACIÓN ORIGINAL)
        output_filename = f"video_{int(time.time())}.mp4"  # Nombre único con timestamp
        output_path = os.path.join(temp_dir_intermediate, output_filename)
        
        # Escribir el video
        video_final.write_videofile(
            output_path,
            fps=24,
            threads=2,
            codec="libx264",
            audio_codec="aac",
            preset="medium",
            ffmpeg_params=[
                '-vf', 'scale=1920:1080:force_original_aspect_ratio=decrease,pad=1920:1080:-1:-1:color=black',
                '-crf', '23'
            ],
            logger='bar'
        )

        # Mover a ubicación permanente en /tmp
        permanent_path = f"/tmp/{output_filename}"
        try:
            shutil.copy(output_path, permanent_path)
            logger.info(f"Video guardado permanentemente en: {permanent_path}")
        except Exception as move_error:
            logger.error(f"Error moviendo archivo: {str(move_error)}. Usando path original.")
            permanent_path = output_path

        # Cierra los clips para liberar memoria
        try:
            video_final.close()
            if 'video_base' in locals() and video_base is not None and video_base is not video_final:
                video_base.close()
        except Exception as close_error:
            logger.error(f"Error cerrando clips: {str(close_error)}")

        total_time = (datetime.now() - start_time).total_seconds()
        logger.info(f"PROCESO DE VIDEO FINALIZADO | Output: {permanent_path} | Tiempo total: {total_time:.2f}s")

        return permanent_path

    except ValueError as ve:
         logger.error(f"ERROR CONTROLADO en crear_video: {str(ve)}")
         raise ve
    except Exception as e:
        logger.critical(f"ERROR CRÍTICO NO CONTROLADO en crear_video: {str(e)}", exc_info=True)
        raise e
    finally:
        logger.info("Iniciando limpieza de clips y archivos temporales intermedios...")

        for clip in source_clips:
            try:
                clip.close()
            except Exception as e:
                logger.warning(f"Error cerrando clip de video fuente en finally: {str(e)}")

        for clip_segment in clips_to_concatenate:
             try:
                 clip_segment.close()
             except Exception as e:
                 logger.warning(f"Error cerrando segmento de video en finally: {str(e)}")

        if musica_audio is not None:
            try:
                musica_audio.close()
            except Exception as e:
                logger.warning(f"Error cerrando musica_audio (procesada) en finally: {str(e)}")

        if musica_audio_original is not None and musica_audio_original is not musica_audio:
             try:
                 musica_audio_original.close()
             except Exception as e:
                 logger.warning(f"Error cerrando musica_audio_original en finally: {str(e)}")

        if audio_tts is not None and audio_tts is not audio_tts_original:
             try:
                 audio_tts.close()
             except Exception as e:
                 logger.warning(f"Error cerrando audio_tts (procesada) en finally: {str(e)}")

        if audio_tts_original is not None:
             try:
                 audio_tts_original.close()
             except Exception as e:
                 logger.warning(f"Error cerrando audio_tts_original en finally: {str(e)}")

        if video_final is not None:
            try:
                video_final.close()
            except Exception as e:
                logger.warning(f"Error cerrando video_final en finally: {str(e)}")
        elif video_base is not None and video_base is not video_final:
             try:
                 video_base.close()
             except Exception as e:
                 logger.warning(f"Error cerrando video_base en finally: {str(e)}")

        if temp_dir_intermediate and os.path.exists(temp_dir_intermediate):
             final_output_in_temp = os.path.join(temp_dir_intermediate, "final_video.mp4")

             for path in temp_intermediate_files:
                 try:
                     if os.path.isfile(path) and path != final_output_in_temp:
                         logger.debug(f"Eliminando archivo temporal intermedio: {path}")
                         os.remove(path)
                     elif os.path.isfile(path) and path == final_output_in_temp:
                         logger.debug(f"Saltando eliminación del archivo de video final: {path}")
                 except Exception as e:
                     logger.warning(f"No se pudo eliminar archivo temporal intermedio {path}: {str(e)}")

             logger.info(f"Directorio temporal intermedio {temp_dir_intermediate} persistirá para que Gradio lea el video final.")