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
from moviepy.editor import VideoFileClip, concatenate_videoclips, AudioFileClip, CompositeAudioClip
import subprocess
import re
import math
from pydub import AudioSegment

logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)

PEXELS_API_KEY = os.environ.get("PEXELS_API_KEY") 

MODEL_NAME = "gpt2" 
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 '{MODEL_NAME}' cargado exitosamente.")
except Exception as e:
    logger.error(f"Error al cargar el modelo GPT-2 '{MODEL_NAME}': {e}")
    tokenizer = None
    model = None

try:
    kw_model = KeyBERT('multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1') 
    logger.info("Modelo KeyBERT cargado exitosamente.")
except Exception as e:
    logger.error(f"Error al cargar el modelo KeyBERT: {e}")
    kw_model = None

def generate_script(prompt, max_length=250): 
    if not tokenizer or not model:
        logger.error("Modelo GPT-2 no disponible para generar guion.")
        return "Lo siento, el generador de guiones no está disponible en este momento."

    logger.info("Generando guion con GPT-2...")
    try:
        inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=512)
        device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
        inputs = {k: v.to(device) for k, v in inputs.items()}
        model.to(device)

        with torch.no_grad():
            outputs = model.generate(
                **inputs,
                max_length=max_length,
                do_sample=True,
                top_p=0.95,
                top_k=60,
                temperature=0.9,
                pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
                eos_token_id=tokenizer.eos_token_id
            )
        text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
        logger.info(f"Guion generado (longitud: {len(text)} caracteres): {text[:200]}...")
        return text
    except Exception as e:
        logger.error(f"Error durante la generación del guion: {e}")
        return "No se pudo generar el guion. Intenta con otro prompt o un guion propio."

async def text_to_speech(text, voice="es-ES-ElviraNeural", output_path="voz.mp3"):
    logger.info(f"Generando audio TTS para: '{text[:100]}...'")
    try:
        communicate = edge_tts.Communicate(text, voice)
        await communicate.save(output_path)
        logger.info(f"Audio TTS guardado en {output_path}")
    except Exception as e:
        logger.error(f"Error al generar audio TTS: {e}")
        raise

def download_video_file(url, temp_dir): 
    if not url:
        return None
    
    file_name = url.split('/')[-1].split('?')[0]
    if not file_name.endswith('.mp4'): 
        file_name = f"video_temp_{os.getpid()}_{datetime.now().strftime('%f')}.mp4"
    
    output_path = os.path.join(temp_dir, file_name)
    logger.info(f"Intentando descargar video de: {url} a {output_path}")
    try:
        response = requests.get(url, stream=True, timeout=30) 
        response.raise_for_status()

        with open(output_path, 'wb') as f:
            for chunk in response.iter_content(chunk_size=8192):
                if chunk:
                    f.write(chunk)
        logger.info(f"Video descargado a: {output_path}")
        return output_path
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        logger.error(f"Error de red/HTTP al descargar el video {url}: {e}")
        if os.path.exists(output_path):
            os.remove(output_path)
        return None
    except Exception as e:
        logger.error(f"Error inesperado al descargar video {url}: {e}")
        if os.path.exists(output_path):
            os.remove(output_path)
        return None

def loop_audio_to_length(audio_clip, target_duration):
    if audio_clip.duration >= target_duration:
        return audio_clip.subclip(0, target_duration)
    
    loops = int(target_duration / audio_clip.duration) + 1
    audios = [audio_clip] * loops
    concatenated = concatenate_videoclips(audios)
    return concatenated.subclip(0, target_duration)

def extract_visual_keywords_from_script(script_text, max_keywords_per_segment=2):
    if not kw_model:
        logger.warning("Modelo KeyBERT no disponible. La extracción de palabras clave será limitada.")
        return [script_text.split('.')[0].strip().replace(" ", "+")] if script_text.strip() else []

    logger.info("Extrayendo palabras clave visuales del guion.")
    
    segments = [s.strip() for s in script_text.split('\n') if s.strip()]
    if not segments: 
        segments = [script_text]

    all_keywords = set() 
    
    for segment in segments:
        if not segment: continue
        try:
            keywords_with_scores = kw_model.extract_keywords(
                segment,
                keyphrase_ngram_range=(1, 2), 
                stop_words='spanish', 
                top_n=max_keywords_per_segment,
                use_mmr=True, 
                diversity=0.7 
            )
            for kw, score in keywords_with_scores:
                all_keywords.add(kw.replace(" ", "+"))
        except Exception as e:
            logger.warning(f"Error al extraer palabras clave de un segmento: {e}")
            all_keywords.add(segment.split(' ')[0].strip().replace(" ", "+"))

    logger.info(f"Palabras clave visuales extraídas del guion: {list(all_keywords)}")
    return list(all_keywords) 

def search_pexels_videos(query_list, num_videos_per_query=5, min_duration_sec=7):
    if not PEXELS_API_KEY:
        logger.error("ERROR: PEXELS_API_KEY no está configurada. No se pueden buscar videos en Pexels.")
        raise ValueError("PEXELS_API_KEY no está configurada. Por favor, configúrala como un secreto en Hugging Face Spaces.")

    if not query_list:
        logger.warning("Lista de queries para Pexels vacía. No se buscarán videos.")
        return []

    all_video_urls = set() 
    
    for query in query_list:
        logger.info(f"Buscando {num_videos_per_query} videos en Pexels para la query: '{query}'")
        try:
            api_url = "https://api.pexels.com/videos/search"
            headers = {"Authorization": PEXELS_API_KEY}
            params = {
                "query": query,
                "per_page": num_videos_per_query * 2,
                "orientation": "landscape",
                "min_duration": min_duration_sec
            }
            
            response = requests.get(api_url, headers=headers, params=params, timeout=15)
            response.raise_for_status()
            
            data = response.json()
            videos = data.get('videos', [])

            if not videos:
                logger.info(f"No se encontraron videos en Pexels para la query: '{query}'")
                continue

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

                if best_quality_url:
                    all_video_urls.add(best_quality_url)
                else:
                    logger.warning(f"No se encontró URL de descarga válida para el video Pexels ID: {video.get('id')}")

        except requests.exceptions.RequestException as e:
            logger.error(f"Error de HTTP/red al buscar videos en Pexels para '{query}': {e}", exc_info=True)
        except Exception as e:
            logger.error(f"Error inesperado al buscar videos en Pexels para '{query}': {e}", exc_info=True)
            
    final_urls = list(all_video_urls)
    logger.info(f"Total de {len(final_urls)} URLs de video únicas obtenidas de Pexels.")
    return final_urls

def crear_video(prompt_type, input_text, musica_url=None):
    logger.info(f"Iniciando creación de video. Tipo de prompt: {prompt_type}")
    guion = ""
    if prompt_type == "Generar Guion con IA":
        guion = generate_script(input_text)
        if not guion or guion == "No se pudo generar el guion. Intenta con otro prompt o un guion propio.":
            raise ValueError(guion) 
    else: 
        guion = input_text
        if not guion.strip():
            raise ValueError("Por favor, introduce tu guion.")

    if not guion.strip():
        raise ValueError("El guion está vacío. No se puede proceder.")

    temp_files = [] 
    downloaded_clip_paths = [] 
    final_clips = [] 

    temp_video_dir = tempfile.mkdtemp()
    temp_files.append(temp_video_dir) 

    try:
        voz_archivo = os.path.join(tempfile.gettempdir(), f"voz_temp_{os.getpid()}.mp3")
        temp_files.append(voz_archivo)
        asyncio.run(text_to_speech(guion, output_path=voz_archivo))
        audio_tts = AudioFileClip(voz_archivo)

        search_queries_for_pexels = extract_visual_keywords_from_script(guion, max_keywords_per_segment=2)

        if not search_queries_for_pexels:
            raise ValueError("No se pudieron extraer palabras clave visuales del guion para buscar videos.")

        pexels_video_urls_found = search_pexels_videos(search_queries_for_pexels, num_videos_per_query=5, min_duration_sec=7) 

        if not pexels_video_urls_found:
            logger.error("Pexels no devolvió ningún video para las palabras clave extraídas.")
            raise ValueError(f"Pexels no encontró videos adecuados para el guion. Intenta con otro tema o guion más descriptivo. Palabras clave usadas: {search_queries_for_pexels}")

        logger.info(f"Descargando {len(pexels_video_urls_found)} videos de Pexels...")
        for url in pexels_video_urls_found:
            video_path = download_video_file(url, temp_video_dir) 
            if video_path:
                downloaded_clip_paths.append(video_path)
            else:
                logger.warning(f"No se pudo descargar video de Pexels: {url}")
        
        if not downloaded_clip_paths:
            logger.error("No se pudo descargar ningún video válido de Pexels.")
            raise ValueError("No se pudo descargar ningún video válido de Pexels. Revisa la conexión o la calidad de las URLs.")

        total_desired_video_duration = audio_tts.duration * 1.2 
        current_video_clips_duration = 0
        
        for path in downloaded_clip_paths:
            try:
                clip = VideoFileClip(path)
                clip_duration = min(clip.duration, 10) 
                if clip_duration > 1: 
                    final_clips.append(clip.subclip(0, clip_duration))
                    current_video_clips_duration += clip_duration
                    if current_video_clips_duration >= total_desired_video_duration:
                        break 
                else:
                    logger.warning(f"Clip de video muy corto ({clip_duration:.2f}s) de {path}, omitiendo.")
                    clip.close()
            except Exception as e:
                logger.warning(f"No se pudo cargar o procesar el clip de video {path}: {e}. Omitiendo.")
                if 'clip' in locals() and clip: clip.close() 
        
        if not final_clips:
            logger.error("No se pudo obtener ningún clip de video usable después de la descarga y procesamiento.")
            raise ValueError("No se pudieron procesar los videos descargados de Pexels.")

        video_base = concatenate_videoclips(final_clips, method="compose")
        logger.info(f"Video base concatenado, duración: {video_base.duration:.2f}s")

        if video_base.duration < audio_tts.duration:
            logger.info(f"Duración del video ({video_base.duration:.2f}s) es menor que la del audio TTS ({audio_tts.duration:.2f}s). Repitiendo video.")
            num_repeats = int(audio_tts.duration / video_base.duration) + 1
            repeated_clips = [video_base] * num_repeats
            video_base = concatenate_videoclips(repeated_clips, method="compose") 
        
        final_video_duration = audio_tts.duration

        mezcla_audio = audio_tts
        if musica_url and musica_url.strip():
            musica_path = download_video_file(musica_url, temp_video_dir) 
            if musica_path:
                temp_files.append(musica_path) 
                try:
                    musica_audio = AudioFileClip(musica_path)
                    musica_loop = loop_audio_to_length(musica_audio, final_video_duration)
                    mezcla_audio = CompositeAudioClip([musica_loop.volumex(0.3), audio_tts.set_duration(final_video_duration).volumex(1.0)])
                    logger.info("Música de fondo añadida y mezclada.")
                except Exception as e:
                    logger.warning(f"No se pudo procesar la música de fondo de {musica_url}: {e}. Se usará solo la voz.")
            else:
                logger.warning(f"No se pudo descargar la música de {musica_url}. Se usará solo la voz.")
        
        video_final = video_base.set_audio(mezcla_audio).subclip(0, final_video_duration)
        logger.info(f"Video final configurado con audio. Duración final: {video_final.duration:.2f}s")

        output_dir = "generated_videos"
        os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
        output_path = os.path.join(output_dir, f"video_output_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.mp4")
        logger.info(f"Escribiendo video final a: {output_path}")
        
        video_final.write_videofile(
            output_path, 
            fps=24, 
            threads=4, 
            logger=None, 
            preset="medium", 
            codec="libx264",
            audio_codec="aac",
            ffmpeg_params=["-movflags", "+faststart"]
        )

        logger.info(f"Video generado exitosamente en: {output_path}")
        return output_path

    except Exception as e:
        logger.error(f"Error general en la creación del video: {e}", exc_info=True)
        raise e
    finally:
        for f in temp_files:
            if os.path.exists(f):
                if os.path.isdir(f):
                    import shutil
                    shutil.rmtree(f)
                    logger.info(f"Directorio temporal eliminado: {f}")
                else:
                    os.remove(f)
                    logger.info(f"Archivo temporal eliminado: {f}")
        
        for clip in final_clips: 
            if clip and hasattr(clip, 'close') and not clip.is_playing:
                clip.close()
        if 'audio_tts' in locals() and audio_tts and hasattr(audio_tts, 'close') and not audio_tts.is_playing:
            audio_tts.close()
        if 'musica_audio' in locals() and musica_audio and hasattr(musica_audio, 'close') and not musica_audio.is_playing:
            musica_audio.close()
        if 'video_final' in locals() and video_final and hasattr(video_final, 'close') and not video_final.is_playing:
            video_final.close()
        if 'video_base' in locals() and video_base and hasattr(video_base, 'close') and not video_base.is_playing:
            video_base.close()


def run_app(prompt_type, prompt_ia, prompt_manual, musica_url):
    input_text = ""
    if prompt_type == "Generar Guion con IA":
        input_text = prompt_ia
        if not input_text.strip():
            raise gr.Error("Por favor, introduce un tema para generar el guion.")
    else:
        input_text = prompt_manual
        if not input_text.strip():
            raise gr.Error("Por favor, introduce tu guion.")

    logger.info(f"Solicitud recibida: Tipo='{prompt_type}', Input='{input_text[:50]}...', Música='{musica_url}'")

    try:
        video_path = crear_video(prompt_type, input_text, musica_url if musica_url.strip() else None)
        if video_path:
            logger.info(f"Proceso completado. Video disponible en: {video_path}")
            return video_path, gr.update(value="¡Video generado exitosamente!")
        else:
            raise gr.Error("Hubo un problema desconocido al generar el video. Revisa los logs.")
    except ValueError as ve: 
        logger.error(f"Error de validación o búsqueda de Pexels: {ve}")
        return None, gr.update(value=f"Error: {ve}", text_color="red")
    except Exception as e:
        logger.error(f"Error inesperado al ejecutar la aplicación: {e}", exc_info=True)
        return None, gr.update(value=f"Ocurrió un error grave: {e}. Por favor, inténtalo de nuevo.", text_color="red")

with gr.Blocks() as app:
    gr.Markdown("""
    ### 🎬 Generador de Video Inteligente con Pexels 🚀
    Crea videos con guiones generados por IA o propios, voz automática y **videos de stock relevantes de Pexels**.
    """)
    
    with gr.Tab("Generar Video"):
        with gr.Row():
            prompt_type = gr.Radio(
                ["Generar Guion con IA", "Usar Mi Guion"], 
                label="Método de Guion", 
                value="Generar Guion con IA"
            )
        
        with gr.Column(visible=True) as ia_guion_column:
            prompt_ia = gr.Textbox(
                label="Tema para Generar Guion (con IA)", 
                lines=2, 
                placeholder="Ej: Las maravillas del universo y las estrellas."
            )
        
        with gr.Column(visible=False) as manual_guion_column:
            prompt_manual = gr.Textbox(
                label="Introduce Tu Guion Propio", 
                lines=5, 
                placeholder="Ej: Hola a todos, hoy hablaremos de un tema fascinante..."
            )
        
        musica_input = gr.Textbox(
            label="URL de Música de Fondo (opcional, MP3 recomendado)", 
            placeholder="Ej: https://www.soundhelix.com/examples/mp3/SoundHelix-Song-1.mp3"
        )
        
        boton = gr.Button("✨ Generar Video")
        
        with gr.Column():
            salida_video = gr.Video(label="Video Generado", interactive=False)
            estado_mensaje = gr.Textbox(label="Estado del Proceso", interactive=False, value="")

    prompt_type.change(
        fn=lambda value: (gr.update(visible=value == "Generar Guion con IA"), 
                          gr.update(visible=value == "Usar Mi Guion")),
        inputs=prompt_type,
        outputs=[ia_guion_column, manual_guion_column]
    )

    boton.click(
        fn=lambda: (None, gr.update(value="Iniciando generación... Esto puede tardar varios minutos (descarga de videos).")),
        outputs=[salida_video, estado_mensaje],
        queue=False
    ).then(
        fn=run_app,
        inputs=[prompt_type, prompt_ia, prompt_manual, musica_input],
        outputs=[salida_video, estado_mensaje]
    )

    prompt_ia.change(fn=lambda: gr.update(value=""), outputs=estado_mensaje, queue=False)
    prompt_manual.change(fn=lambda: gr.update(value=""), outputs=estado_mensaje, queue=False)
    musica_input.change(fn=lambda: gr.update(value=""), outputs=estado_mensaje, queue=False)
    
if __name__ == "__main__":
    logger.info("Iniciando aplicación Gradio para Hugging Face Spaces...")
    app.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860, share=False)