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, concatenate_audioclips, AudioClip, ColorClip
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
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():
            choices.append((f"{voice_name} ({region})", voice_id))
    return choices

# Obtener las voces al inicio del script
AVAILABLE_VOICES = get_voice_choices()
DEFAULT_VOICE_ID = "es-ES-JuanNeural"
DEFAULT_VOICE_NAME = DEFAULT_VOICE_ID
for text, voice_id in AVAILABLE_VOICES:
    if voice_id == DEFAULT_VOICE_ID:
        DEFAULT_VOICE_NAME = text
        break
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"
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")

# 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()
        try:
            prompt_in_output_idx = text.lower().find(prompt.lower())
            if prompt_in_output_idx != -1:
                cleaned_text = text[prompt_in_output_idx + len(prompt):].strip()
                logger.debug("Texto limpiado tomando parte después del prompt original.")
            else:
                instruction_start_idx = text.find(instruction_phrase_start)
                if instruction_start_idx != -1:
                    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:
                    logger.warning("No se pudo identificar el inicio del guión generado. Usando texto generado completo.")
                    cleaned_text = text.strip()
        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()
        if not cleaned_text or len(cleaned_text) < 10:
            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()
        cleaned_text = re.sub(r'<[^>]+>', '', cleaned_text).strip()
        cleaned_text = cleaned_text.lstrip(':').strip()
        cleaned_text = cleaned_text.lstrip('.').strip()
        sentences = cleaned_text.split('.')
        if sentences and sentences[0].strip():
            final_text = sentences[0].strip() + '.'
            if len(sentences) > 1 and sentences[1].strip() and len(final_text.split()) < max_length * 0.7:
                final_text += " " + sentences[1].strip() + "."
                final_text = final_text.replace("..", ".")
            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()
    except Exception as e:
        logger.error(f"Error generando guion con GPT-2: {str(e)}", exc_info=True)
        logger.warning("Usando prompt original como guion debido al error de generación.")
        return prompt.strip()

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, fps=sr)
        except Exception as e:
            logger.error(f"Could not create silence clip: {e}", exc_info=True)
            return None
    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 None
        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 None
    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 ["distopico", "dark", "terror", "ansiedad", "encuentros", "demonios", "siniestro",
                "oscuro", "noche", "niebla", "abandonado", "miedo", "suspenso", "sombrio", "lluvia", "tormenta", "bosque", "cementerio",
                "iglesia", "ruinas", "hospital", "escuela", "tunel", "puente", "carretera", "desierto", "pantano", "cueva", "paredes",
                "ventanas rotas", "sombras", "silueta", "ojos", "susurros", "gritos", "corredor", "puerta cerrada", "escaleras",
                "reloj parado", "matrix", "muñeca", "manchas", "sangre", "cadenas", "ritual", "velas", "libro antiguo",
                "cruz invertida", "campanario", "campana", "nieve oscura", "cielo rojo", "luna llena", "animales muertos",
                "cuervos", "arañas", "telarañas", "niebla densa", "luces parpadeando", "televisor estático", "radio interferencia",
                "voz distorsionada", "figura encapuchada", "mascaras", "manos", "pies descalzos", "huellas", "ventana abierta",
                "viento fuerte", "reloj de pared", "sotano"]
    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

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 = []
    final_audio = None 

    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
        logger.info("Generando audio de voz...")
        voz_path = os.path.join(temp_dir_intermediate, "voz.mp3")
        tts_voices_to_try = [selected_voice, "es-ES-JuanNeural", "es-ES-ElviraNeural"]
        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)}")
        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.")
            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 is None or audio_tts_original.duration is None or audio_tts_original.duration <= 0:
            logger.critical("Clip de audio TTS inicial es inválido.")
            raise ValueError("Audio de voz generado es inválido.")
        audio_tts = audio_tts_original
        audio_duration = audio_tts.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 para buscar videos
        keywords = extract_visual_keywords_from_script(guion)
        logger.info(f"Palabras clave para búsqueda de videos: {keywords}")

        # 4. Buscar y descargar videos de Pexels
        logger.info("Buscando y descargando videos...")
        downloaded_videos = []
        for keyword in keywords:
            videos = buscar_videos_pexels(keyword, PEXELS_API_KEY, per_page=3)
            for video in videos:
                video_files = video.get('video_files', [])
                if not video_files:
                    continue
                # Priorizar videos en resolución media
                selected_file = next((f for f in video_files if f['file_type'].startswith('video/mp4') and f['width'] >= 640 and f['width'] <= 1920), None)
                if not selected_file:
                    continue
                video_url = selected_file['link']
                video_path = download_video_file(video_url, temp_dir_intermediate)
                if video_path:
                    downloaded_videos.append(video_path)
                    temp_intermediate_files.append(video_path)
        if not downloaded_videos:
            logger.error("No se descargaron videos válidos de Pexels.")
            raise ValueError("No se encontraron videos válidos para el guion.")

        # 5. Procesar videos
        logger.info(f"Procesando {len(downloaded_videos)} videos descargados...")
        for video_path in downloaded_videos:
            try:
                clip = VideoFileClip(video_path)
                if clip is None or clip.duration is None or clip.duration <= 0:
                    logger.warning(f"Clip inválido: {video_path}")
                    try: clip.close()
                    except: pass
                    continue
                # Asegurar resolución consistente
                clip = clip.resize((1280, 720))  # Estandarizar a 720p
                source_clips.append(clip)
                clips_to_concatenate.append(clip)
            except Exception as e:
                logger.warning(f"Error al cargar video {video_path}: {str(e)}")
                continue
        if not clips_to_concatenate:
            logger.error("No se cargaron clips de video válidos para concatenar.")
            raise ValueError("No se pudieron cargar clips de video válidos.")

        # Ajustar duración de clips
        clips_adjusted = []
        total_video_duration = 0
        clip_duration_target = audio_duration / len(clips_to_concatenate) if clips_to_concatenate else audio_duration
        for clip in clips_to_concatenate:
            try:
                if clip.duration > clip_duration_target:
                    adjusted_clip = clip.subclip(0, clip_duration_target)
                else:
                    adjusted_clip = clip
                if adjusted_clip is None or adjusted_clip.duration is None or adjusted_clip.duration <= 0:
                    logger.warning("Clip ajustado tiene duración inválida.")
                    try: adjusted_clip.close()
                    except: pass
                    continue
                clips_adjusted.append(adjusted_clip)
                total_video_duration += adjusted_clip.duration
            except Exception as e:
                logger.warning(f"Error al ajustar clip: {str(e)}")
                try: clip.close()
                except: pass
                continue
        if not clips_adjusted:
            logger.error("No hay clips ajustados válidos para concatenar.")
            raise ValueError("No se pudieron ajustar clips de video.")

        # Concatenar videos
        logger.info("Concatenando clips de video...")
        try:
            video_base = concatenate_videoclips(clips_adjusted, method="compose")
            if video_base is None or video_base.duration is None or video_base.duration <= 0:
                logger.critical("Concatenación de videos resultó en un clip inválido.")
                raise ValueError("La concatenación de videos falló.")
        except Exception as e:
            logger.error(f"Error al concatenar clips de video: {str(e)}")
            raise ValueError("Fallo en la concatenación de videos.")
        logger.info(f"Duración video concatenado: {video_base.duration:.2f} segundos")

        # Ajustar duración del video base al audio
        if video_base.duration < audio_duration:
            logger.info("Video base más corto que audio, ajustando duración...")
            try:
                padding_duration = audio_duration - video_base.duration
                black_clip = ColorClip(size=(1280, 720), color=(0, 0, 0), duration=padding_duration)
                video_base = concatenate_videoclips([video_base, black_clip])
            except Exception as e:
                logger.error(f"Error al añadir padding al video: {str(e)}")
                raise ValueError("Fallo al ajustar duración del video base.")
        elif video_base.duration > audio_duration:
            logger.info("Video base más largo que audio, recortando...")
            try:
                video_base = video_base.subclip(0, audio_duration)
            except Exception as e:
                logger.error(f"Error al recortar video base: {str(e)}")
                raise ValueError("Fallo al recortar video base.")
        logger.info(f"Duración final video base: {video_base.duration:.2f} segundos")

        # Verificar video_base antes de set_audio
        if video_base is None or video_base.duration is None or video_base.duration <= 0:
            logger.critical("video_base es inválido antes de asignar audio.")
            raise ValueError("El clip de video base es inválido.")

        # 6. Manejar música de fondo
        final_audio = audio_tts  # Inicializar final_audio con audio_tts
        if musica_file:
            logger.info(f"Procesando música de fondo: {musica_file}")
            try:
                musica_audio_original = AudioFileClip(musica_file)
                if musica_audio_original is None or musica_audio_original.duration is None or musica_audio_original.duration <= 0:
                    logger.warning("Archivo de música inválido.")
                    try: musica_audio_original.close()
                    except: pass
                else:
                    musica_audio = loop_audio_to_length(musica_audio_original, audio_duration)
                    if musica_audio is None or musica_audio.duration is None or musica_audio.duration <= 0:
                        logger.warning("Música ajustada es inválida.")
                        try: musica_audio.close()
                        except: pass
                    else:
                        musica_audio = musica_audio.volumex(0.3)
                        final_audio = CompositeAudioClip([audio_tts, musica_audio])
                        if final_audio is None or final_audio.duration is None or final_audio.duration <= 0:
                            logger.error("Audio compuesto es inválido.")
                            try: final_audio.close()
                            except: pass
                            final_audio = audio_tts  # Revertir a audio_tts si falla
            except Exception as e:
                logger.warning(f"Error al procesar música de fondo: {str(e)}")
                final_audio = audio_tts  # Revertir a audio_tts si falla

        # 7. Crear video final
        logger.info("Renderizando video final...")
        try:
            video_final = video_base.set_audio(final_audio)
            if video_final is None or video_final.duration is None or video_final.duration <= 0:
                logger.critical("Clip de video final (con audio) es inválido.")
                raise ValueError("Clip de video final es inválido.")
        except Exception as e:
            logger.error(f"Error al asignar audio al video: {str(e)}")
            raise ValueError("Fallo al crear video final con audio.")

        output_filename = "final_video.mp4"
        output_path = os.path.join(temp_dir_intermediate, output_filename)
        logger.info(f"Escribiendo video final a: {output_path}")
        try:
            video_final.write_videofile(
                output_path,
                fps=24,
                threads=4,
                codec="libx264",
                audio_codec="aac",
                preset="medium",
                logger='bar'
            )
        except Exception as e:
            logger.critical(f"Error al escribir video final: {str(e)}")
            raise ValueError("Fallo al escribir el video final.")

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

        final_output_filename = "final_video.mp4"
        final_output_path = os.path.join(os.getcwd(), final_output_filename)
        if os.path.exists(final_output_path):
            os.remove(final_output_path)
        shutil.copy2(output_path, final_output_path)
        logger.info(f"Video copiado a ruta accesible para Gradio: {final_output_path}")
        output_path = final_output_path

        return output_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: pass
        for clip in clips_to_concatenate:
            if clip not in source_clips:
                try: clip.close()
                except: pass
        if audio_tts_original:
            try: audio_tts_original.close()
            except: pass
        if musica_audio_original:
            try: musica_audio_original.close()
            except: pass
        if musica_audio:
            try: musica_audio.close()
            except: pass
        if audio_tts and audio_tts != audio_tts_original:
            try: audio_tts.close()
            except: pass
        if final_audio and final_audio != audio_tts:
            try: final_audio.close()
            except: pass
        if video_base:
            try: video_base.close()
            except: pass
        if video_final:
            try: video_final.close()
            except: pass
        for temp_file in temp_intermediate_files:
            try:
                if os.path.exists(temp_file):
                    os.remove(temp_file)
            except:
                pass
        if temp_dir_intermediate and os.path.exists(temp_dir_intermediate):
            try:
                shutil.rmtree(temp_dir_intermediate)
            except:
                pass
        logger.info("Limpieza de recursos completada.")

def run_app(prompt_type, prompt_ia, prompt_manual, musica_file, selected_voice):
    logger.info("="*80)
    logger.info("SOLICITUD RECIBIDA EN INTERFAZ")
    input_text = prompt_ia if prompt_type == "Generar Guion con IA" else prompt_manual
    output_video = None
    output_file = None
    status_msg = gr.update(value="⏳ Procesando...", interactive=False)
    if not input_text or not input_text.strip():
        logger.warning("Texto de entrada vacío.")
        return None, None, gr.update(value="⚠️ Por favor, ingresa texto para el guion o el tema.", interactive=False)
    voice_ids_disponibles = [v[1] for v in AVAILABLE_VOICES]
    if selected_voice not in voice_ids_disponibles:
        logger.warning(f"Voz seleccionada inválida: '{selected_voice}'. Usando voz por defecto: {DEFAULT_VOICE_ID}.")
        selected_voice = DEFAULT_VOICE_ID
    else:
        logger.info(f"Voz seleccionada validada: {selected_voice}")
    logger.info(f"Tipo de entrada: {prompt_type}")
    logger.debug(f"Texto de entrada: '{input_text[:100]}...'")
    if musica_file:
        logger.info(f"Archivo de música recibido: {musica_file}")
    else:
        logger.info("No se proporcionó archivo de música.")
    logger.info(f"Voz final a usar (ID): {selected_voice}")
    try:
        logger.info("Llamando a crear_video...")
        video_path = crear_video(prompt_type, input_text, selected_voice, musica_file)
        if video_path and os.path.exists(video_path):
            logger.info(f"crear_video retornó path: {video_path}")
            logger.info(f"Tamaño del archivo de video retornado: {os.path.getsize(video_path)} bytes")
            output_video = video_path
            output_file = video_path
            status_msg = gr.update(value="✅ Video generado exitosamente.", interactive=False)
        else:
            logger.error(f"crear_video no retornó un path válido o el archivo no existe: {video_path}")
            status_msg = gr.update(value="❌ Error: La generación del video falló o el archivo no se creó correctamente.", interactive=False)
    except ValueError as ve:
        logger.warning(f"Error de validación durante la creación del video: {str(ve)}")
        status_msg = gr.update(value=f"⚠️ Error de validación: {str(ve)}", interactive=False)
    except Exception as e:
        logger.critical(f"Error crítico durante la creación del video: {str(e)}", exc_info=True)
        status_msg = gr.update(value=f"❌ Error inesperado: {str(e)}", interactive=False)
    return output_video, output_file, status_msg

# Interfaz de Gradio
with gr.Blocks(title="Generador de Videos con IA", theme=gr.themes.Soft(), css="""
    .gradio-container {max-width: 800px; margin: auto;}
    h1 {text-align: center;}
    """) as app:
    gr.Markdown("# 🎬 Generador Automático de Videos con IA")
    gr.Markdown("Genera videos cortos a partir de un tema o guion, usando imágenes de archivo de Pexels y voz generada.")
    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"
            )
            with gr.Column(visible=True) as ia_guion_column:
                prompt_ia = gr.Textbox(
                    label="Tema para IA",
                    lines=2,
                    placeholder="Ej: Un paisaje natural con montañas y ríos al amanecer, mostrando la belleza de la naturaleza...",
                    max_lines=4,
                    value=""
                )
            with gr.Column(visible=False) as manual_guion_column:
                prompt_manual = gr.Textbox(
                    label="Tu Guion Completo",
                    lines=5,
                    placeholder="Ej: En este video exploraremos los misterios del océano. Veremos la vida marina fascinante y los arrecifes de coral vibrantes. ¡Acompáñanos en esta aventura subacuática!",
                    max_lines=10,
                    value=""
                )
            musica_input = gr.Audio(
                label="Música de fondo (opcional)",
                type="filepath",
                interactive=True,
                value=None
            )
            voice_dropdown = gr.Dropdown(
                label="Seleccionar Voz para Guion",
                choices=AVAILABLE_VOICES,
                value=DEFAULT_VOICE_ID,
                interactive=True
            )
            generate_btn = gr.Button("✨ Generar Video", variant="primary")
        with gr.Column():
            video_output = gr.Video(
                label="Previsualización del Video Generado",
                interactive=False,
                height=400
            )
            file_output = gr.File(
                label="Descargar Archivo de Video",
                interactive=False,
                visible=False
            )
            status_output = gr.Textbox(
                label="Estado",
                interactive=False,
                show_label=False,
                placeholder="Esperando acción...",
                value="Esperando entrada..."
            )
    prompt_type.change(
        lambda x: (gr.update(visible=x == "Generar Guion con IA"),
                   gr.update(visible=x == "Usar Mi Guion")),
        inputs=prompt_type,
        outputs=[ia_guion_column, manual_guion_column]
    )
    generate_btn.click(
        lambda: (None, None, gr.update(value="⏳ Procesando... Esto puede tomar varios minutos.", interactive=False)),
        outputs=[video_output, file_output, status_output],
    ).then(
        run_app,
        inputs=[prompt_type, prompt_ia, prompt_manual, musica_input, voice_dropdown],
        outputs=[video_output, file_output, status_output],
        queue=True
    ).then(
        lambda video_path, file_path, status_msg: gr.update(visible=file_path is not None),
        inputs=[video_output, file_output, status_output],
        outputs=[file_output]
    )
    gr.Markdown("### Instrucciones:")
    gr.Markdown("""
    1. **Clave API de Pexels:** Asegúrate de haber configurado la variable de entorno `PEXELS_API_KEY` con tu clave.
    2. **Selecciona el tipo de entrada**: "Generar Guion con IA" o "Usar Mi Guion".
    3. **Sube música** (opcional): Selecciona un archivo de audio (MP3, WAV, etc.).
    4. **Selecciona la voz** deseada del desplegable.
    5. **Haz clic en "✨ Generar Video"**.
    6. Espera a que se procese el video. Verás el estado.
    7. La previsualización aparecerá si es posible, y siempre un enlace **Descargar Archivo de Video** se mostrará si la generación fue exitosa.
    8. Revisa `video_generator_full.log` para detalles si hay errores.
    """)
    gr.Markdown("---")
    gr.Markdown("Desarrollado por [Tu Nombre/Empresa/Alias - Opcional]")

if __name__ == "__main__":
    logger.info("Verificando dependencias críticas...")
    try:
        from moviepy.editor import ColorClip
        try:
            temp_clip = ColorClip((100,100), color=(255,0,0), duration=0.1)
            temp_clip.close()
            logger.info("Clips base de MoviePy creados y cerrados exitosamente. FFmpeg parece accesible.")
        except Exception as e:
            logger.critical(f"Fallo al crear clip base de MoviePy. A menudo indica problemas con FFmpeg/ImageMagick. Error: {e}", exc_info=True)
    except Exception as e:
        logger.critical(f"Fallo al importar MoviePy. Asegúrate de que está instalado. Error: {e}", exc_info=True)
    os.environ['GRADIO_SERVER_TIMEOUT'] = '6000'
    logger.info("Iniciando aplicación Gradio...")
    try:
        app.queue(max_size=1).launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860, share=False)
    except Exception as e:
        logger.critical(f"No se pudo iniciar la app: {str(e)}", exc_info=True)
        raise