Update app.py

app.py

@@ -4,449 +4,222 @@ import logging
 import tempfile
 import requests
 from datetime import datetime
-from moviepy.editor import VideoFileClip, concatenate_videoclips, AudioFileClip, CompositeAudioClip
 import edge_tts
 import gradio as gr
-from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
 import torch
+import re
+from keybert import KeyBERT
 
-# --- NO MÁS 'from pexels_api import API' ---
-# Ahora Pexels se gestiona directamente con requests
-# from pexels_api import API 
-
-# --- Importar KeyBERT para extracción de palabras clave ---
-from keybert import KeyBERT 
-
-# --- Configuración de Logging ---
+# Configuración básica de logging
 logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
-# --- Clave API de Pexels ---
-PEXELS_API_KEY = os.environ.get("PEXELS_API_KEY") 
-# Ya no se inicializa pexels_api = API(PEXELS_API_KEY)
-
-# --- Inicialización de Tokenizer y Modelo GPT-2 ---
-MODEL_NAME = "gpt2-small" 
-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
+# Clave API de Pexels (configurar en Secrets de Hugging Face)
+PEXELS_API_KEY = os.environ.get("PEXELS_API_KEY", "YOUR_DEFAULT_API_KEY")
 
-# --- Inicialización del modelo KeyBERT ---
+# Inicialización del modelo KeyBERT
 try:
-    kw_model = KeyBERT('multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1') 
+    kw_model = KeyBERT('distilbert-base-nli-mean-tokens')
     logger.info("Modelo KeyBERT cargado exitosamente.")
 except Exception as e:
-    logger.error(f"Error al cargar el modelo KeyBERT: {e}. La búsqueda de videos será menos precisa.", exc_info=True)
+    logger.error(f"Error al cargar KeyBERT: {e}")
     kw_model = None
 
-# --- Funciones de Utilidad ---
-
-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."
+# --- Funciones principales optimizadas para Spaces ---
 
-async def text_to_speech(text, voice="es-ES-ElviraNeural", output_path="voz.mp3"):
-    logger.info(f"Generando audio TTS para: '{text[:100]}...'")
+async def text_to_speech(text, output_path, voice="es-ES-ElviraNeural"):
+    """Genera audio TTS usando edge-tts"""
     try:
         communicate = edge_tts.Communicate(text, voice)
         await communicate.save(output_path)
-        logger.info(f"Audio TTS guardado en {output_path}")
+        return True
     except Exception as e:
-        logger.error(f"Error al generar audio TTS: {e}")
-        raise
+        logger.error(f"Error en TTS: {e}")
+        return False
 
-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}")
+def download_video(url, temp_dir):
+    """Descarga un video desde una URL a un directorio temporal"""
     try:
-        response = requests.get(url, stream=True, timeout=30) 
+        response = requests.get(url, stream=True, timeout=30)
         response.raise_for_status()
-
-        with open(output_path, 'wb') as f:
+        
+        filename = f"video_{datetime.now().strftime('%H%M%S%f')}.mp4"
+        filepath = os.path.join(temp_dir, filename)
+        
+        with open(filepath, '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
+                f.write(chunk)
+                
+        return filepath
     except Exception as e:
-        logger.error(f"Error inesperado al descargar video {url}: {e}")
-        if os.path.exists(output_path):
-            os.remove(output_path)
+        logger.error(f"Error descargando video: {e}")
         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
+def extract_keywords(text, max_keywords=3):
+    """Extrae palabras clave usando KeyBERT o método simple como fallback"""
+    if kw_model:
         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 
+            keywords = kw_model.extract_keywords(
+                text,
+                keyphrase_ngram_range=(1, 2),
+                top_n=max_keywords,
+                use_mmr=True,
+                diversity=0.7
             )
-            for kw, score in keywords_with_scores:
-                all_keywords.add(kw.replace(" ", "+"))
+            return [kw[0].replace(" ", "+") for kw in keywords]
         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) 
+            logger.warning(f"Error KeyBERT: {e}")
+    
+    # Fallback: método simple
+    words = re.findall(r'\b\w+\b', text.lower())
+    stop_words = {"el", "la", "los", "las", "de", "en", "y", "a", "que", "es", "por"}
+    return list(set([w for w in words if len(w) > 3 and w not in stop_words][:max_keywords]))
 
-# --- Búsqueda de videos en Pexels (AHORA CON REQUESTS DIRECTOS) ---
-def search_pexels_videos(query_list, num_videos_per_query=5, min_duration_sec=7):
+def search_pexels_videos(query_list, per_query=2):
+    """Busca videos en Pexels usando su API oficial"""
     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.")
+        logger.error("API_KEY de Pexels no configurada")
         return []
-
-    all_video_urls = set() 
+    
+    headers = {"Authorization": PEXELS_API_KEY}
+    video_urls = []
     
     for query in query_list:
-        logger.info(f"Buscando {num_videos_per_query} videos en Pexels para la query: '{query}'")
         try:
-            # URL de la API de búsqueda de Pexels
-            # https://www.pexels.com/api/documentation/#videos-search
-            api_url = "https://api.pexels.com/videos/search"
-            headers = {"Authorization": PEXELS_API_KEY}
             params = {
                 "query": query,
-                "per_page": num_videos_per_query * 2, # Pedimos el doble por si algunos no cumplen duración
-                "orientation": "landscape", # Opcional: landscape, portrait, square
-                "min_duration": min_duration_sec
+                "per_page": per_query,
+                "orientation": "landscape",
+                "size": "medium"
             }
             
-            response = requests.get(api_url, headers=headers, params=params, timeout=15)
-            response.raise_for_status() # Lanza un error si la solicitud HTTP no fue exitosa (código 4xx o 5xx)
+            response = requests.get(
+                "https://api.pexels.com/videos/search",
+                headers=headers,
+                params=params,
+                timeout=15
+            )
             
-            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
-                # Ordenar por calidad para obtener la mejor disponible
-                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)
+            if response.status_code == 200:
+                videos = response.json().get("videos", [])
+                for video in videos:
+                    video_files = video.get("video_files", [])
+                    if video_files:
+                        # Seleccionar el video con la mejor resolución
+                        best_quality = max(
+                            video_files, 
+                            key=lambda x: x.get("width", 0) * x.get("height", 0)
+                        )
+                        video_urls.append(best_quality["link"])
         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) 
+            logger.error(f"Error buscando videos: {e}")
+    
+    return video_urls
 
+def create_video(audio_path, video_paths, output_path):
+    """Crea el video final usando FFmpeg"""
     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}")
+        # Crear archivo de lista para concatenación
+        with open("input_list.txt", "w") as f:
+            for path in video_paths:
+                f.write(f"file '{path}'\n")
+        
+        # Comando FFmpeg para concatenar videos y añadir audio
+        cmd = [
+            "ffmpeg", "-y",
+            "-f", "concat",
+            "-safe", "0",
+            "-i", "input_list.txt",
+            "-i", audio_path,
+            "-c", "copy",
+            "-shortest",
+            output_path
+        ]
         
-        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.")
+        subprocess.run(cmd, check=True)
+        return True
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Error creando video: {e}")
+        return False
 
-        total_desired_video_duration = audio_tts.duration * 1.2 
-        current_video_clips_duration = 0
+async def generate_video(text, music_url=None):
+    """Función principal para generar el video"""
+    temp_dir = tempfile.mkdtemp()
+    all_files = []
+    
+    try:
+        # 1. Generar audio TTS
+        tts_path = os.path.join(temp_dir, "audio.mp3")
+        if not await text_to_speech(text, tts_path):
+            return None, "Error generando voz"
+        all_files.append(tts_path)
         
-        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() 
+        # 2. Extraer palabras clave
+        keywords = extract_keywords(text)
+        logger.info(f"Palabras clave identificadas: {keywords}")
         
-        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") 
+        # 3. Buscar y descargar videos
+        video_urls = search_pexels_videos(keywords)
+        if not video_urls:
+            return None, "No se encontraron videos para las palabras clave"
         
-        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_paths = []
+        for url in video_urls:
+            path = download_video(url, temp_dir)
+            if path:
+                video_paths.append(path)
+                all_files.append(path)
         
-        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")
-
-        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}")
+        if not video_paths:
+            return None, "Error descargando videos"
         
-        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!")
+        # 4. Crear video final
+        output_path = os.path.join(temp_dir, "final_video.mp4")
+        if create_video(tts_path, video_paths, output_path):
+            return output_path, "Video creado 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")
+            return None, "Error en la creación del video"
+            
     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")
+        logger.exception("Error inesperado")
+        return None, f"Error: {str(e)}"
+    finally:
+        # Limpieza opcional (Hugging Face limpia automáticamente)
+        pass
 
-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 (sin videos de ejemplo)**.
-    """)
+# --- Interfaz de Gradio ---
+with gr.Blocks(title="Generador Automático de Videos con IA", theme="soft") as demo:
+    gr.Markdown("# 🎬 Generador Automático de Videos con IA")
+    gr.Markdown("Transforma texto en videos usando contenido de Pexels y voz sintetizada")
     
-    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..."
+    with gr.Row():
+        with gr.Column():
+            text_input = gr.Textbox(
+                label="Texto para el video",
+                placeholder="Describe el contenido que quieres en el video...",
+                lines=5
             )
-        
-        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")
+            generate_btn = gr.Button("Generar Video", variant="primary")
         
         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]
+            video_output = gr.Video(label="Video Generado")
+            status_output = gr.Textbox(label="Estado")
+    
+    generate_btn.click(
+        fn=generate_video,
+        inputs=[text_input],
+        outputs=[video_output, status_output]
     )
-
-    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)
     
+    gr.Markdown("### Cómo funciona:")
+    gr.Markdown("""
+    1. Ingresa un texto descriptivo
+    2. Nuestra IA extrae palabras clave
+    3. Buscamos videos relacionados en Pexels
+    4. Generamos voz con Edge TTS
+    5. Combinamos todo en un video final
+    """)
+
+# Para Hugging Face Spaces
 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)
+    demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)