Spaces:
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CHANGED
@@ -10,10 +10,10 @@ from datetime import datetime
|
|
10 |
import numpy as np
|
11 |
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
|
12 |
import nltk
|
13 |
-
import
|
14 |
from transformers import pipeline
|
15 |
import torch
|
16 |
-
import asyncio
|
17 |
|
18 |
# Configuraci贸n inicial
|
19 |
nltk.download('punkt', quiet=True)
|
@@ -22,16 +22,36 @@ logger = logging.getLogger(__name__)
|
|
22 |
|
23 |
# Configuraci贸n de modelos
|
24 |
PEXELS_API_KEY = os.getenv("PEXELS_API_KEY")
|
25 |
-
MODEL_NAME = "DeepESP/gpt2-spanish"
|
26 |
|
27 |
-
#
|
28 |
-
|
29 |
-
|
|
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|
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|
|
|
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|
|
|
|
|
30 |
|
31 |
def generar_guion_profesional(prompt):
|
32 |
-
"""Genera guiones
|
33 |
try:
|
34 |
-
# 1. Intento con modelo principal
|
35 |
generator = pipeline(
|
36 |
"text-generation",
|
37 |
model=MODEL_NAME,
|
@@ -39,269 +59,95 @@ def generar_guion_profesional(prompt):
|
|
39 |
)
|
40 |
|
41 |
response = generator(
|
42 |
-
f"Escribe un guion profesional para un video de YouTube sobre '{prompt}'. "
|
43 |
-
|
44 |
-
"1. Introducci贸n atractiva\n"
|
45 |
-
"2. Tres secciones detalladas con subt铆tulos\n"
|
46 |
-
"3. Conclusi贸n impactante\n"
|
47 |
-
"Usa un estilo natural para narraci贸n:",
|
48 |
-
max_length=1000,
|
49 |
temperature=0.7,
|
50 |
-
top_k=50,
|
51 |
-
top_p=0.95,
|
52 |
num_return_sequences=1
|
53 |
)
|
54 |
|
55 |
-
|
56 |
-
|
57 |
-
# 2. Verificar calidad del guion
|
58 |
-
if len(guion.split()) < 100: # Si es muy corto
|
59 |
-
raise ValueError("Guion demasiado breve")
|
60 |
-
|
61 |
-
return guion
|
62 |
|
63 |
except Exception as e:
|
64 |
logger.error(f"Error generando guion: {str(e)}")
|
|
|
65 |
|
66 |
-
|
67 |
-
|
68 |
-
|
69 |
-
"tecnolog铆a": ["funcionamiento", "aplicaciones", "futuro"],
|
70 |
-
"ciencia": ["teor铆as", "evidencia", "implicaciones"],
|
71 |
-
"misterio": ["enigma", "teor铆as", "explicaciones"],
|
72 |
-
"arte": ["or铆genes", "caracter铆sticas", "influencia"]
|
73 |
-
}
|
74 |
-
|
75 |
-
# Detectar categor铆a del tema
|
76 |
-
categoria = "general"
|
77 |
-
for key in temas:
|
78 |
-
if key in prompt.lower():
|
79 |
-
categoria = key
|
80 |
-
break
|
81 |
-
|
82 |
-
puntos_clave = temas.get(categoria, ["aspectos importantes", "datos relevantes", "conclusiones"])
|
83 |
-
|
84 |
-
# Generar guion de respaldo con estructura profesional
|
85 |
-
return f"""
|
86 |
-
隆Hola a todos! Bienvenidos a este an谩lisis completo sobre {prompt}.
|
87 |
-
En este video exploraremos a fondo este fascinante tema a trav茅s de tres secciones clave.
|
88 |
-
|
89 |
-
SECCI脫N 1: {puntos_clave[0].capitalize()}
|
90 |
-
Comenzaremos analizando los {puntos_clave[0]} fundamentales.
|
91 |
-
Esto nos permitir谩 entender mejor la base de {prompt}.
|
92 |
-
|
93 |
-
SECCI脫N 2: {puntos_clave[1].capitalize()}
|
94 |
-
En esta parte, examinaremos los {puntos_clave[1]} m谩s relevantes
|
95 |
-
y c贸mo se relacionan con el tema principal.
|
96 |
-
|
97 |
-
SECCI脫N 3: {puntos_clave[2].capitalize()}
|
98 |
-
Finalmente, exploraremos las {puntos_clave[2]}
|
99 |
-
y qu茅 significan para el futuro de este campo.
|
100 |
-
|
101 |
-
驴Listos para profundizar? 隆Empecemos!
|
102 |
-
"""
|
103 |
|
104 |
-
def buscar_videos_avanzado(prompt, guion, num_videos=
|
105 |
-
"""B煤squeda
|
106 |
try:
|
107 |
-
|
108 |
-
oraciones = nltk.sent_tokenize(guion)
|
109 |
-
|
110 |
-
# Extraer palabras clave con TF-IDF
|
111 |
-
vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words=['el', 'la', 'los', 'las', 'de', 'en', 'y', 'que'])
|
112 |
-
tfidf = vectorizer.fit_transform(oraciones)
|
113 |
-
palabras = vectorizer.get_feature_names_out()
|
114 |
-
scores = np.asarray(tfidf.sum(axis=0)).ravel()
|
115 |
-
indices_importantes = np.argsort(scores)[-5:]
|
116 |
-
palabras_clave = [palabras[i] for i in indices_importantes]
|
117 |
-
|
118 |
-
# Mezclar palabras clave del prompt y del guion
|
119 |
-
palabras_prompt = re.findall(r'\b\w{4,}\b', prompt.lower())
|
120 |
-
todas_palabras = list(set(palabras_clave + palabras_prompt))[:5]
|
121 |
-
|
122 |
-
# Buscar en Pexels
|
123 |
-
headers = {"Authorization": PEXELS_API_KEY}
|
124 |
-
response = requests.get(
|
125 |
-
f"https://api.pexels.com/videos/search?query={'+'.join(todas_palabras)}&per_page={num_videos}",
|
126 |
-
headers=headers,
|
127 |
-
timeout=15
|
128 |
-
)
|
129 |
-
|
130 |
-
videos = response.json().get('videos', [])
|
131 |
-
logger.info(f"Palabras clave usadas: {todas_palabras}")
|
132 |
-
|
133 |
-
# Seleccionar videos de mejor calidad
|
134 |
-
videos_ordenados = sorted(
|
135 |
-
videos,
|
136 |
-
key=lambda x: x.get('width', 0) * x.get('height', 0),
|
137 |
-
reverse=True
|
138 |
-
)
|
139 |
-
|
140 |
-
return videos_ordenados[:num_videos]
|
141 |
-
|
142 |
-
except Exception as e:
|
143 |
-
logger.error(f"Error en b煤squeda de videos: {str(e)}")
|
144 |
-
# B煤squeda simple de respaldo
|
145 |
response = requests.get(
|
146 |
-
f"https://api.pexels.com/videos/search?query={
|
147 |
headers={"Authorization": PEXELS_API_KEY},
|
148 |
timeout=10
|
149 |
)
|
150 |
return response.json().get('videos', [])[:num_videos]
|
|
|
|
|
|
|
151 |
|
152 |
-
async def crear_video_profesional(prompt, custom_script, voz_index, musica=None
|
153 |
-
"""SOLUCI脫N: A帽adido par谩metro progress para mantener la conexi贸n activa"""
|
154 |
try:
|
155 |
-
# 1. Generar
|
156 |
-
progress(0.1, desc="Generando guion...")
|
157 |
guion = custom_script if custom_script else generar_guion_profesional(prompt)
|
158 |
-
logger.info(f"Guion generado ({len(guion.split())} palabras)")
|
159 |
|
160 |
-
# 2.
|
161 |
-
voz_seleccionada = VOICES[voz_index]['ShortName']
|
162 |
|
163 |
-
# 3. Generar
|
164 |
-
progress(0.3, desc="Generando voz...")
|
165 |
voz_archivo = "voz.mp3"
|
166 |
await edge_tts.Communicate(guion, voz_seleccionada).save(voz_archivo)
|
167 |
audio = AudioFileClip(voz_archivo)
|
168 |
-
duracion_total = audio.duration
|
169 |
|
170 |
-
# 4.
|
171 |
-
progress(0.4, desc="Buscando videos...")
|
172 |
videos_data = buscar_videos_avanzado(prompt, guion)
|
173 |
-
|
174 |
if not videos_data:
|
175 |
-
raise Exception("No se encontraron videos
|
176 |
-
|
177 |
-
# 5. Descargar y preparar videos (con progreso)
|
178 |
-
clips = []
|
179 |
-
total_videos = len(videos_data)
|
180 |
-
|
181 |
-
for i, video in enumerate(videos_data):
|
182 |
-
progress(0.5 + (i * 0.4 / total_videos), desc=f"Descargando video {i+1}/{total_videos}...")
|
183 |
|
184 |
-
|
185 |
-
|
186 |
-
|
187 |
-
|
188 |
-
|
189 |
-
|
190 |
-
|
191 |
-
|
192 |
-
|
193 |
-
|
194 |
-
|
195 |
-
|
196 |
-
|
197 |
-
temp_video.close()
|
198 |
-
|
199 |
-
# Crear clip
|
200 |
-
clip = VideoFileClip(temp_video.name)
|
201 |
-
clips.append(clip)
|
202 |
-
|
203 |
-
# 6. Calcular duraci贸n por clip
|
204 |
-
duracion_por_clip = duracion_total / len(clips)
|
205 |
-
|
206 |
-
# 7. Procesar clips de video (con progreso)
|
207 |
-
progress(0.8, desc="Procesando videos...")
|
208 |
-
clips_procesados = []
|
209 |
-
for clip in clips:
|
210 |
-
# Si el clip es m谩s corto que la duraci贸n asignada, hacer loop
|
211 |
-
if clip.duration < duracion_por_clip:
|
212 |
-
clip = clip.loop(duration=duracion_por_clip)
|
213 |
-
# Si es m谩s largo, recortar
|
214 |
-
else:
|
215 |
-
clip = clip.subclip(0, duracion_por_clip)
|
216 |
-
clips_procesados.append(clip)
|
217 |
-
|
218 |
-
# 8. Combinar videos
|
219 |
-
video_final = concatenate_videoclips(clips_procesados)
|
220 |
-
|
221 |
-
# 9. Procesar m煤sica (con progreso)
|
222 |
-
progress(0.9, desc="A帽adiendo m煤sica...")
|
223 |
-
if musica:
|
224 |
-
musica_clip = AudioFileClip(musica.name)
|
225 |
-
if musica_clip.duration < duracion_total:
|
226 |
-
musica_clip = musica_clip.loop(duration=duracion_total)
|
227 |
-
else:
|
228 |
-
musica_clip = musica_clip.subclip(0, duracion_total)
|
229 |
-
audio = CompositeAudioClip([audio, musica_clip.volumex(0.25)])
|
230 |
-
|
231 |
video_final = video_final.set_audio(audio)
|
232 |
|
233 |
-
|
234 |
-
|
235 |
-
output_path = f"video_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.mp4"
|
236 |
-
video_final.write_videofile(
|
237 |
-
output_path,
|
238 |
-
codec="libx264",
|
239 |
-
audio_codec="aac",
|
240 |
-
threads=2,
|
241 |
-
preset='fast',
|
242 |
-
fps=24
|
243 |
-
)
|
244 |
|
245 |
return output_path
|
246 |
|
247 |
except Exception as e:
|
248 |
-
logger.error(f"
|
249 |
return None
|
250 |
finally:
|
251 |
-
# Limpieza de archivos temporales
|
252 |
if os.path.exists(voz_archivo):
|
253 |
os.remove(voz_archivo)
|
254 |
|
255 |
-
|
256 |
-
|
257 |
-
return asyncio.run(crear_video_profesional(prompt, custom_script, voz_index, musica, progress))
|
258 |
-
|
259 |
-
# Interfaz profesional
|
260 |
-
with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(), title="Generador de Videos Profesional") as app:
|
261 |
-
gr.Markdown("# 馃幀 GENERADOR DE VIDEOS CON IA")
|
262 |
-
|
263 |
with gr.Row():
|
264 |
-
with gr.Column(
|
265 |
-
gr.
|
266 |
-
|
267 |
-
|
268 |
-
|
269 |
-
|
270 |
-
|
271 |
-
|
272 |
-
voz = gr.Dropdown(
|
273 |
-
label="Selecciona una voz",
|
274 |
-
choices=VOICE_NAMES,
|
275 |
-
value=VOICE_NAMES[0],
|
276 |
-
type="index"
|
277 |
-
)
|
278 |
-
musica = gr.File(
|
279 |
-
label="M煤sica de fondo (opcional)",
|
280 |
-
file_types=["audio"]
|
281 |
-
)
|
282 |
-
btn = gr.Button("馃殌 Generar Video", variant="primary", size="lg")
|
283 |
-
|
284 |
-
with gr.Column(scale=2):
|
285 |
-
output = gr.Video(
|
286 |
-
label="Video Resultante",
|
287 |
-
format="mp4",
|
288 |
-
interactive=False
|
289 |
-
)
|
290 |
-
|
291 |
-
gr.Examples(
|
292 |
-
examples=[
|
293 |
-
["Los secretos de las pir谩mides egipcias", "", 5, None],
|
294 |
-
["La inteligencia artificial en medicina", "", 3, None],
|
295 |
-
["Lugares abandonados m谩s misteriosos", "", 8, None]
|
296 |
-
],
|
297 |
-
inputs=[prompt, custom_script, voz, musica],
|
298 |
-
label="Ejemplos: Haz clic en uno y luego en Generar"
|
299 |
-
)
|
300 |
-
|
301 |
-
# SOLUCI脫N: A帽adido par谩metro progress para mantener la conexi贸n activa
|
302 |
btn.click(
|
303 |
-
fn=
|
304 |
-
inputs=[prompt, custom_script, voz
|
305 |
outputs=output
|
306 |
)
|
307 |
|
|
|
10 |
import numpy as np
|
11 |
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
|
12 |
import nltk
|
13 |
+
from nltk.tokenize import sent_tokenize
|
14 |
from transformers import pipeline
|
15 |
import torch
|
16 |
+
import asyncio
|
17 |
|
18 |
# Configuraci贸n inicial
|
19 |
nltk.download('punkt', quiet=True)
|
|
|
22 |
|
23 |
# Configuraci贸n de modelos
|
24 |
PEXELS_API_KEY = os.getenv("PEXELS_API_KEY")
|
25 |
+
MODEL_NAME = "DeepESP/gpt2-spanish"
|
26 |
|
27 |
+
# Soluci贸n robusta para obtener voces
|
28 |
+
async def get_voices():
|
29 |
+
try:
|
30 |
+
voices = await edge_tts.list_voices()
|
31 |
+
voice_names = []
|
32 |
+
for v in voices:
|
33 |
+
try:
|
34 |
+
name = v.get('Name', v.get('ShortName', 'Desconocido'))
|
35 |
+
gender = v.get('Gender', 'Desconocido')
|
36 |
+
locale = v.get('Locale', v.get('Language', 'Desconocido'))
|
37 |
+
voice_names.append(f"{name} ({gender}, {locale})")
|
38 |
+
except Exception as e:
|
39 |
+
logger.warning(f"Error procesando voz: {v} - {str(e)}")
|
40 |
+
continue
|
41 |
+
return voice_names, voices
|
42 |
+
except Exception as e:
|
43 |
+
logger.error(f"Error al obtener voces: {str(e)}")
|
44 |
+
return [], []
|
45 |
+
|
46 |
+
# Obtener voces de forma s铆ncrona para la inicializaci贸n
|
47 |
+
VOICE_NAMES, VOICES = asyncio.run(get_voices())
|
48 |
+
if not VOICES:
|
49 |
+
VOICE_NAMES = ["Voz Predeterminada (Femenino, es-ES)"]
|
50 |
+
VOICES = [{'ShortName': 'es-ES-ElviraNeural'}]
|
51 |
|
52 |
def generar_guion_profesional(prompt):
|
53 |
+
"""Genera guiones con respaldo robusto"""
|
54 |
try:
|
|
|
55 |
generator = pipeline(
|
56 |
"text-generation",
|
57 |
model=MODEL_NAME,
|
|
|
59 |
)
|
60 |
|
61 |
response = generator(
|
62 |
+
f"Escribe un guion profesional para un video de YouTube sobre '{prompt}':\n\n1. Introducci贸n\n2. Desarrollo\n3. Conclusi贸n\n\n",
|
63 |
+
max_length=800,
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
64 |
temperature=0.7,
|
|
|
|
|
65 |
num_return_sequences=1
|
66 |
)
|
67 |
|
68 |
+
return response[0]['generated_text']
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
69 |
|
70 |
except Exception as e:
|
71 |
logger.error(f"Error generando guion: {str(e)}")
|
72 |
+
return f"""Gui贸n de respaldo sobre {prompt}:
|
73 |
|
74 |
+
1. INTRODUCCI脫N: Hoy exploraremos {prompt}
|
75 |
+
2. DESARROLLO: Aspectos clave sobre el tema
|
76 |
+
3. CONCLUSI脫N: Resumen y cierre"""
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
77 |
|
78 |
+
def buscar_videos_avanzado(prompt, guion, num_videos=3):
|
79 |
+
"""B煤squeda con m煤ltiples respaldos"""
|
80 |
try:
|
81 |
+
palabras = re.findall(r'\b\w{4,}\b', prompt.lower())[:5]
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
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82 |
response = requests.get(
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83 |
+
f"https://api.pexels.com/videos/search?query={'+'.join(palabras)}&per_page={num_videos}",
|
84 |
headers={"Authorization": PEXELS_API_KEY},
|
85 |
timeout=10
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86 |
)
|
87 |
return response.json().get('videos', [])[:num_videos]
|
88 |
+
except Exception as e:
|
89 |
+
logger.error(f"Error buscando videos: {str(e)}")
|
90 |
+
return []
|
91 |
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92 |
+
async def crear_video_profesional(prompt, custom_script, voz_index, musica=None):
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93 |
try:
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94 |
+
# 1. Generar gui贸n
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95 |
guion = custom_script if custom_script else generar_guion_profesional(prompt)
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96 |
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97 |
+
# 2. Configurar voz
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98 |
+
voz_seleccionada = VOICES[voz_index]['ShortName'] if VOICES else 'es-ES-ElviraNeural'
|
99 |
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100 |
+
# 3. Generar audio
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101 |
voz_archivo = "voz.mp3"
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102 |
await edge_tts.Communicate(guion, voz_seleccionada).save(voz_archivo)
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103 |
audio = AudioFileClip(voz_archivo)
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104 |
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105 |
+
# 4. Obtener videos
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106 |
videos_data = buscar_videos_avanzado(prompt, guion)
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107 |
if not videos_data:
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108 |
+
raise Exception("No se encontraron videos")
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109 |
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110 |
+
# 5. Procesar videos
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111 |
+
clips = []
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112 |
+
for video in videos_data[:3]: # Usar m谩ximo 3 videos
|
113 |
+
video_file = next((vf for vf in video['video_files'] if vf['quality'] == 'sd'), video['video_files'][0])
|
114 |
+
with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix='.mp4', delete=False) as temp_video:
|
115 |
+
response = requests.get(video_file['link'], stream=True)
|
116 |
+
for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024*1024):
|
117 |
+
temp_video.write(chunk)
|
118 |
+
clip = VideoFileClip(temp_video.name).subclip(0, min(10, video['duration']))
|
119 |
+
clips.append(clip)
|
120 |
+
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121 |
+
# 6. Crear video final
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122 |
+
video_final = concatenate_videoclips(clips)
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123 |
video_final = video_final.set_audio(audio)
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124 |
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125 |
+
output_path = f"video_output_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.mp4"
|
126 |
+
video_final.write_videofile(output_path, fps=24, threads=2)
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127 |
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128 |
return output_path
|
129 |
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130 |
except Exception as e:
|
131 |
+
logger.error(f"Error cr铆tico: {str(e)}")
|
132 |
return None
|
133 |
finally:
|
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134 |
if os.path.exists(voz_archivo):
|
135 |
os.remove(voz_archivo)
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136 |
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137 |
+
# Interfaz optimizada
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138 |
+
with gr.Blocks(title="Generador de Videos") as app:
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139 |
with gr.Row():
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140 |
+
with gr.Column():
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141 |
+
prompt = gr.Textbox(label="Tema del video")
|
142 |
+
custom_script = gr.TextArea(label="Gui贸n personalizado (opcional)")
|
143 |
+
voz = gr.Dropdown(VOICE_NAMES, label="Voz", value=VOICE_NAMES[0])
|
144 |
+
btn = gr.Button("Generar Video", variant="primary")
|
145 |
+
with gr.Column():
|
146 |
+
output = gr.Video(label="Resultado", format="mp4")
|
147 |
+
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148 |
btn.click(
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149 |
+
fn=lambda p, cs, v: asyncio.run(crear_video_profesional(p, cs, VOICE_NAMES.index(v))),
|
150 |
+
inputs=[prompt, custom_script, voz],
|
151 |
outputs=output
|
152 |
)
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153 |
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