app.py

import os
import sys
import types
import subprocess
import tempfile

# ── 환경 변수 설정 ──────────────────────────────────────────────
os.environ["HF_FORCE_SAFE_SERIALIZATION"] = "1"
os.environ["XFORMERS_FORCE_DISABLE"] = "1"      # xformers 비활성화

# ── ✨ xformers 더미 모듈 삽입 ──────────────────────────────────
dummy = types.ModuleType("xformers")
dummy.ops = types.ModuleType("xformers.ops")    # audiocraft가 ops 하위모듈도 찾음
sys.modules["xformers"] = dummy
sys.modules["xformers.ops"] = dummy.ops
# ───────────────────────────────────────────────────────────────

# ── audiocraft 동적 설치 ───────────────────────────────────────
try:
    from audiocraft.models import MusicGen
except ModuleNotFoundError:
    subprocess.check_call([
        sys.executable, "-m", "pip", "install",
        "git+https://github.com/facebookresearch/audiocraft@main",
        "--use-pep517"                      # 의존성 포함 설치
    ])
    from audiocraft.models import MusicGen

import gradio as gr
from transformers import VisionEncoderDecoderModel, ViTImageProcessor, AutoTokenizer
from audiocraft.data.audio import audio_write
from PIL import Image
import torch

# ───── 이미지 캡셔닝 모델 로딩 ─────────────────────────────────
caption_model = VisionEncoderDecoderModel.from_pretrained(
    "nlpconnect/vit-gpt2-image-captioning",
    use_safetensors=True,
    low_cpu_mem_usage=True
)
feature_extractor = ViTImageProcessor.from_pretrained("nlpconnect/vit-gpt2-image-captioning")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("nlpconnect/vit-gpt2-image-captioning")

# ───── MusicGen 모델 로딩 ─────────────────────────────────────
musicgen = MusicGen.get_pretrained("facebook/musicgen-small")
musicgen.set_generation_params(duration=10)  # 생성 음악 길이(초)

# ───── 이미지 → 설명 문장 생성 함수 ────────────────────────────
def generate_caption(image: Image.Image) -> str:
    pixel_values = feature_extractor(images=image, return_tensors="pt").pixel_values
    output_ids = caption_model.generate(pixel_values, max_length=50)
    return tokenizer.decode(output_ids[0], skip_special_tokens=True)

# ───── 설명 → 음악 생성 함수 ──────────────────────────────────
def generate_music(prompt: str) -> str:
    wav = musicgen.generate([prompt])  # batch size = 1
    tmp_dir = tempfile.mkdtemp()
    audio_path = os.path.join(tmp_dir, "musicgen_output.wav")
    audio_write(audio_path, wav[0], musicgen.sample_rate, strategy="loudness")
    return audio_path

# ───── 전체 파이프라인 ────────────────────────────────────────
def process(image: Image.Image):
    caption = generate_caption(image)
    prompt = f"A cheerful melody inspired by: {caption}"
    audio_path = generate_music(prompt)
    return caption, audio_path

# ───── Gradio 인터페이스 ─────────────────────────────────────
demo = gr.Interface(
    fn=process,
    inputs=gr.Image(type="pil"),
    outputs=[
        gr.Text(label="AI가 생성한 그림 설명"),
        gr.Audio(label="생성된 AI 음악 (MusicGen)")
    ],
    title="🎨 AI 그림-음악 생성기",
    description="그림을 업로드하면 AI가 설명을 만들고, 설명을 바탕으로 음악을 생성해 들려줍니다."
)

if __name__ == "__main__":
    demo.launch()