Update Swarmui_Kaggle/gestor_swarm.py

Swarmui_Kaggle/gestor_swarm.py

@@ -5,6 +5,8 @@ import subprocess
 import requests
 import re
 import pickle
+import json
+import base64
 from pathlib import Path
 
 # --- Diccionarios de Modelos Predefinidos ---
@@ -65,7 +67,7 @@ PRESET_UNET = {}
 PRESET_CLIP = {} 
 
 def iniciar():
-    # --- Configuración de Rutas para Lightning.ai ---
+    # --- Configuración de Rutas para Kaggle ---
     BASE_MODELS_DIR = "/kaggle/working/SwarmUI/Models/Stable-Diffusion"
     LORA_DIR = "/kaggle/working/SwarmUI/Models/Lora"
     VAE_DIR = "/kaggle/working/SwarmUI/Models/VAE"
@@ -89,7 +91,7 @@ def iniciar():
     os.makedirs(CLIP_DIR, exist_ok=True)
     os.makedirs(COMFY_EXT_DIR, exist_ok=True)
 
-    # --- Leer token desde pickle en Lightning.ai ---
+    # --- Leer token desde pickle en Kaggle ---
     TOKEN_FILE = Path.home() / ".civitai_token.pkl"
     token_guardado = ""
     if TOKEN_FILE.exists():
@@ -146,7 +148,91 @@ def iniciar():
         process.wait()
         progress_bar.value = 100
         progress_bar.bar_style = 'success'
-        status_label.value = "¡Descarga de este archivo completada! ✅"
+        status_label.value = "¡Descarga completada! ✅"
+
+    def generar_metadata_civitai(url, dest_path, pretty_name):
+        """Descarga información del modelo desde la API de Civitai y crea el .swarm.json"""
+        match = re.search(r'models/(\d+)', url)
+        if not match:
+            match = re.search(r'modelVersionId=(\d+)', url)
+        if not match:
+            return
+
+        version_id = match.group(1)
+
+        try:
+            with out_console:
+                display(HTML(f"<p style='color:#4682B4;'>📄 Obteniendo metadata y preview desde Civitai para el ID <code>{version_id}</code>...</p>"))
+            
+            # Obtener datos de la versión del modelo
+            v_resp = requests.get(f"https://civitai.com/api/v1/model-versions/{version_id}", timeout=10)
+            if v_resp.status_code != 200:
+                with out_console:
+                    display(HTML(f"<p style='color:orange;'>⚠️ No se pudo obtener la metadata (Puede que el modelo esté oculto). Saltando .json...</p>"))
+                return
+                
+            v_data = v_resp.json()
+
+            # Obtener datos generales del modelo (para autor y tags)
+            m_id = v_data.get("modelId")
+            m_data = {}
+            if m_id:
+                m_resp = requests.get(f"https://civitai.com/api/v1/models/{m_id}", timeout=10)
+                if m_resp.status_code == 200:
+                    m_data = m_resp.json()
+
+            # Procesar imagen a base64
+            thumbnail_b64 = ""
+            images = v_data.get("images", [])
+            if images:
+                img_url = images[0].get("url")
+                if img_url:
+                    try:
+                        i_resp = requests.get(img_url, timeout=10)
+                        if i_resp.status_code == 200:
+                            content_type = i_resp.headers.get('content-type', 'image/jpeg')
+                            b64_str = base64.b64encode(i_resp.content).decode('utf-8')
+                            thumbnail_b64 = f"data:{content_type};base64,{b64_str}"
+                    except Exception:
+                        pass
+
+            # Construir diccionario de Swarm
+            tags = ", ".join(m_data.get("tags", []))
+            trigger_words = ", ".join(v_data.get("trainedWords", []))
+            model_name = m_data.get("name", v_data.get("name", "Modelo"))
+            version_name = v_data.get("name", "")
+            
+            desc_html = f'<p>From <a href="https://civitai.com/models/{m_id}?modelVersionId={version_id}" target="_blank">Civitai</a></p><hr />'
+            desc_html += v_data.get("description", "") or m_data.get("description", "")
+
+            swarm_metadata = {
+                "modelspec.title": f"{model_name} - {version_name}",
+                "modelspec.description": desc_html,
+                "modelspec.date": v_data.get("createdAt", ""),
+                "modelspec.author": m_data.get("creator", {}).get("username", ""),
+                "modelspec.trigger_phrase": trigger_words,
+                "modelspec.tags": tags,
+                "modelspec.thumbnail": thumbnail_b64,
+                "modelspec.usage_hint": v_data.get("baseModel", "")
+            }
+
+            # Guardar el JSON
+            base_name = os.path.splitext(pretty_name)[0]
+            if base_name == "Desconocido":
+                return
+                
+            json_filename = f"{base_name}.swarm.json"
+            json_path = os.path.join(dest_path, json_filename)
+            
+            with open(json_path, "w", encoding="utf-8") as f:
+                json.dump(swarm_metadata, f, ensure_ascii=False, indent=2)
+                
+            with out_console:
+                display(HTML(f"<p style='color:lightgreen;'>✅ Archivo de Swarm <code>{json_filename}</code> creado con éxito.</p>"))
+
+        except Exception as e:
+            with out_console:
+                display(HTML(f"<p style='color:orange;'>��️ Error construyendo metadata: {e}</p>"))
 
     def procesar_descarga(b, url_widget, method_widget, dest_path):
         raw_urls = url_widget.value.strip()
@@ -230,6 +316,11 @@ def iniciar():
                 cmd = ["gdown", "--fuzzy", url, "-O", f"{dest_path}/"]
                 ejecutar_con_progreso(cmd, is_gdown=True)
 
+            # --- Crear el JSON si es de Civitai ---
+            if pretty_name and pretty_name != "Desconocido":
+                if "civitai.com" in url or "civitaiarchive.com" in url:
+                    generar_metadata_civitai(url, dest_path, pretty_name)
+
         with out_console:
             display(HTML("<hr><h2 style='color:lightgreen;'>✅ ¡Todas las descargas han finalizado!</h2>"))
 
@@ -537,12 +628,12 @@ def iniciar():
     tabs.set_title(9, '🧩 Extensiones Comfy')
 
     if token_guardado:
-        mensaje_token = "<i>(✅ Token cargado automáticamente desde la memoria)</i>"
+        mensaje_token = "<i>(✅ Token cargado automáticamente desde la memoria persistente)</i>"
     else:
         mensaje_token = "<i>(⚠️ No se encontró token guardado, puedes ingresarlo manualmente)</i>"
 
     ui = widgets.VBox([
-        widgets.HTML("<h2>Gestor Total de Descargas para SwarmUI (Lightning.ai)</h2>"),
+        widgets.HTML("<h2>Gestor Total de Descargas para SwarmUI (Kaggle)</h2>"),
         widgets.HBox([token_input, widgets.HTML(mensaje_token)]),
         tabs,
         widgets.HTML("<hr>"),