app.py

import gradio as gr
from gradio_client import Client, handle_file
import shutil
import os

# Создаем клиент один раз, на глобальном уровне, чтобы избежать повторных подключений
client = Client("r3gm/wan2-2-fp8da-aoti-preview")

def generate_video(input_image, last_image, prompt, steps, negative_prompt, duration_seconds, guidance_scale, guidance_scale_2, seed, randomize_seed, quality, scheduler, flow_shift, frame_multiplier):
    if not input_image:
        raise gr.Error("Please upload an input image.")

    processed_last_image = last_image if last_image else input_image
    
    frame_multiplier_int = int(frame_multiplier)

    # Используем глобальный клиент для выполнения предсказания
    # Результат - это путь к временному файлу, управляемому gradio_client
    client_temp_file_path = client.predict(
        input_image=handle_file(input_image),
        last_image=handle_file(processed_last_image),
        prompt=prompt,
        steps=steps,
        negative_prompt=negative_prompt,
        duration_seconds=duration_seconds,
        guidance_scale=guidance_scale,
        guidance_scale_2=guidance_scale_2,
        seed=seed,
        randomize_seed=randomize_seed,
        quality=quality,
        scheduler=scheduler,
        flow_shift=flow_shift,
        frame_multiplier=frame_multiplier_int,
        video_component=True,
        api_name="/generate_video"
    )

    # --- КЛЮЧЕВОЕ ИЗМЕНЕНИЕ ---
    # Копируем результат в новый файл, который находится под нашим контролем.
    # Это предотвращает его преждевременное удаление.
    # Gradio автоматически управляет очисткой файлов, которые он кэширует,
    # поэтому нам не нужно беспокоиться об утечке дискового пространства.
    final_video_path = shutil.copy(client_temp_file_path, ".")
    
    # Возвращаем путь к нашей стабильной копии
    return final_video_path

with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown("# Video Generation Interface")
    with gr.Row():
        with gr.Column():
            input_image = gr.Image(type="filepath", label="Input Image")
            last_image = gr.Image(type="filepath", label="Last Image (optional, uses Input Image if empty)")
            prompt = gr.Textbox(label="Prompt", value="make this image come alive, cinematic motion, smooth animation")
            negative_prompt = gr.Textbox(label="Negative Prompt", value="色调艳丽, 过曝, 静态, 细节模糊不清, 字幕, 风格, 作品, 画作, 画面, 静止, 整体发灰, 最差质量, 低质量, JPEG压缩残留, 丑陋的, 残缺的, 多余的手指, 画得不好的手部, 画得不好的脸部, 畸形的, 毁容的, 形态畸形的肢体, 手指融合, 静止不动的画面, 杂乱的背景, 三条腿, 背景人很多, 倒着走")
            with gr.Row():
                steps = gr.Slider(minimum=1, maximum=20, step=1, label="Steps", value=6)
                duration_seconds = gr.Slider(minimum=1.0, maximum=10.0, step=0.1, label="Duration (seconds)", value=3.5)
            with gr.Row():
                guidance_scale = gr.Slider(minimum=0.0, maximum=5.0, step=0.1, label="Guidance Scale", value=1.0)
                guidance_scale_2 = gr.Slider(minimum=0.0, maximum=5.0, step=0.1, label="Guidance Scale 2", value=1.0)
            with gr.Row():
                seed = gr.Number(label="Seed", value=42)
                randomize_seed = gr.Checkbox(label="Randomize Seed", value=True)
            with gr.Row():
                quality = gr.Slider(minimum=1, maximum=10, step=1, label="Quality", value=6)
                scheduler = gr.Dropdown(choices=["UniPCMultistep"], label="Scheduler", value="UniPCMultistep")
            with gr.Row():
                flow_shift = gr.Slider(minimum=0, maximum=10, step=1, label="Flow Shift", value=3)
                frame_multiplier = gr.Dropdown(choices=["16", "32", "64"], label="Frame Multiplier", value="16")
            generate_button = gr.Button("Generate Video")
        with gr.Column():
            output_video = gr.Video(label="Generated Video")

    generate_button.click(
        fn=generate_video,
        inputs=[
            input_image,
            last_image,
            prompt,
            steps,
            negative_prompt,
            duration_seconds,
            guidance_scale,
            guidance_scale_2,
            seed,
            randomize_seed,
            quality,
            scheduler,
            flow_shift,
            frame_multiplier
        ],
        outputs=output_video
    )

demo.launch()