Update app.py

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-import torch
+import os
 import gradio as gr
-import cv2
-import numpy as np
-
-# Chemin vers le modèle
-MODEL_PATH = 'ColorizeVideo_gen.pth'
+import torch
 
-# Définir l'architecture de votre modèle ici
+# Define your model architecture
 class YourModelArchitecture(torch.nn.Module):
     def __init__(self):
         super(YourModelArchitecture, self).__init__()
-        # Définissez les couches de votre modèle
+        # Initialize your model layers here
+        # Example: self.conv1 = torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size)
 
     def forward(self, x):
-        # Définissez la logique de passage avant de votre modèle
-        return x  # Modifiez ceci selon votre modèle
+        # Define forward pass here
+        return x  # Change this to return the output of your model
 
-# Charger le modèle
+# Load model function
 def load_model(model_path):
-    checkpoint = torch.load(model_path, map_location=torch.device('cpu'))  # Charger le checkpoint
-    model = YourModelArchitecture()  # Initialiser l'architecture du modèle
+    checkpoint = torch.load(model_path, map_location=torch.device('cpu'))  # Load checkpoint
+    model = YourModelArchitecture()  # Initialize your model architecture
     
-    # Charger uniquement les poids du modèle à partir du checkpoint
-    model.load_state_dict(checkpoint['model'])  
+    # Load only model weights from checkpoint, ignoring unexpected keys
+    model.load_state_dict(checkpoint['model'], strict=False)  # Use strict=False
     
-    model.eval()  # Met le modèle en mode évaluation
+    model.eval()  # Set model to evaluation mode
     return model
 
-# Prétraitement de l'image
-def preprocess_frame(frame):
-    # Redimensionner et normaliser
-    frame = cv2.resize(frame, (224, 224))  # Ajustez la taille si nécessaire
-    frame = frame / 255.0  # Normaliser
-    input_tensor = torch.from_numpy(frame.astype(np.float32)).permute(2, 0, 1)  # Convertir en format Tensor
-    return input_tensor.unsqueeze(0)  # Ajouter une dimension de lot
-
-# Traitement de la vidéo
-def process_video(model, video_path):
-    cap = cv2.VideoCapture(video_path)
-    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
-    output_path = "output_video.mp4"
-    out = cv2.VideoWriter(output_path, fourcc, 30.0, (int(cap.get(3)), int(cap.get(4))))
-
-    while cap.isOpened():
-        ret, frame = cap.read()
-        if not ret:
-            break
-        
-        # Prétraiter le cadre
-        input_tensor = preprocess_frame(frame)
-
-        # Faire des prédictions
-        with torch.no_grad():
-            predictions = model(input_tensor)
-        
-        # Traiter les prédictions et convertir en image
-        output_frame = (predictions.squeeze().permute(1, 2, 0).numpy() * 255).astype(np.uint8)
-        
-        # Écrire le cadre traité dans la sortie
-        out.write(output_frame)
-
-    cap.release()
-    out.release()
-    return output_path
-
-# Interface Gradio
+# Colorize video function
 def colorize_video(video):
-    model = load_model(MODEL_PATH)
-    output_video_path = process_video(model, video.name)  # Utiliser le nom pour lire la vidéo
-    return output_video_path
-
-# Configuration de l'interface Gradio
-iface = gr.Interface(
-    fn=colorize_video,
-    inputs=gr.Video(label="Téléchargez une vidéo"),
-    outputs=gr.Video(label="Vidéo colorisée"),
-    title="Colorisation de Vidéos",
-    description="Chargez une vidéo en noir et blanc et utilisez le modèle de colorisation pour obtenir une vidéo colorisée."
-)
-
-if __name__ == '__main__':
-    iface.launch()
+    model = load_model(MODEL_PATH)  # Load the model
+    # Add your video processing logic here
+    return "Processed video output"  # Replace with actual output
+
+# Gradio interface setup
+def create_interface():
+    interface = gr.Interface(
+        fn=colorize_video,
+        inputs=gr.Video(label="Upload Video"),
+        outputs=gr.Video(label="Colorized Video"),
+        title="Video Colorizer",
+        description="Upload a video to colorize it using a trained model.",
+    )
+    return interface
+
+if __name__ == "__main__":
+    MODEL_PATH = "path/to/your/model.pth"  # Define your model path
+    interface = create_interface()
+    interface.launch()