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 import torch
+from PIL import Image
+import gradio as gr
 from diffusers import StableVideoDiffusionPipeline
 
-# CPU पर लोड करने के लिए
-pipeline = StableVideoDiffusionPipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-video-diffusion-img2vid")  
-pipeline.to("cpu", torch.float32)  # ✅ GPU की जगह CPU का इस्तेमाल
+# ✅ Model Load (Low Memory Mode for CPU)
+pipeline = StableVideoDiffusionPipeline.from_pretrained(
+    "stabilityai/stable-video-diffusion-img2vid",
+    torch_dtype=torch.float32  # ✅ float16 से float32 में बदलें
+).to("cpu")  # ✅ CPU Mode पर चलाएं
 
-# इनफरेंस फंक्शन (वीडियो जनरेट करना)
-def generate_video(prompt):
-    video = pipeline(prompt).videos  # ✅ अब यह CPU पर रन करेगा
-    return video
+def generate_video(image):
+    """AI Model से Image → Video Generate करे"""
+    video = pipeline(image, num_inference_steps=10).frames
+    video_path = "generated_video.mp4"
+    video[0].save(video_path)  # ✅ Video को Save करें
+    return video_path
 
-# टेस्टिंग
-prompt = "A cute cat playing with a ball"
-output_video = generate_video(prompt)
+# ✅ Gradio UI (API को Web Interface में बदले)
+demo = gr.Interface(
+    fn=generate_video,
+    inputs=gr.Image(type="pil"),  # ✅ Image Input चाहिए
+    outputs=gr.Video()
+)
 
-# आउटपुट सेव करें
-output_video[0].save("generated_video.mp4")  # ✅ CPU पर वीडियो सेव होगा
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()