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 import gradio as gr
-import torch
-from transformers import CLIPProcessor, CLIPModel
+import auto_editor
+import os
+import shutil
+import subprocess
 
-# 載入 FunCLIP (假設 FunCLIP 是基於 CLIP 結構衍生)
-model_name = "modelscope/funclip"  # 可替換為真正FunCLIP的模型名稱
-device = "cpu"
+def edit_video(input_video, margin=0.2, min_clip=2, min_cut=2):
+    """
+    使用 Auto-Editor 編輯影片，移除靜音部分並生成輸出。
+    
+    參數：
+    - input_video: 上傳的影片檔案路徑
+    - margin: 靜音檢測的邊距（秒）
+    - min_clip: 最小保留片段長度（秒）
+    - min_cut: 最小移除片段長度（秒）
+    
+    返回：
+    - 處理後的影片路徑
+    """
+    try:
+        # 確保輸出目錄存在
+        output_dir = "outputs"
+        os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
+        
+        # 定義輸出檔案路徑
+        output_path = os.path.join(output_dir, "edited_video.mp4")
+        
+        # 確保 Auto-Editor 和 FFmpeg 可執行
+        subprocess.run(["ffmpeg", "-version"], check=True)
+        
+        # 執行 Auto-Editor，傳遞參數
+        auto_editor_args = [
+            input_video,
+            "--output_file", output_path,
+            "--margin", str(margin),
+            "--min_clip_length", str(min_clip),
+            "--min_cut_length", str(min_cut),
+            "--no_open"  # 避免打開檔案
+        ]
+        auto_editor.main(auto_editor_args)
+        
+        # 檢查輸出檔案是否存在
+        if not os.path.exists(output_path):
+            raise Exception("Auto-Editor 未能生成輸出檔案")
+        
+        return output_path
+    
+    except Exception as e:
+        return f"錯誤：{str(e)}"
 
-processor = CLIPProcessor.from_pretrained(model_name)
-model = CLIPModel.from_pretrained(model_name).to(device)
+# 定義 Gradio 介面
+def create_gradio_interface():
+    with gr.Blocks() as interface:
+        gr.Markdown("# Auto-Editor on Hugging Face Spaces")
+        gr.Markdown("上傳影片，自動移除靜音部分並生成編輯後的影片。")
+        
+        with gr.Row():
+            with gr.Column():
+                input_video = gr.Video(label="上傳影片")
+                margin = gr.Slider(minimum=0, maximum=1, value=0.2, step=0.01, label="靜音邊距 (秒)")
+                min_clip = gr.Slider(minimum=0, maximum=10, value=2, step=0.1, label="最小保留片段 (秒)")
+                min_cut = gr.Slider(minimum=0, maximum=10, value=2, step=0.1, label="最小移除片段 (秒)")
+                submit_button = gr.Button("開始編輯")
+            
+            with gr.Column():
+                output_video = gr.Video(label="編輯後的影片")
+                output_text = gr.Textbox(label="狀態訊息")
+        
+        # 綁定按鈕事件
+        submit_button.click(
+            fn=edit_video,
+            inputs=[input_video, margin, min_clip, min_cut],
+            outputs=[output_video, output_text]
+        )
+    
+    return interface
 
-def funclip_inference(image):
-    inputs = processor(images=image, return_tensors="pt").to(device)
-    outputs = model.get_image_features(**inputs)
-    # 這裡可替換為 funclip 具體後處理
-    return outputs.detach().cpu().numpy()
-
-iface = gr.Interface(fn=funclip_inference, inputs=gr.Image(type="pil"), outputs=gr.Textbox())
-iface.launch()
+# 啟動 Gradio 應用
+if __name__ == "__main__":
+    interface = create_gradio_interface()
+    interface.launch()