Create app.py

app.py

@@ -1,83 +1,89 @@
 import gradio as gr
-import requests
+import io
 import imageio
-from PIL import Image
-from io import BytesIO
 import numpy as np
+from PIL import Image
+import requests
 
-# دالة لتوليد الفيديو من الوصف
-def generate_video(description, api_key):
-    if not api_key:
-        return None  # إذا لم يكن هناك مفتاح API
-
-    # استخدم API من Hugging Face لتوليد الصور
+# دالة لاستدعاء API والحصول على الصورة بناءً على الوصف
+def query(payload, api_key):
     headers = {
         "Authorization": f"Bearer {api_key}"
     }
-    payload = {
-        "inputs": description,
-    }
-
-    # قم بإنشاء قائمة لتخزين الصور
-    images = []
+    response = requests.post("https://api-inference.huggingface.co/models/CompVis/stable-diffusion-v1-4", headers=headers, json=payload)
+    if response.status_code == 200:
+        return response.content
+    else:
+        raise ValueError(f"API Error {response.status_code}: {response.text}")
 
+# دالة لتوليد الفيديو
+def generate_video(video_description, api_key):
     try:
-        # طلب إلى Hugging Face API لتوليد الصور
-        response = requests.post("https://api-inference.huggingface.co/models/CompVis/stable-diffusion-v1-4", headers=headers, json=payload)
+        # إعداد القائمة لتخزين الصور
+        image_list = []
 
-        if response.status_code == 200:
-            # تحويل الاستجابة إلى صورة
-            image_data = response.content
-            image = Image.open(BytesIO(image_data))
-            images.append(np.array(image))
-        else:
-            print(f"خطأ في الاستجابة من API: {response.status_code}, {response.text}")
-            return None  # في حال فشل الاتصال بـ API
+        # الحصول على الصور بناءً على الوصف
+        image_bytes = query({
+            "inputs": f"Create 9 sequential images with 1:1 aspect ratio for every one of images of a {video_description}",
+        }, api_key)
 
-        # إنشاء الفيديو باستخدام imageio
-        output_buffer = BytesIO()
+        # فتح الصورة باستخدام PIL
+        image = Image.open(io.BytesIO(image_bytes))
+
+        # قائمة الإحداثيات لقص الصورة إلى 9 أجزاء (340 بكسل لكل جزء على افتراض أن الصورة 1020x1020)
+        coordinates = [
+            (0, 340, 0, 340),  
+            (340, 680, 0, 340), 
+            (680, 1020, 0, 340),
+            (0, 340, 340, 680),  
+            (340, 680, 340, 680), 
+            (680, 1020, 340, 680),
+            (0, 340, 680, 1020),  
+            (340, 680, 680, 1020), 
+            (680, 1020, 680, 1020),
+        ]
+
+        # قص الأجزاء وإضافتها إلى image_list
+        for (x1, x2, y1, y2) in coordinates:
+            cropped_image = image.crop((x1, y1, x2, y2))
+            image_list.append(np.array(cropped_image))  # تحويل الصورة إلى مصفوفة NumPy
+
+        # تكرار الصور للحصول على عدد أكبر لإنتاج الفيديو
+        image_list_extended = image_list * 10  # تكرار 10 مرات للحصول على فيديو أطول
+
+        # إنشاء الفيديو في الذاكرة باستخدام imageio
+        output_buffer = io.BytesIO()
         with imageio.get_writer(output_buffer, format='mp4', mode='I', fps=2) as writer:
-            for img in images:
-                writer.append_data(img)  # إضافة الصور إلى الفيديو
+            for img_array in image_list_extended:
+                writer.append_data(img_array)  # إضافة المصفوفة مباشرة
 
-        # إعادة الفيديو بصيغة BytesIO
-        output_buffer.seek(0)
-        return output_buffer
+        output_buffer.seek(0)  # العودة إلى بداية الملف
+        return output_buffer.getvalue()  # إرجاع بيانات الفيديو
 
     except Exception as e:
-        print(f"حدث خطأ أثناء إنشاء الفيديو: {e}")
-        return None
+        return f"حدث خطأ أثناء إنشاء الفيديو: {e}"
 
-# دالة لعرض النص والفيديو
+# إنشاء واجهة Gradio
 def main(video_description, api_key):
-    if not api_key:
-        return "يرجى إدخال مفتاح API الخاص بك.", None
-    
-    # توليد الفيديو باستخدام الوصف
     video_data = generate_video(video_description, api_key)
-    
-    if video_data:
-        return "تم إنشاء الفيديو بنجاح!", video_data
-    else:
-        return "حدث خطأ أثناء إنشاء الفيديو. يرجى التحقق من الوصف أو مفتاح API.", None
-
-# واجهة المستخدم باستخدام Gradio
-def create_interface():
-    with gr.Blocks() as demo:
-        gr.Markdown("### قم بإدخال وصف الفيديو ومفتاح API الخاص بك.")
-        
-        video_description = gr.Textbox(label="وصف الفيديو", placeholder="اكتب وصف الفيديو هنا...")
-        api_key = gr.Textbox(label="مفتاح API", placeholder="أدخل مفتاح API الخاص بـ Hugging Face...")
-        
-        output_text = gr.Textbox(label="النتيجة")
-        output_video = gr.Video(label="الفيديو الناتج")
-
-        submit_button = gr.Button("إنشاء الفيديو")
-        submit_button.click(main, inputs=[video_description, api_key], outputs=[output_text, output_video])
+    if isinstance(video_data, str):  # في حال وجود خطأ
+        return video_data, None
+    return "تم إنشاء الفيديو بنجاح", (video_data, "video/mp4")
 
-    return demo
+# إعداد الواجهة
+interface = gr.Interface(
+    fn=main,
+    inputs=[
+        gr.Textbox(label="وصف الفيديو", placeholder="أدخل وصف الفيديو المطلوب"),
+        gr.Textbox(label="مفتاح API", placeholder="أدخل مفتاح API الخاص بك", type="password")
+    ],
+    outputs=[
+        gr.Textbox(label="الحالة"),
+        gr.Video(label="الفيديو الناتج")
+    ],
+    title="مولد الفيديوهات",
+    description="أدخل وصفًا للحصول على فيديو، تأكد من إدخال مفتاح API صالح من Hugging Face."
+)
 
 # تشغيل التطبيق
-if __name__ == "__main__":
-    demo = create_interface()
-    demo.launch(share=True)
+interface.launch()