Update app.py

app.py

@@ -7,7 +7,7 @@ import os
 import sys
 from PIL import Image
 
-# Отладочная информация
+# Отладочная информация (выполняется ДО загрузки модели)
 print(f"Python: {sys.version}")
 print(f"Torch: {torch.__version__}")
 print(f"CUDA available: {torch.cuda.is_available()}")
@@ -18,22 +18,22 @@ if torch.cuda.is_available():
 from diffusers import AnimateDiffPipeline, MotionAdapter, EulerDiscreteScheduler
 from diffusers.utils import export_to_video
 
-# Загрузка адаптера движения
+# Загрузка адаптера движения БЕЗ указания устройства
 adapter = MotionAdapter.from_pretrained(
     "guoyww/animatediff-motion-adapter-v1-5-2",
     torch_dtype=torch.float16
 )
 
-# Загрузка базовой модели (стиль изображения)
+# Загрузка базовой модели БЕЗ .to("cuda")
 pipe = AnimateDiffPipeline.from_pretrained(
     "emilianJR/epiCRealism",
     motion_adapter=adapter,
     torch_dtype=torch.float16
-).to("cuda")
+)
 
-# Оптимизации для T4
+# КРИТИЧЕСКИ ВАЖНО: оптимизации ДО любой генерации
 pipe.enable_vae_slicing()
-pipe.enable_model_cpu_offload()
+pipe.enable_model_cpu_offload()  # Сам управляет устройствами
 
 # Настройка планировщика
 pipe.scheduler = EulerDiscreteScheduler.from_config(
@@ -43,23 +43,24 @@ pipe.scheduler = EulerDiscreteScheduler.from_config(
 
 def generate_video(image, prompt, negative_prompt="blurry, low quality"):
     try:
-        print(f"Generating video from image with prompt: '{prompt}'")
+        print(f"Generating video with prompt: '{prompt}'")
+        print(f"CUDA available at runtime: {torch.cuda.is_available()}")
         
-        # Конвертация изображения в PIL
+        # Конвертация изображения
         if isinstance(image, np.ndarray):
-            image = Image.fromarray(image)
+            image = Image.fromarray(image).convert("RGB")
         
-        # Генерация видео
+        # Генерация видео (без .to("cuda") — pipe сам управляет устройствами)
         output = pipe(
             prompt=prompt,
             negative_prompt=negative_prompt,
             num_frames=16,
             guidance_scale=7.5,
             num_inference_steps=25,
-            generator=torch.Generator("cuda").manual_seed(42)
+            generator=torch.Generator(device="cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu").manual_seed(42)
         )
         
-        # Сохранение в /tmp
+        # Сохранение
         output_path = "/tmp/output.mp4"
         export_to_video(output.frames[0], output_path, fps=8)
         
@@ -72,7 +73,7 @@ def generate_video(image, prompt, negative_prompt="blurry, low quality"):
         traceback.print_exc()
         return None
 
-# Интерфейс Gradio
+# Минималистичный интерфейс без устаревших параметров
 demo = gr.Interface(
     fn=generate_video,
     inputs=[
@@ -88,7 +89,7 @@ demo = gr.Interface(
             lines=2
         ),
         gr.Textbox(
-            label="Negative Prompt (optional)",
+            label="Negative Prompt",
             value="blurry, low quality, jittery motion",
             lines=1
         )
@@ -98,19 +99,14 @@ demo = gr.Interface(
         width=512,
         height=512
     ),
-    title="🎥 Commercial-Safe Image-to-Video Generator",
-    description="""
-    ✅ **Fully commercial-friendly** (Apache 2.0 license)  
-    ✅ Sell generated videos without legal risks  
-    ✅ Powered by AnimateDiff + epiCRealism
-    """,
+    title="🎥 Commercial-Safe Image-to-Video",
+    description="✅ Apache 2.0 license — sell videos legally",
     examples=[
-        ["example1.jpg", "slow panning camera movement", "blurry"],
-        ["example2.jpg", "gentle breeze blowing through hair", "jittery motion"],
-        ["example3.jpg", "subtle floating particles", "low quality"]
+        [None, "slow panning camera movement", "blurry"],
+        [None, "gentle breeze blowing through hair", "jittery motion"],
+        [None, "subtle floating particles", "low quality"]
     ],
-    cache_examples=False,
-    theme=gr.themes.Soft()
+    cache_examples=False
 )
 
 if __name__ == "__main__":