Update app.py

app.py

@@ -23,27 +23,45 @@ def get_md5(content):
     md5hash = hashlib.md5(content)
     return md5hash.hexdigest()
 
+tmp_path = './tmp_path/'
+res_path = './res_path/'
+os.makedirs(tmp_path, exist_ok=True)
+os.makedirs(res_path, exist_ok=True)
+
 @spaces.GPU(duration=300)  # 긴 비디오 처리를 위해 duration 300초로 설정
 def get_video_res(img_path, audio_path, res_video_path, dynamic_scale=1.0):
-    expand_ratio = 0.5
+    # ============================
+    # 1) 4초(프레임 50)로 늘리기
+    # 2) 원본 비율 유지(크롭 제거)
+    # ============================
+    
+    ## 수정됨: expand_ratio를 0으로 (기존 0.5)
+    expand_ratio = 0.0
+
     min_resolution = 512
-    inference_steps = 25  # 2초 분량의 비디오(25 프레임)로 고정
+    
+    ## 수정됨: 4초 분량 = 50프레임
+    inference_steps = 50  # 기존 25 -> 50
 
-    # 오디오 길이(참고용) 출력
     audio = AudioSegment.from_file(audio_path)
     duration = len(audio) / 1000.0  # 초 단위
     print(f"Audio duration: {duration} seconds, using inference_steps: {inference_steps}")
 
+    # 얼굴 인식 (face_info는 참고용)
     face_info = pipe.preprocess(img_path, expand_ratio=expand_ratio)
     print(f"Face detection info: {face_info}")
 
+    # 얼굴이 하나라도 검출되면(>0), 기존에는 크롭 과정을 진행했으나,
+    # 원본 이미지 비율 유지를 위해 크롭 부분 제거
     if face_info['face_num'] > 0:
-        crop_image_path = img_path + '.crop.png'
-        pipe.crop_image(img_path, crop_image_path, face_info['crop_bbox'])
-        img_path = crop_image_path
+        ## 수정됨: 아래 3줄 크롭 코드 제거
+        # crop_image_path = img_path + '.crop.png'
+        # pipe.crop_image(img_path, crop_image_path, face_info['crop_bbox'])
+        # img_path = crop_image_path
+
         os.makedirs(os.path.dirname(res_video_path), exist_ok=True)
 
-        # 고정된 inference_steps(25)로 비디오 생성
+        # 원본 이미지를 그대로 전달
         pipe.process(
             img_path,
             audio_path,
@@ -56,11 +74,6 @@ def get_video_res(img_path, audio_path, res_video_path, dynamic_scale=1.0):
     else:
         return -1
 
-tmp_path = './tmp_path/'
-res_path = './res_path/'
-os.makedirs(tmp_path, exist_ok=True)
-os.makedirs(res_path, exist_ok=True)
-
 def process_sonic(image, audio, dynamic_scale):
     # 입력 검증
     if image is None:
@@ -76,7 +89,7 @@ def process_sonic(image, audio, dynamic_scale):
     if len(arr.shape) == 1:
         arr = arr[:, None]
     
-    # numpy array로부터 AudioSegment 생성
+    # numpy array -> AudioSegment 변환
     audio_segment = AudioSegment(
         arr.tobytes(),
         frame_rate=sampling_rate,
@@ -90,13 +103,13 @@ def process_sonic(image, audio, dynamic_scale):
     audio_path = os.path.abspath(os.path.join(tmp_path, f'{audio_md5}.wav'))
     res_video_path = os.path.abspath(os.path.join(res_path, f'{img_md5}_{audio_md5}_{dynamic_scale}.mp4'))
     
-    # 입력 파일이 없으면 저장
+    # 이미지/오디오 파일 캐싱
     if not os.path.exists(image_path):
         image.save(image_path)
     if not os.path.exists(audio_path):
         audio_segment.export(audio_path, format="wav")
     
-    # 캐시된 결과가 있으면 반환, 없으면 새로 생성
+    # 캐시된 결과가 있으면 바로 사용, 없으면 새로 생성
     if os.path.exists(res_video_path):
         print(f"Using cached result: {res_video_path}")
         return res_video_path
@@ -104,7 +117,7 @@ def process_sonic(image, audio, dynamic_scale):
         print(f"Generating new video with dynamic scale: {dynamic_scale}")
         return get_video_res(image_path, audio_path, res_video_path, dynamic_scale)
 
-# 예시 데이터를 위한 dummy 함수 (필요시 실제 예시 데이터를 추가하세요)
+# 예시 데이터를 위한 dummy 함수 (필요시 실제 예시 데이터 추가)
 def get_example():
     return []
 
@@ -201,5 +214,5 @@ with gr.Blocks(css=css) as demo:
         </div>
     """)
 
-# 공개 링크 생성: share=True
+# 공개 링크 생성
 demo.launch(share=True)