Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,87 @@
+import gradio as gr
+import numpy as np
+import cv2
+from PIL import Image
+
+def video_to_video_processor(input_video_path, input_image_path):
+    """
+    تابع پردازش ویدیو به ویدیو با جایگزینی کاراکتر.
+    
+    توجه: این تابع یک مثال مفهومی است و نیاز به یک مدل هوش مصنوعی برای اجرای واقعی دارد.
+    اجرای کامل این فرآیند با CPU و ۱۶ گیگابایت RAM بسیار کند خواهد بود.
+    """
+    
+    # 1. بارگذاری ویدیوی ورودی
+    cap = cv2.VideoCapture(input_video_path)
+    if not cap.isOpened():
+        return "خطا در بارگذاری ویدیو."
+
+    # 2. بارگذاری تصویر ورودی (کاراکتر جایگزین)
+    try:
+        input_image = Image.open(input_image_path).convert("RGB")
+    except Exception as e:
+        return f"خطا در بارگذاری تصویر: {e}"
+
+    frame_list = []
+    
+    # 3. حلقه پردازش فریم به فریم
+    while True:
+        ret, frame = cap.read()
+        if not ret:
+            break
+        
+        # گام‌های مفهومی:
+        # الف. استخراج پوز یا لبه‌های شخص در فریم فعلی از ویدیوی اصلی
+        # این مرحله نیاز به یک مدل سنگین هوش مصنوعی مانند OpenPose یا سایر مدل‌های استخراج پوز دارد.
+        # pose_data = pose_estimation_model(frame) 
+        
+        # ب. استفاده از پوز استخراج شده و تصویر ورودی برای تولید فریم جدید
+        # این مرحله نیاز به یک مدل قدرتمند تبدیل متن/تصویر به ویدیو (مثلا مدل‌های Diffusion) دارد.
+        # new_frame = image_to_video_model(input_image, pose_data)
+        
+        # ج. در اینجا، به صورت ساده فریم را تغییر می‌دهیم تا خروجی مشخص باشد.
+        # در یک پیاده‌سازی واقعی، شما new_frame را به لیست اضافه می‌کنید.
+        
+        # برای این مثال، فقط فریم اصلی را سیاه و سفید می‌کنیم تا فرآیند پردازش را شبیه‌سازی کنیم.
+        processed_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
+        processed_frame = cv2.cvtColor(processed_frame, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
+        
+        # تغییر اندازه تصویر ورودی به اندازه فریم برای مثال
+        resized_image = cv2.resize(np.array(input_image), (processed_frame.shape[1], processed_frame.shape[0]))
+        
+        # ایجاد فریم خروجی (یک مثال ساده برای نمایش فرآیند)
+        output_frame = cv2.addWeighted(processed_frame, 0.7, resized_image, 0.3, 0)
+        
+        frame_list.append(output_frame)
+
+    cap.release()
+
+    # 4. ذخیره ویدیو خروجی
+    if not frame_list:
+        return "خطا: هیچ فریمی برای پردازش یافت نشد."
+
+    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
+    height, width, _ = frame_list[0].shape
+    out_video_path = "output_video.mp4"
+    out = cv2.VideoWriter(out_video_path, fourcc, 20.0, (width, height))
+    
+    for frame in frame_list:
+        out.write(frame)
+    out.release()
+
+    return out_video_path
+
+# تعریف رابط کاربری با Gradio
+demo = gr.Interface(
+    fn=video_to_video_processor,
+    inputs=[
+        gr.Video(label="ویدیوی اصلی را آپلود کنید"),
+        gr.Image(type="filepath", label="عکس کاراکتر جایگزین را آپلود کنید (مثال: پاندا)")
+    ],
+    outputs=gr.Video(label="ویدیوی خروجی با کاراکتر جایگزین"),
+    title="تبدیل ویدیو به ویدیو با جایگزینی کاراکتر",
+    description="یک ویدیو از خودتان و یک عکس از کاراکتر مورد نظر را آپلود کنید تا برنامه به صورت مفهومی جایگزینی را انجام دهد. توجه کنید که این مثال تنها یک شبیه‌سازی است و فرآیند واقعی نیازمند یک GPU قدرتمند است."
+)
+
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()