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app_seedvr.py

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-#!/usr/bin/env python3
-"""
-SeedVR UI (Gradio) - Interface de Usuário para Restauração de Mídia
-
-- Permite o upload de um único arquivo de vídeo (.mp4) ou imagem.
-- Oferece controle sobre parâmetros de geração como seed, resolução,
-  paralelismo e FPS de saída para vídeos.
-- Delega a execução da inferência para a classe `SeedVRServer`, que gerencia
-  o ambiente e a chamada ao `torchrun`.
-- Possui uma lógica de retorno robusta para exibir o resultado correto (imagem ou vídeo)
-  ou notificar o usuário se nenhum resultado for encontrado.
-"""
-
-import os
-import mimetypes
-from pathlib import Path
-from typing import Optional
-
-import gradio as gr
-
-# Importa a classe do servidor que gerencia a lógica de backend.
-# A inicialização do servidor (download de modelos, etc.) acontece aqui.
-try:
-    from api.seedvr_server import SeedVRServer
-except ImportError:
-    print("ERRO FATAL: Não foi possível importar o SeedVRServer. Verifique o caminho em services/seed_server.py")
-    raise
-
-# Cria uma instância única e persistente do servidor.
-server = SeedVRServer()
-
-# Define o caminho de saída para referência, caso seja necessário.
-OUTPUT_ROOT = Path(os.getenv("OUTPUT_ROOT", "/app/outputs"))
-
-
-def _is_video(path: str) -> bool:
-    """Verifica se um caminho de arquivo corresponde a um tipo de vídeo."""
-    if not path:
-        return False
-    mime, _ = mimetypes.guess_type(path)
-    # Verifica tanto o MIME type quanto a extensão do arquivo para maior robustez.
-    return (mime or "").startswith("video") or path.lower().endswith((".mp4", ".mov", ".avi", ".mkv"))
-
-
-def _is_image(path: str) -> bool:
-    """Verifica se um caminho de arquivo corresponde a um tipo de imagem."""
-    if not path:
-        return False
-    mime, _ = mimetypes.guess_type(path)
-    return (mime or "").startswith("image") or path.lower().endswith((".png", ".jpg", ".jpeg", ".webp"))
-
-
-def ui_infer(
-    input_path: Optional[str],
-    seed: int,
-    res_h: int,
-    res_w: int,
-    sp_size: int,
-    fps: float,
-    progress=gr.Progress(track_tqdm=True)
-):
-    """
-    Função principal de callback do Gradio. Acionada pelo botão "Restaurar".
-    """
-    progress(0.1, desc="Validando entradas...")
-    if not input_path or not Path(input_path).exists():
-        gr.Warning("Arquivo de entrada ausente ou inválido. Por favor, faça o upload de um vídeo ou imagem.")
-        return None, None, None # Retorna None para todas as saídas
-
-    try:
-        progress(0.4, desc="Enviando tarefa para o backend. A inferência pode levar vários minutos...")
-        
-        # Chama o método do servidor, passando todos os parâmetros da UI.
-        video_out, image_out, out_dir = server.run_inference(
-            filepath=input_path,
-            seed=int(seed),
-            resh=int(res_h),
-            resw=int(res_w),
-            spsize=int(sp_size),
-            fps=float(fps) if fps and fps > 0 else None, # Passa None se o campo for 0 ou vazio
-        )
-        
-        progress(0.9, desc="Inferência concluída. Processando resultados...")
-
-        # Lógica de retorno robusta
-        final_image = None
-        final_video = None
-        result_file_for_download = None
-
-        is_video_input = _is_video(input_path)
-
-        if is_video_input:
-            # Se a entrada foi um vídeo, a saída principal esperada é um vídeo.
-            if video_out:
-                final_video = video_out
-                result_file_for_download = video_out
-            elif image_out: # Fallback
-                gr.Info("A inferência de vídeo resultou em uma única imagem.")
-                final_image = image_out
-                result_file_for_download = image_out
-        else: # A entrada foi uma imagem
-            # Se a entrada foi uma imagem, a saída principal esperada é uma imagem.
-            if image_out:
-                final_image = image_out
-                result_file_for_download = image_out
-            elif video_out: # Fallback
-                gr.Info("A inferência de imagem resultou em um vídeo.")
-                final_video = video_out
-                result_file_for_download = video_out
-
-        if not result_file_for_download:
-            gr.Warning("A inferência foi concluída, mas nenhum arquivo de mídia de saída foi encontrado no diretório de resultados.")
-
-        return final_image, final_video, result_file_for_download
-
-    except Exception as e:
-        print(f"[UI ERROR] A inferência falhou: {e}")
-        # Exibe uma notificação de erro clara na interface do Gradio.
-        gr.Error(f"Erro na Inferência: {e}")
-        return None, None, None
-
-
-# --- Construção da Interface Gráfica com Gradio ---
-with gr.Blocks(title="SeedVR (Aduc-SDR)", theme=gr.themes.Soft()) as demo:
-    gr.HTML(
-        """
-        <div style='text-align:center; margin-bottom: 20px;'>
-            <h1>SeedVR - Restauração de Imagem e Vídeo</h1>
-            <p>Implementação com backend Aduc-SDR</p>
-        </div>
-        """
-    )
-    
-    with gr.Row():
-        with gr.Column(scale=1):
-            inp = gr.File(label="Arquivo de Entrada (Vídeo ou Imagem)", type="filepath")
-            
-            with gr.Accordion("Parâmetros de Geração", open=True):
-                with gr.Row():
-                    seed = gr.Number(label="Seed", value=42, precision=0)
-                    fps_out = gr.Number(label="FPS de Saída", value=24, precision=0, info="Apenas para vídeos.")
-
-                with gr.Row():
-                    res_h = gr.Number(label="Altura (Height)", value=720, precision=0)
-                    res_w = gr.Number(label="Largura (Width)", value=1280, precision=0)
-
-                sp_size = gr.Slider(label="Paralelismo de Sequência (sp_size)", minimum=1, maximum=160, step=4, value=4, info="Para vídeos em multi-GPU. Use 1 para imagens.")
-
-            run_button = gr.Button("Restaurar Mídia", variant="primary")
-
-        with gr.Column(scale=2):
-            gr.Markdown("### Resultado")
-            out_image = gr.Image(label="Resultado (Imagem)", show_download_button=True)
-            out_video = gr.Video(label="Resultado (Vídeo)")
-            # Componente de arquivo para download, pode ser visível ou não.
-            # Deixá-lo visível pode ser uma boa alternativa se a pré-visualização falhar.
-            out_download = gr.File(label="Baixar Resultado")
-
-    # Define a ação do botão
-    run_button.click(
-        fn=ui_infer,
-        inputs=[inp, seed, res_h, res_w, sp_size, fps_out],
-        outputs=[out_image, out_video, out_download],
-    )
-    
-    gr.Markdown("---")
-    gr.Markdown("### Exemplos")
-    # Nota: Exemplos precisam de arquivos presentes no contêiner para funcionar.
-    # Adicione os arquivos de exemplo ao seu Dockerfile se desejar usá-los.
-    # gr.Examples(...)
-
-# --- Ponto de Entrada da Aplicação ---
-if __name__ == "__main__":
-    demo.launch(
-        server_name=os.getenv("GRADIO_SERVER_NAME", "0.0.0.0"),
-        server_port=int(os.getenv("GRADIO_SERVER_PORT", "7860")),
-        allowed_paths=[str(OUTPUT_ROOT), str(os.getenv("INPUT_ROOT", "/app/inputs"))],
-        show_error=True,
-    )