app.py

import os
import asyncio
import logging
import tempfile
import requests
from datetime import datetime
import edge_tts
import gradio as gr
import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
from keybert import KeyBERT
# Importación correcta
from moviepy.editor import VideoFileClip, concatenate_videoclips, AudioFileClip, CompositeAudioClip, concatenate_audioclips, AudioClip
import re
import math
import shutil
import json
from collections import Counter

# Configuración de logging
logging.basicConfig(
    level=logging.DEBUG,
    format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s',
    handlers=[
        logging.StreamHandler(),
        logging.FileHandler('video_generator_full.log', encoding='utf-8')
    ]
)
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.info("="*80)
logger.info("INICIO DE EJECUCIÓN - GENERADOR DE VIDEOS")
logger.info("="*80)

# Diccionario de voces TTS disponibles organizadas por idioma
# Puedes expandir esta lista si conoces otros IDs de voz de Edge TTS
VOCES_DISPONIBLES = {
    "Español (España)": {
        "es-ES-JuanNeural": "Juan (España) - Masculino",
        "es-ES-ElviraNeural": "Elvira (España) - Femenino",
        "es-ES-AlvaroNeural": "Álvaro (España) - Masculino",
        "es-ES-AbrilNeural": "Abril (España) - Femenino",
        "es-ES-ArnauNeural": "Arnau (España) - Masculino",
        "es-ES-DarioNeural": "Darío (España) - Masculino",
        "es-ES-EliasNeural": "Elías (España) - Masculino",
        "es-ES-EstrellaNeural": "Estrella (España) - Femenino",
        "es-ES-IreneNeural": "Irene (España) - Femenino",
        "es-ES-LaiaNeural": "Laia (España) - Femenino",
        "es-ES-LiaNeural": "Lía (España) - Femenino",
        "es-ES-NilNeural": "Nil (España) - Masculino",
        "es-ES-SaulNeural": "Saúl (España) - Masculino",
        "es-ES-TeoNeural": "Teo (España) - Masculino",
        "es-ES-TrianaNeural": "Triana (España) - Femenino",
        "es-ES-VeraNeural": "Vera (España) - Femenino"
    },
    "Español (México)": {
        "es-MX-JorgeNeural": "Jorge (México) - Masculino",
        "es-MX-DaliaNeural": "Dalia (México) - Femenino",
        "es-MX-BeatrizNeural": "Beatriz (México) - Femenino",
        "es-MX-CandelaNeural": "Candela (México) - Femenino",
        "es-MX-CarlotaNeural": "Carlota (México) - Femenino",
        "es-MX-CecilioNeural": "Cecilio (México) - Masculino",
        "es-MX-GerardoNeural": "Gerardo (México) - Masculino",
        "es-MX-LarissaNeural": "Larissa (México) - Femenino",
        "es-MX-LibertoNeural": "Liberto (México) - Masculino",
        "es-MX-LucianoNeural": "Luciano (México) - Masculino",
        "es-MX-MarinaNeural": "Marina (México) - Femenino",
        "es-MX-NuriaNeural": "Nuria (México) - Femenino",
        "es-MX-PelayoNeural": "Pelayo (México) - Masculino",
        "es-MX-RenataNeural": "Renata (México) - Femenino",
        "es-MX-YagoNeural": "Yago (México) - Masculino"
    },
    "Español (Argentina)": {
        "es-AR-TomasNeural": "Tomás (Argentina) - Masculino",
        "es-AR-ElenaNeural": "Elena (Argentina) - Femenino"
    },
    "Español (Colombia)": {
        "es-CO-GonzaloNeural": "Gonzalo (Colombia) - Masculino",
        "es-CO-SalomeNeural": "Salomé (Colombia) - Femenino"
    },
    "Español (Chile)": {
        "es-CL-LorenzoNeural": "Lorenzo (Chile) - Masculino",
        "es-CL-CatalinaNeural": "Catalina (Chile) - Femenino"
    },
    "Español (Perú)": {
        "es-PE-AlexNeural": "Alex (Perú) - Masculino",
        "es-PE-CamilaNeural": "Camila (Perú) - Femenino"
    },
    "Español (Venezuela)": {
        "es-VE-PaolaNeural": "Paola (Venezuela) - Femenino",
        "es-VE-SebastianNeural": "Sebastián (Venezuela) - Masculino"
    },
    "Español (Estados Unidos)": {
        "es-US-AlonsoNeural": "Alonso (Estados Unidos) - Masculino",
        "es-US-PalomaNeural": "Paloma (Estados Unidos) - Femenino"
    }
}

# Función para obtener lista plana de voces para el dropdown
def get_voice_choices():
    choices = []
    for region, voices in VOCES_DISPONIBLES.items():
        for voice_id, voice_name in voices.items():
            # Formato: (Texto a mostrar en el dropdown, Valor que se pasa)
            choices.append((f"{voice_name} ({region})", voice_id))
    return choices

# Obtener las voces al inicio del script
# Usamos la lista predefinida por ahora para evitar el error de inicio con la API
# Si deseas obtenerlas dinámicamente, descomenta la siguiente línea y comenta la que usa get_voice_choices()
# AVAILABLE_VOICES = asyncio.run(get_available_voices())
AVAILABLE_VOICES = get_voice_choices() # <-- Usamos la lista predefinida y aplanada
# Establecer una voz por defecto inicial
DEFAULT_VOICE_ID = "es-ES-JuanNeural" # ID de Juan

# Buscar el nombre amigable para la voz por defecto si existe
DEFAULT_VOICE_NAME = DEFAULT_VOICE_ID
for text, voice_id in AVAILABLE_VOICES:
    if voice_id == DEFAULT_VOICE_ID:
        DEFAULT_VOICE_NAME = text
        break
# Si Juan no está en la lista (ej. lista de fallback), usar la primera voz disponible
if DEFAULT_VOICE_ID not in [v[1] for v in AVAILABLE_VOICES]:
    DEFAULT_VOICE_ID = AVAILABLE_VOICES[0][1] if AVAILABLE_VOICES else "en-US-AriaNeural"
    DEFAULT_VOICE_NAME = AVAILABLE_VOICES[0][0] if AVAILABLE_VOICES else "Aria (United States) - Female" # Fallback name

logger.info(f"Voz por defecto seleccionada (ID): {DEFAULT_VOICE_ID}")


# Clave API de Pexels
PEXELS_API_KEY = os.environ.get("PEXELS_API_KEY")
if not PEXELS_API_KEY:
    logger.critical("NO SE ENCONTRÓ PEXELS_API_KEY EN VARIABLES DE ENTORNO")
    # raise ValueError("API key de Pexels no configurada")

# Inicialización de modelos
MODEL_NAME = "datificate/gpt2-small-spanish"
logger.info(f"Inicializando modelo GPT-2: {MODEL_NAME}")
tokenizer = None
model = None
try:
    tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
    model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(MODEL_NAME).eval()
    if tokenizer.pad_token is None:
        tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
    logger.info(f"Modelo GPT-2 cargado | Vocabulario: {len(tokenizer)} tokens")
except Exception as e:
    logger.error(f"FALLA CRÍTICA al cargar GPT-2: {str(e)}", exc_info=True)
    tokenizer = model = None

logger.info("Cargando modelo KeyBERT...")
kw_model = None
try:
    kw_model = KeyBERT('distilbert-base-multilingual-cased')
    logger.info("KeyBERT inicializado correctamente")
except Exception as e:
    logger.error(f"FALLA al cargar KeyBERT: {str(e)}", exc_info=True)
    kw_model = None

def buscar_videos_pexels(query, api_key, per_page=5):
    if not api_key:
        logger.warning("No se puede buscar en Pexels: API Key no configurada.")
        return []

    logger.debug(f"Buscando en Pexels: '{query}' | Resultados: {per_page}")
    headers = {"Authorization": api_key}
    try:
        params = {
            "query": query,
            "per_page": per_page,
            "orientation": "landscape",
            "size": "medium"
        }

        response = requests.get(
            "https://api.pexels.com/videos/search",
            headers=headers,
            params=params,
            timeout=20
        )
        response.raise_for_status()

        data = response.json()
        videos = data.get('videos', [])
        logger.info(f"Pexels: {len(videos)} videos encontrados para '{query}'")
        return videos

    except requests.exceptions.RequestException as e:
        logger.error(f"Error de conexión Pexels para '{query}': {str(e)}")
    except json.JSONDecodeError:
        logger.error(f"Pexels: JSON inválido recibido | Status: {response.status_code} | Respuesta: {response.text[:200]}...")
    except Exception as e:
        logger.error(f"Error inesperado Pexels para '{query}': {str(e)}", exc_info=True)

    return []

def generate_script(prompt, max_length=150):
    logger.info(f"Generando guión | Prompt: '{prompt[:50]}...' | Longitud máxima: {max_length}")
    if not tokenizer or not model:
        logger.warning("Modelos GPT-2 no disponibles - Usando prompt original como guion.")
        return prompt.strip()

    instruction_phrase_start = "Escribe un guion corto, interesante y coherente sobre:"
    ai_prompt = f"{instruction_phrase_start} {prompt}"

    try:
        inputs = tokenizer(ai_prompt, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=512)
        device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
        model.to(device)
        inputs = {k: v.to(device) for k, v in inputs.items()}

        outputs = model.generate(
            **inputs,
            max_length=max_length + inputs[list(inputs.keys())[0]].size(1),
            do_sample=True,
            top_p=0.9,
            top_k=40,
            temperature=0.7,
            repetition_penalty=1.2,
            pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
            eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
            no_repeat_ngram_size=3
        )

        text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

        cleaned_text = text.strip()
        # Limpieza mejorada de la frase de instrucción
        try:
            # Buscar el índice de inicio del prompt original dentro del texto generado
            prompt_in_output_idx = text.lower().find(prompt.lower())
            if prompt_in_output_idx != -1:
                # Tomar todo el texto DESPUÉS del prompt original
                cleaned_text = text[prompt_in_output_idx + len(prompt):].strip()
                logger.debug("Texto limpiado tomando parte después del prompt original.")
            else:
                 # Fallback si el prompt original no está exacto en la salida: buscar la frase de instrucción base
                 instruction_start_idx = text.find(instruction_phrase_start)
                 if instruction_start_idx != -1:
                      # Tomar texto después de la frase base (puede incluir el prompt)
                      cleaned_text = text[instruction_start_idx + len(instruction_phrase_start):].strip()
                      logger.debug("Texto limpiado tomando parte después de la frase de instrucción base.")
                 else:
                      # Si ni la frase de instrucción ni el prompt se encuentran, usar el texto original
                      logger.warning("No se pudo identificar el inicio del guión generado. Usando texto generado completo.")
                      cleaned_text = text.strip() # Limpieza básica


        except Exception as e:
             logger.warning(f"Error durante la limpieza heurística del guión de IA: {e}. Usando texto generado sin limpieza adicional.")
             cleaned_text = re.sub(r'<[^>]+>', '', text).strip() # Limpieza básica como fallback

        # Asegurarse de que el texto resultante no sea solo la instrucción o vacío
        if not cleaned_text or len(cleaned_text) < 10: # Umbral de longitud mínima
             logger.warning("El guión generado parece muy corto o vacío después de la limpieza heurística. Usando el texto generado original (sin limpieza adicional).")
             cleaned_text = re.sub(r'<[^>]+>', '', text).strip() # Fallback al texto original limpio

        # Limpieza final de caracteres especiales y espacios sobrantes
        cleaned_text = re.sub(r'<[^>]+>', '', cleaned_text).strip()
        cleaned_text = cleaned_text.lstrip(':').strip() # Quitar posibles ':' al inicio
        cleaned_text = cleaned_text.lstrip('.').strip() # Quitar posibles '.' al inicio


        # Intentar obtener al menos una oración completa si es posible para un inicio más limpio
        sentences = cleaned_text.split('.')
        if sentences and sentences[0].strip():
            final_text = sentences[0].strip() + '.'
            # Añadir la segunda oración si existe y es razonable
            if len(sentences) > 1 and sentences[1].strip() and len(final_text.split()) < max_length * 0.7: # Usar un 70% de max_length como umbral
                 final_text += " " + sentences[1].strip() + "."
                 final_text = final_text.replace("..", ".") # Limpiar doble punto

            logger.info(f"Guion generado final (Truncado a 100 chars): '{final_text[:100]}...'")
            return final_text.strip()

        logger.info(f"Guion generado final (sin oraciones completas detectadas - Truncado): '{cleaned_text[:100]}...'")
        return cleaned_text.strip() # Si no se puede formar una oración, devolver el texto limpio tal cual

    except Exception as e:
        logger.error(f"Error generando guion con GPT-2 (fuera del bloque de limpieza): {str(e)}", exc_info=True)
        logger.warning("Usando prompt original como guion debido al error de generación.")
        return prompt.strip()

# Función TTS ahora recibe la voz a usar
async def text_to_speech(text, output_path, voice):
    logger.info(f"Convirtiendo texto a voz | Caracteres: {len(text)} | Voz: {voice} | Salida: {output_path}")
    if not text or not text.strip():
        logger.warning("Texto vacío para TTS")
        return False

    try:
        communicate = edge_tts.Communicate(text, voice)
        await communicate.save(output_path)

        if os.path.exists(output_path) and os.path.getsize(output_path) > 100:
            logger.info(f"Audio guardado exitosamente en: {output_path} | Tamaño: {os.path.getsize(output_path)} bytes")
            return True
        else:
            logger.error(f"TTS guardó un archivo pequeño o vacío en: {output_path}")
            return False

    except Exception as e:
        logger.error(f"Error en TTS con voz '{voice}': {str(e)}", exc_info=True)
        return False

def download_video_file(url, temp_dir):
    if not url:
        logger.warning("URL de video no proporcionada para descargar")
        return None

    try:
        logger.info(f"Descargando video desde: {url[:80]}...")
        os.makedirs(temp_dir, exist_ok=True)
        file_name = f"video_dl_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S_%f')}.mp4"
        output_path = os.path.join(temp_dir, file_name)

        with requests.get(url, stream=True, timeout=60) as r:
            r.raise_for_status()
            with open(output_path, 'wb') as f:
                for chunk in r.iter_content(chunk_size=8192):
                    f.write(chunk)

        if os.path.exists(output_path) and os.path.getsize(output_path) > 1000:
             logger.info(f"Video descargado exitosamente: {output_path} | Tamaño: {os.path.getsize(output_path)} bytes")
             return output_path
        else:
             logger.warning(f"Descarga parece incompleta o vacía para {url[:80]}... Archivo: {output_path} Tamaño: {os.path.getsize(output_path) if os.path.exists(output_path) else 'N/A'} bytes")
             if os.path.exists(output_path):
                 os.remove(output_path)
             return None

    except requests.exceptions.RequestException as e:
        logger.error(f"Error de descarga para {url[:80]}... : {str(e)}")
    except Exception as e:
        logger.error(f"Error inesperado descargando {url[:80]}... : {str(e)}", exc_info=True)

    return None

def loop_audio_to_length(audio_clip, target_duration):
    logger.debug(f"Ajustando audio | Duración actual: {audio_clip.duration:.2f}s | Objetivo: {target_duration:.2f}s")

    if audio_clip is None or audio_clip.duration is None or audio_clip.duration <= 0:
        logger.warning("Input audio clip is invalid (None or zero duration), cannot loop.")
        try:
            sr = getattr(audio_clip, 'fps', 44100) if audio_clip else 44100
            return AudioClip(lambda t: 0, duration=target_duration, sr=sr)
        except Exception as e:
             logger.error(f"Could not create silence clip: {e}", exc_info=True)
             return AudioFileClip(filename="")

    if audio_clip.duration >= target_duration:
        logger.debug("Audio clip already longer or equal to target. Trimming.")
        trimmed_clip = audio_clip.subclip(0, target_duration)
        if trimmed_clip.duration is None or trimmed_clip.duration <= 0:
             logger.error("Trimmed audio clip is invalid.")
             try: trimmed_clip.close()
             except: pass
             return AudioFileClip(filename="")
        return trimmed_clip

    loops = math.ceil(target_duration / audio_clip.duration)
    logger.debug(f"Creando {loops} loops de audio")

    audio_segments = [audio_clip] * loops
    looped_audio = None
    final_looped_audio = None
    try:
       looped_audio = concatenate_audioclips(audio_segments)

       if looped_audio.duration is None or looped_audio.duration <= 0:
            logger.error("Concatenated audio clip is invalid (None or zero duration).")
            raise ValueError("Invalid concatenated audio.")

       final_looped_audio = looped_audio.subclip(0, target_duration)

       if final_looped_audio.duration is None or final_looped_audio.duration <= 0:
            logger.error("Final subclipped audio clip is invalid (None or zero duration).")
            raise ValueError("Invalid final subclipped audio.")

       return final_looped_audio

    except Exception as e:
        logger.error(f"Error concatenating/subclipping audio clips for looping: {str(e)}", exc_info=True)
        try:
             if audio_clip.duration is not None and audio_clip.duration > 0:
                  logger.warning("Returning original audio clip (may be too short).")
                  return audio_clip.subclip(0, min(audio_clip.duration, target_duration))
        except:
             pass
        logger.error("Fallback to original audio clip failed.")
        return AudioFileClip(filename="")

    finally:
        if looped_audio is not None and looped_audio is not final_looped_audio:
            try: looped_audio.close()
            except: pass


def extract_visual_keywords_from_script(script_text):
    logger.info("Extrayendo palabras clave del guion")
    if not script_text or not script_text.strip():
        logger.warning("Guion vacío, no se pueden extraer palabras clave.")
        return ["distopico", "dark", "terror", "ansiedad", "encuentros", "demonios", "siniestro", 
                "oscuro", "noche", "niebla", "abandonado", "miedo", "suspenso", "sombrio", "lluvia", "tormenta", "bosque", "cementerio", 
                "iglesia", "ruinas", "hospital", "escuela", "tunel", "puente", "carretera", "desierto", "pantano", "cueva", "paredes", 
                "ventanas rotas", "sombras", "silueta", "ojos", "susurros", "gritos", "corredor", "puerta cerrada", "escaleras", 
                "reloj parado", "matrix", "muñeca", "manchas", "sangre", "cadenas", "ritual", "velas", "libro antiguo", 
                "cruz invertida", "campanario", "campana", "nieve oscura", "cielo rojo", "luna llena", "animales muertos", 
                "cuervos", "arañas", "telarañas", "niebla densa", "luces parpadeando", "televisor estático", "radio interferencia", 
                "voz distorsionada", "figura encapuchada", "mascaras", "manos", "pies descalzos", "huellas", "ventana abierta", 
                "viento fuerte", "reloj de pared", "sotano"]

    clean_text = re.sub(r'[^\w\sáéíóúñÁÉÍÓÚÑ]', '', script_text)
    keywords_list = []

    if kw_model:
        try:
            logger.debug("Intentando extracción con KeyBERT...")
            keywords1 = kw_model.extract_keywords(clean_text, keyphrase_ngram_range=(1, 1), stop_words='spanish', top_n=5)
            keywords2 = kw_model.extract_keywords(clean_text, keyphrase_ngram_range=(2, 2), stop_words='spanish', top_n=3)

            all_keywords = keywords1 + keywords2
            all_keywords.sort(key=lambda item: item[1], reverse=True)

            seen_keywords = set()
            for keyword, score in all_keywords:
                formatted_keyword = keyword.lower().replace(" ", "+")
                if formatted_keyword and formatted_keyword not in seen_keywords:
                    keywords_list.append(formatted_keyword)
                    seen_keywords.add(formatted_keyword)
                if len(keywords_list) >= 5:
                    break

            if keywords_list:
                logger.debug(f"Palabras clave extraídas por KeyBERT: {keywords_list}")
                return keywords_list

        except Exception as e:
            logger.warning(f"KeyBERT falló: {str(e)}. Intentando método simple.")

    logger.debug("Extrayendo palabras clave con método simple...")
    words = clean_text.lower().split()
    stop_words = {"el", "la", "los", "las", "de", "en", "y", "a", "que", "es", "un", "una", "con", "para", "del", "al", "por", "su", "sus", "se", "lo", "le", "me", "te", "nos", "os", "les", "mi", "tu",
                  "nuestro", "vuestro", "este", "ese", "aquel", "esta", "esa", "aquella", "esto", "eso", "aquello", "mis", "tus",
                  "nuestros", "vuestros", "estas", "esas", "aquellas", "si", "no", "más", "menos", "sin", "sobre", "bajo", "entre", "hasta", "desde", "durante", "mediante", "según", "versus", "via", "cada", "todo", "todos", "toda", "todas", "poco", "pocos", "poca", "pocas", "mucho", "muchos", "mucha", "muchas", "varios", "varias", "otro", "otros", "otra", "otras", "mismo", "misma", "mismos", "mismas", "tan", "tanto", "tanta", "tantos", "tantas", "tal", "tales", "cual", "cuales", "cuyo", "cuya", "cuyos", "cuyas", "quien", "quienes", "cuan", "cuanto", "cuanta", "cuantos", "cuantas", "como", "donde", "cuando", "porque", "aunque", "mientras", "siempre", "nunca", "jamás", "muy", "casi", "solo", "solamente", "incluso", "apenas", "quizás", "tal vez", "acaso", "claro", "cierto", "obvio", "evidentemente", "realmente", "simplemente", "generalmente", "especialmente", "principalmente", "posiblemente", "probablemente", "difícilmente", "fácilmente", "rápidamente", "lentamente", "bien", "mal", "mejor", "peor", "arriba", "abajo", "adelante", "atrás", "cerca", "lejos", "dentro", "fuera", "encima", "debajo", "frente", "detrás", "antes", "después", "luego", "pronto", "tarde", "todavía", "ya", "aun", "aún", "quizá"}

    valid_words = [word for word in words if len(word) > 3 and word not in stop_words]

    if not valid_words:
        logger.warning("No se encontraron palabras clave válidas con método simple. Usando palabras clave predeterminadas.")
        return ["espiritual", "terror", "matrix", "arcontes", "galaxia", "creepy", "magia", "gangstalking","conspiracy",]

    word_counts = Counter(valid_words)
    top_keywords = [word.replace(" ", "+") for word, _ in word_counts.most_common(5)]

    if not top_keywords:
         logger.warning("El método simple no produjo keywords. Usando palabras clave predeterminadas.")
         return ["espiritual", "terror", "matrix", "arcontes", "galaxia", "creepy", "magia", "gangstalking","conspiracy",]

    logger.info(f"Palabras clave finales: {top_keywords}")
    return top_keywords

# crear_video ahora recibe la voz seleccionada
def crear_video(prompt_type, input_text, selected_voice, musica_file=None):
    logger.info("=" * 80)
    logger.info(f"INICIANDO CREACIÓN DE VIDEO | Tipo: {prompt_type}")
    logger.debug(f"Input: '{input_text[:100]}...'")
    logger.info(f"Voz seleccionada: {selected_voice}")

    start_time = datetime.now()
    temp_dir_intermediate = None

    audio_tts_original = None
    musica_audio_original = None
    audio_tts = None
    musica_audio = None
    video_base = None
    video_final = None
    source_clips = []
    clips_to_concatenate = []

    try:
        # 1. Generar o usar guion
        if prompt_type == "Generar Guion con IA":
            guion = generate_script(input_text)
        else:
            guion = input_text.strip()

        logger.info(f"Guion final ({len(guion)} chars): '{guion[:100]}...'")

        if not guion.strip():
            logger.error("El guion resultante está vacío o solo contiene espacios.")
            raise ValueError("El guion está vacío.")

        temp_dir_intermediate = tempfile.mkdtemp(prefix="video_gen_intermediate_")
        logger.info(f"Directorio temporal intermedio creado: {temp_dir_intermediate}")
        temp_intermediate_files = []

        # 2. Generar audio de voz usando la voz seleccionada, con reintentos si falla
        logger.info("Generando audio de voz...")
        voz_path = os.path.join(temp_dir_intermediate, "voz.mp3")

        tts_voices_to_try = [selected_voice]
        fallback_juan = "es-ES-JuanNeural"
        fallback_elvira = "es-ES-ElviraNeural"

        if fallback_juan and fallback_juan != selected_voice and fallback_juan not in tts_voices_to_try:
            tts_voices_to_try.append(fallback_juan)
        if fallback_elvira and fallback_elvira != selected_voice and fallback_elvira not in tts_voices_to_try:
            tts_voices_to_try.append(fallback_elvira)

        tts_success = False
        tried_voices = set()

        for current_voice in tts_voices_to_try:
            if not current_voice or current_voice in tried_voices:
                continue
            tried_voices.add(current_voice)

            logger.info(f"Intentando TTS con voz: {current_voice}...")
            try:
                tts_success = asyncio.run(text_to_speech(guion, voz_path, voice=current_voice))
                if tts_success:
                    logger.info(f"TTS exitoso con voz '{current_voice}'.")
                    break
            except Exception as e:
                logger.warning(f"Fallo al generar TTS con voz '{current_voice}': {str(e)}", exc_info=True)
                pass

        if not tts_success or not os.path.exists(voz_path) or os.path.getsize(voz_path) <= 100:
            logger.error("Fallo en la generación de voz después de todos los intentos. Archivo de audio no creado o es muy pequeño.")
            raise ValueError("Error generando voz a partir del guion (fallo de TTS).")

        temp_intermediate_files.append(voz_path)

        audio_tts_original = AudioFileClip(voz_path)

        if audio_tts_original.reader is None or audio_tts_original.duration is None or audio_tts_original.duration <= 0:
            logger.critical("Clip de audio TTS inicial es inválido (reader is None o duración <= 0) *después* de crear AudioFileClip.")
            try:
                audio_tts_original.close()
            except:
                pass
            audio_tts_original = None
            if os.path.exists(voz_path):
                try:
                    os.remove(voz_path)
                except:
                    pass
                if voz_path in temp_intermediate_files:
                    temp_intermediate_files.remove(voz_path)

            raise ValueError("Audio de voz generado es inválido después de procesamiento inicial.")

        audio_tts = audio_tts_original
        audio_duration = audio_tts_original.duration
        logger.info(f"Duración audio voz: {audio_duration:.2f} segundos")

        if audio_duration < 1.0:
            logger.error(f"Duración audio voz ({audio_duration:.2f}s) es muy corta.")
            raise ValueError("Generated voice audio is too short (min 1 second required).")

        # ... (resto del código sin cambios hasta el bloque de escritura del video)

        # 7. Crear video final
        logger.info("Renderizando video final...")
        video_final = video_base.set_audio(final_audio)

        if video_final is None or video_final.duration is None or video_final.duration <= 0:
            logger.critical("Clip de video final (con audio) es inválido antes de escribir (None o duración cero).")
            raise ValueError("Clip de video final es inválido antes de escribir.")

        output_filename = "final_video.mp4"
        output_path = os.path.join(temp_dir_intermediate, output_filename)
        logger.info(f"Escribiendo video final a: {output_path}")

        video_final.write_videofile(
            output_path,
            fps=24,
            threads=4,
            codec="libx264",
            audio_codec="aac",
            preset="medium",
            logger='bar'
        )

        total_time = (datetime.now() - start_time).total_seconds()
        logger.info(f"PROCESO DE VIDEO FINALIZADO | Output: {output_path} | Tiempo total: {total_time:.2f}s")

        # --- SOLUCIÓN: Copiar video a directorio accesible por Gradio ---
        final_output_filename = "final_video.mp4"
        final_output_path = os.path.join(os.getcwd(), final_output_filename)

        if os.path.exists(final_output_path):
            os.remove(final_output_path)  # Eliminar anterior si existe

        shutil.copy2(output_path, final_output_path)
        logger.info(f"Video copiado a ruta accesible para Gradio: {final_output_path}")
        output_path = final_output_path  # Sobrescribir la ruta a retornar

        return output_path

    except ValueError as ve:
        logger.error(f"ERROR CONTROLADO en crear_video: {str(ve)}")
        raise ve
    except Exception as e:
        logger.critical(f"ERROR CRÍTICO NO CONTROLADO en crear_video: {str(e)}", exc_info=True)
        raise e
    finally:
        logger.info("Iniciando limpieza de clips y archivos temporales intermedios...")
        # (resto del finally igual, solo se corrigió indentación de bloques internos)


# run_app ahora recibe todos los inputs, incluyendo la voz seleccionada
def run_app(prompt_type, prompt_ia, prompt_manual, musica_file, selected_voice): # <-- Recibe el valor del Dropdown
    logger.info("="*80)
    logger.info("SOLICITUD RECIBIDA EN INTERFAZ")

    # Elegir el texto de entrada basado en el prompt_type
    input_text = prompt_ia if prompt_type == "Generar Guion con IA" else prompt_manual

    output_video = None
    output_file = None
    status_msg = gr.update(value="⏳ Procesando...", interactive=False)

    if not input_text or not input_text.strip():
        logger.warning("Texto de entrada vacío.")
        # Retornar None para video y archivo, actualizar estado con mensaje de error
        return None, None, gr.update(value="⚠️ Por favor, ingresa texto para el guion o el tema.", interactive=False)

    # Validar la voz seleccionada. Si no es válida, usar la por defecto.
    # AVAILABLE_VOICES se obtiene al inicio. Hay que buscar si el voice_id existe en la lista de pares (nombre, id)
    voice_ids_disponibles = [v[1] for v in AVAILABLE_VOICES]
    if selected_voice not in voice_ids_disponibles:
        logger.warning(f"Voz seleccionada inválida o no encontrada en la lista: '{selected_voice}'. Usando voz por defecto: {DEFAULT_VOICE_ID}.")
        selected_voice = DEFAULT_VOICE_ID # <-- Usar el ID de la voz por defecto
    else:
        logger.info(f"Voz seleccionada validada: {selected_voice}")


    logger.info(f"Tipo de entrada: {prompt_type}")
    logger.debug(f"Texto de entrada: '{input_text[:100]}...'")
    if musica_file:
        logger.info(f"Archivo de música recibido: {musica_file}")
    else:
        logger.info("No se proporcionó archivo de música.")
    logger.info(f"Voz final a usar (ID): {selected_voice}") # Loguear el ID de la voz final

    try:
        logger.info("Llamando a crear_video...")
        # Pasar el input_text elegido, la voz seleccionada (el ID) y el archivo de música a crear_video
        video_path = crear_video(prompt_type, input_text, selected_voice, musica_file) # <-- PASAR selected_voice (ID) a crear_video

        if video_path and os.path.exists(video_path):
            logger.info(f"crear_video retornó path: {video_path}")
            logger.info(f"Tamaño del archivo de video retornado: {os.path.getsize(video_path)} bytes")
            output_video = video_path # Establecer valor del componente de video
            output_file = video_path   # Establecer valor del componente de archivo para descarga
            status_msg = gr.update(value="✅ Video generado exitosamente.", interactive=False)
        else:
            logger.error(f"crear_video no retornó un path válido o el archivo no existe: {video_path}")
            status_msg = gr.update(value="❌ Error: La generación del video falló o el archivo no se creó correctamente.", interactive=False)

    except ValueError as ve:
        logger.warning(f"Error de validación durante la creación del video: {str(ve)}")
        status_msg = gr.update(value=f"⚠️ Error de validación: {str(ve)}", interactive=False)
    except Exception as e:
        logger.critical(f"Error crítico durante la creación del video: {str(e)}", exc_info=True)
        status_msg = gr.update(value=f"❌ Error inesperado: {str(e)}", interactive=False)
    finally:
        logger.info("Fin del handler run_app.")
        return output_video, output_file, status_msg

# Interfaz de Gradio
with gr.Blocks(title="Generador de Videos con IA", theme=gr.themes.Soft(), css="""
    .gradio-container {max-width: 800px; margin: auto;}
    h1 {text-align: center;}
    """) as app:

    gr.Markdown("# 🎬 Generador Automático de Videos con IA")
    gr.Markdown("Genera videos cortos a partir de un tema o guion, usando imágenes de archivo de Pexels y voz generada.")

    with gr.Row():
        with gr.Column():
            prompt_type = gr.Radio(
                ["Generar Guion con IA", "Usar Mi Guion"],
                label="Método de Entrada",
                value="Generar Guion con IA"
            )

            # Contenedores para los campos de texto para controlar la visibilidad
            with gr.Column(visible=True) as ia_guion_column:
                prompt_ia = gr.Textbox(
                    label="Tema para IA",
                    lines=2,
                    placeholder="Ej: Un paisaje natural con montañas y ríos al amanecer, mostrando la belleza de la naturaleza...",
                    max_lines=4,
                    value=""
                    # visible=... <-- ¡NO DEBE ESTAR AQUÍ!
                )

            with gr.Column(visible=False) as manual_guion_column:
                prompt_manual = gr.Textbox(
                    label="Tu Guion Completo",
                    lines=5,
                    placeholder="Ej: En este video exploraremos los misterios del océano. Veremos la vida marina fascinante y los arrecifes de coral vibrantes. ¡Acompáñanos en esta aventura subacuática!",
                    max_lines=10,
                    value=""
                     # visible=... <-- ¡NO DEBE ESTAR AQUÍ!
                )

            musica_input = gr.Audio(
                label="Música de fondo (opcional)",
                type="filepath",
                interactive=True,
                value=None
                 # visible=... <-- ¡NO DEBE ESTAR AQUÍ!
            )

            # --- COMPONENTE: Selección de Voz ---
            voice_dropdown = gr.Dropdown(
                label="Seleccionar Voz para Guion",
                choices=AVAILABLE_VOICES, # Usar la lista obtenida al inicio
                value=DEFAULT_VOICE_ID,      # Usar el ID de la voz por defecto calculada
                interactive=True
                 # visible=... <-- ¡NO DEBE ESTAR AQUÍ!
            )
            # --- FIN COMPONENTE ---


            generate_btn = gr.Button("✨ Generar Video", variant="primary")

        with gr.Column():
            video_output = gr.Video(
                label="Previsualización del Video Generado",
                interactive=False,
                height=400
                 # visible=... <-- ¡NO DEBE ESTAR AQUÍ!
            )
            file_output = gr.File(
                label="Descargar Archivo de Video",
                interactive=False,
                visible=False # <-- ESTÁ BIEN AQUÍ
                 # visible=... <-- ¡NO DEBE ESTAR AQUÍ si ya está visible=False arriba!
            )
            status_output = gr.Textbox(
                label="Estado",
                interactive=False,
                show_label=False,
                placeholder="Esperando acción...",
                value="Esperando entrada..."
                 # visible=... <-- ¡NO DEBE ESTAR AQUÍ!
            )

    # Evento para mostrar/ocultar los campos de texto según el tipo de prompt
    prompt_type.change(
        lambda x: (gr.update(visible=x == "Generar Guion con IA"),
                   gr.update(visible=x == "Usar Mi Guion")),
        inputs=prompt_type,
        outputs=[ia_guion_column, manual_guion_column] # Apuntar a las Columnas contenedoras
    )

    # Evento click del botón de generar video
    generate_btn.click(
        # Acción 1 (síncrona): Resetear salidas y establecer estado
        lambda: (None, None, gr.update(value="⏳ Procesando... Esto puede tomar varios minutos.", interactive=False)),
        outputs=[video_output, file_output, status_output],
    ).then(
        # Acción 2 (asíncrona): Llamar a la función principal
        run_app,
        # PASAR TODOS LOS INPUTS DE LA INTERFAZ que run_app espera
        inputs=[prompt_type, prompt_ia, prompt_manual, musica_input, voice_dropdown], # <-- Pasar los 5 inputs a run_app
        # run_app retornará los 3 outputs esperados
        outputs=[video_output, file_output, status_output],
        queue=True  # ← ÚNICO CAMBIO: evita timeout en procesos largos
    ).then(
        # Acción 3 (síncrona): Hacer visible el enlace de descarga
        lambda video_path, file_path, status_msg: gr.update(visible=file_path is not None),
        inputs=[video_output, file_output, status_output],
        outputs=[file_output]
    )


    gr.Markdown("### Instrucciones:")
    gr.Markdown("""
    1.  **Clave API de Pexels:** Asegúrate de haber configurado la variable de entorno `PEXELS_API_KEY` con tu clave.
    2.  **Selecciona el tipo de entrada**: "Generar Guion con IA" o "Usar Mi Guion".
    3.  **Sube música** (opcional): Selecciona un archivo de audio (MP3, WAV, etc.).
    4.  **Selecciona la voz** deseada del desplegable.
    5.  **Haz clic en "✨ Generar Video"**.
    6.  Espera a que se procese el video. Verás el estado.
    7.  La previsualización aparecerá si es posible, y siempre un enlace **Descargar Archivo de Video** se mostrará si la generación fue exitosa.
    8.  Revisa `video_generator_full.log` para detalles si hay errores.
    """)
    gr.Markdown("---")
    gr.Markdown("Desarrollado por [Tu Nombre/Empresa/Alias - Opcional]")

if __name__ == "__main__":
    logger.info("Verificando dependencias críticas...")
    try:
        from moviepy.editor import ColorClip
        try:
            temp_clip = ColorClip((100,100), color=(255,0,0), duration=0.1)
            temp_clip.close()
            logger.info("Clips base de MoviePy creados y cerrados exitosamente. FFmpeg parece accesible.")
        except Exception as e:
            logger.critical(f"Fallo al crear clip base de MoviePy. A menudo indica problemas con FFmpeg/ImageMagick. Error: {e}", exc_info=True)

    except Exception as e:
         logger.critical(f"Fallo al importar MoviePy. Asegúrate de que está instalado. Error: {e}", exc_info=True)

    # Solución para el timeout de Gradio - Añadir esta línea
    os.environ['GRADIO_SERVER_TIMEOUT'] = '6000'  # 600 segundos = 10 minutos

    logger.info("Iniciando aplicación Gradio...")
    try:
        app.queue(max_size=1).launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860, share=False)
    except Exception as e:
        logger.critical(f"No se pudo iniciar la app: {str(e)}", exc_info=True)
        raise