app.py

import os
import logging
import tempfile
import requests
from datetime import datetime
import gradio as gr
import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
from keybert import KeyBERT
from TTS.api import TTS
from moviepy.editor import VideoFileClip, concatenate_videoclips, AudioFileClip, CompositeAudioClip, concatenate_audioclips, AudioClip
import re
import math
import shutil
import json
from collections import Counter
import threading
import time
from PIL import Image

# *** CAMBIO 1 (CORRECCIÓN): Parche para la compatibilidad de Pillow >= 10.0 ***
# Las versiones nuevas de Pillow eliminaron 'ANTIALIAS'. MoviePy aún lo usa.
# Este código restaura la compatibilidad haciendo que ANTIALIAS apunte a LANCZOS.
if not hasattr(Image, 'ANTIALIAS'):
    Image.ANTIALIAS = Image.LANCZOS

# Variable global para TTS
tts_model = None  

# 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)

# 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")

# 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

# *** CAMBIO 3 (AÑADIDO): Función para eliminar directorios temporalmente ***
def schedule_deletion(directory_path, delay_seconds):
    """Programa la eliminación de un directorio después de un cierto tiempo."""
    logger.info(f"PROGRAMADA eliminación del directorio '{directory_path}' en {delay_seconds / 3600:.1f} horas.")
    time.sleep(delay_seconds)
    try:
        if os.path.isdir(directory_path):
            shutil.rmtree(directory_path)
            logger.info(f"Directorio temporal '{directory_path}' eliminado exitosamente.")
        else:
            logger.warning(f"No se pudo eliminar: '{directory_path}' no es un directorio válido o ya fue eliminado.")
    except Exception as e:
        logger.error(f"Error durante la eliminación programada de '{directory_path}': {str(e)}")

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()
        try:
            instruction_end_idx = text.find(instruction_phrase_start)
            if instruction_end_idx != -1:
                cleaned_text = text[instruction_end_idx + len(instruction_phrase_start):].strip()
                logger.debug("Instrucción inicial encontrada y eliminada del guión generado.")
            else:
                 instruction_start_idx = text.find(instruction_phrase_start)
                 if instruction_start_idx != -1:
                     prompt_in_output_idx = text.find(prompt, instruction_start_idx)
                     if prompt_in_output_idx != -1:
                          cleaned_text = text[prompt_in_output_idx + len(prompt):].strip()
                          logger.debug("Instrucción base y prompt encontrados y eliminados del guión generado.")
                     else:
                          cleaned_text = text[instruction_start_idx + len(instruction_phrase_start):].strip()
                          logger.debug("Instrucción base encontrada, eliminada del guión generado (sin prompt detectado).")

        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()

        if not cleaned_text or len(cleaned_text) < 10:
             logger.warning("El guión generado parece muy corto o vacío después de la limpieza. Usando el texto generado original (sin limpieza heurística).")
             cleaned_text = re.sub(r'<[^>]+>', '', text).strip()

        cleaned_text = re.sub(r'<[^>]+>', '', cleaned_text).strip()
        cleaned_text = cleaned_text.lstrip(':').strip()
        cleaned_text = cleaned_text.lstrip('.').strip()

        sentences = cleaned_text.split('.')
        if sentences and sentences[0].strip():
            final_text = sentences[0].strip() + '.'
            if len(sentences) > 1 and sentences[1].strip() and len(final_text.split()) < max_length * 0.7:
                 final_text += " " + sentences[1].strip() + "."
                 final_text = final_text.replace("..", ".")

            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()

    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()

def text_to_speech(text, output_path, voice=None):
    logger.info(f"Convirtiendo texto a voz con Coqui TTS | Caracteres: {len(text)} | Salida: {output_path}")
    if not text or not text.strip():
        logger.warning("Texto vacío para TTS")
        return False
    
    try:
        tts = TTS(model_name="tts_models/es/css10/vits", progress_bar=False, gpu=False)
        text = text.replace("na hora", "A la hora")
        text = re.sub(r'[^\w\s.,!?áéíóúñÁÉÍÓÚÑ]', '', text)
        if len(text) > 500:
            logger.warning("Texto demasiado largo, truncando a 500 caracteres")
            text = text[:500]
        
        tts.tts_to_file(text=text, file_path=output_path)
        
        if os.path.exists(output_path) and os.path.getsize(output_path) > 1000:
            logger.info(f"Audio creado: {output_path} | Tamaño: {os.path.getsize(output_path)} bytes")
            return True
        else:
            logger.error("Archivo de audio vacío o no creado")
            return False
            
    except Exception as e:
        logger.error(f"Error TTS: {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]}...")
             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.")
        return None

    if audio_clip.duration >= target_duration:
        logger.debug("Audio clip already longer or equal to target. Trimming.")
        return audio_clip.subclip(0, target_duration)

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

    try:
       looped_audio = concatenate_audioclips([audio_clip] * loops)
       return looped_audio.subclip(0, target_duration)
    except Exception as e:
        logger.error(f"Error concatenating/subclipping audio clips for looping: {str(e)}", exc_info=True)
        return None

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 ["naturaleza", "ciudad", "paisaje"]

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

    if kw_model:
        try:
            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 = sorted(keywords1 + keywords2, 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.")

    stop_words = set(["el", "la", "los", "las", "de", "en", "y", "a", "que", "es", "un", "una", "con", "para", "del", "al", "por", "su", "sus"])
    words = [word for word in clean_text.lower().split() if len(word) > 3 and word not in stop_words]
    if not words: return ["naturaleza", "ciudad", "paisaje"]
    
    top_keywords = [word.replace(" ", "+") for word, _ in Counter(words).most_common(5)]
    logger.info(f"Palabras clave finales: {top_keywords}")
    return top_keywords

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

    start_time = datetime.now()
    temp_dir_intermediate = None
    TARGET_RESOLUTION = (1280, 720) # *** CAMBIO 2 (AÑADIDO): Resolución 720p ***

    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
        guion = generate_script(input_text) if prompt_type == "Generar Guion con IA" else input_text.strip()
        if not guion.strip(): raise ValueError("El guion está vacío.")
        guion = guion.replace("na hora", "A la hora")

        temp_dir_intermediate = tempfile.mkdtemp(prefix="video_gen_intermediate_")
        temp_intermediate_files = []

        # 2. Generar audio de voz
        voz_path = os.path.join(temp_dir_intermediate, "voz.mp3")
        if not text_to_speech(guion, voz_path) or not os.path.exists(voz_path) or os.path.getsize(voz_path) <= 1000:
            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.duration is None or audio_tts_original.duration < 1.0:
             raise ValueError("Generated voice audio is too short (min 1 second required).")
        audio_tts = audio_tts_original
        audio_duration = audio_tts_original.duration

        # 3. Extraer palabras clave y buscar videos
        keywords = extract_visual_keywords_from_script(guion)
        videos_data = []
        for keyword in keywords + ["nature", "city", "background", "abstract"]:
            if len(videos_data) >= 10: break
            videos_data.extend(buscar_videos_pexels(keyword, PEXELS_API_KEY, per_page=3))
        if not videos_data: raise ValueError("No se encontraron videos adecuados en Pexels.")

        # 4. Descargar videos
        video_paths = []
        for video in videos_data:
            best_quality = next((vf for vf in sorted(video.get('video_files', []), key=lambda x: x.get('width', 0), reverse=True) if 'link' in vf), None)
            if best_quality:
                path = download_video_file(best_quality['link'], temp_dir_intermediate)
                if path:
                    video_paths.append(path)
                    temp_intermediate_files.append(path)
        if not video_paths: raise ValueError("No se pudo descargar ningún video utilizable de Pexels.")

        # 5. Procesar y concatenar clips de video
        current_duration = 0
        for i, path in enumerate(video_paths):
            if current_duration >= audio_duration: break
            clip = None
            try:
                clip = VideoFileClip(path)
                source_clips.append(clip)
                if clip.duration is None or clip.duration <= 0.5: continue
                
                segment_duration = min(clip.duration, audio_duration - current_duration, 10.0)
                if segment_duration >= 0.5:
                    sub_raw = clip.subclip(0, segment_duration)
                    
                    # *** CAMBIO 2 (AÑADIDO): Redimensionar y recortar CADA clip a 720p ***
                    sub_resized = sub_raw.resize(height=TARGET_RESOLUTION[1]).crop(x_center='center', y_center='center', width=TARGET_RESOLUTION[0], height=TARGET_RESOLUTION[1])
                    sub_raw.close() # Liberar memoria del clip intermedio sin redimensionar
                    
                    if sub_resized.duration is not None and sub_resized.duration > 0:
                        clips_to_concatenate.append(sub_resized)
                        current_duration += sub_resized.duration
                        logger.debug(f"Segmento añadido: {sub_resized.duration:.1f}s (total: {current_duration:.1f}/{audio_duration:.1f}s)")
                    else:
                        sub_resized.close()

            except Exception as e:
                logger.warning(f"Error procesando video {path}: {str(e)}")
        
        if not clips_to_concatenate:
            raise ValueError("No hay segmentos de video válidos disponibles para crear el video.")

        video_base = concatenate_videoclips(clips_to_concatenate, method="chain")
        for seg in clips_to_concatenate: seg.close() # Limpieza de los clips en la lista
        clips_to_concatenate = []

        if video_base.duration < audio_duration:
            video_base = video_base.loop(duration=audio_duration)
        if video_base.duration > audio_duration:
            video_base = video_base.subclip(0, audio_duration)

        # 6. Manejar música de fondo
        final_audio = audio_tts
        if musica_file:
            try:
                music_path = os.path.join(temp_dir_intermediate, "musica_bg.mp3")
                shutil.copyfile(musica_file, music_path)
                temp_intermediate_files.append(music_path)
                musica_audio_original = AudioFileClip(music_path)
                if musica_audio_original.duration > 0:
                    musica_audio = loop_audio_to_length(musica_audio_original, video_base.duration)
                    if musica_audio:
                        final_audio = CompositeAudioClip([musica_audio.volumex(0.2), audio_tts.volumex(1.0)])
            except Exception as e:
                logger.warning(f"Error procesando música: {str(e)}")

        # 7. Crear video final
        video_final = video_base.set_audio(final_audio)
        output_path = os.path.join(temp_dir_intermediate, "final_video.mp4")
        video_final.write_videofile(
            filename=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")
        return output_path

    except Exception as e:
        logger.critical(f"ERROR CRÍTICO en crear_video: {str(e)}", exc_info=True)
        raise
    finally:
        # Limpieza de todos los recursos de MoviePy
        all_clips = [audio_tts_original, musica_audio_original, audio_tts, musica_audio, video_base, video_final] + source_clips + clips_to_concatenate
        for clip_resource in all_clips:
            if clip_resource:
                try: clip_resource.close() 
                except Exception as close_e: logger.warning(f"Error menor cerrando un clip: {close_e}")
        
        # Limpieza de archivos temporales
        if temp_dir_intermediate and os.path.exists(temp_dir_intermediate):
            final_output_in_temp = os.path.join(temp_dir_intermediate, "final_video.mp4")
            for path in temp_intermediate_files:
                if os.path.isfile(path) and path != final_output_in_temp:
                    try: 
                        os.remove(path)
                        logger.debug(f"Eliminando archivo temporal intermedio: {path}")
                    except Exception as rm_e: logger.warning(f"No se pudo eliminar archivo temporal {path}: {rm_e}")
            logger.info(f"Directorio temporal {temp_dir_intermediate} persistirá para Gradio.")

def run_app(prompt_type, prompt_ia, prompt_manual, musica_file):
    logger.info("="*80)
    logger.info("SOLICITUD RECIBIDA EN INTERFAZ")

    input_text = prompt_ia if prompt_type == "Generar Guion con IA" else prompt_manual
    output_video, output_file, status_msg = None, gr.update(value=None, visible=False), gr.update(value="⏳ Procesando...", interactive=False)

    if not input_text or not input_text.strip():
        return output_video, output_file, gr.update(value="⚠️ Por favor, ingresa un guion o tema.", interactive=False)

    try:
        video_path = crear_video(prompt_type, input_text, musica_file)
        if video_path and os.path.exists(video_path):
            output_video = video_path
            output_file = gr.update(value=video_path, visible=True)
            status_msg = gr.update(value="✅ Video generado exitosamente.", interactive=False)

            # *** CAMBIO 3 (AÑADIDO): Programar la eliminación automática del directorio del video ***
            temp_dir_to_delete = os.path.dirname(video_path)
            deletion_thread = threading.Thread(
                target=schedule_deletion,
                args=(temp_dir_to_delete, 3 * 3600) # 3 horas en segundos
            )
            deletion_thread.daemon = True # Permite que el programa principal termine aunque el hilo esté esperando
            deletion_thread.start()
        else:
            status_msg = gr.update(value="❌ Error: La generación del video falló.", interactive=False)
    except Exception as e:
        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

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")
            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...")
            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...")
            musica_input = gr.Audio(label="Música de fondo (opcional)", type="filepath")
            generate_btn = gr.Button("✨ Generar Video", variant="primary")

        with gr.Column():
            video_output = gr.Video(label="Previsualización del Video Generado", interactive=False, height=400)
            file_output = gr.File(label="Descargar Archivo de Video", interactive=False, visible=False)
            status_output = gr.Textbox(label="Estado", interactive=False, show_label=False, placeholder="Esperando acción...")
    
    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])
    
    generate_btn.click(
        lambda: (None, None, gr.update(value="⏳ Procesando... Esto puede tomar varios minutos.", interactive=False)),
        outputs=[video_output, file_output, status_output], queue=True
    ).then(
        run_app, inputs=[prompt_type, prompt_ia, prompt_manual, musica_input], outputs=[video_output, file_output, status_output]
    )

    gr.Markdown("### Instrucciones:")
    gr.Markdown("1. **Clave API de Pexels:** Asegúrate de tener la variable de entorno `PEXELS_API_KEY`.\n"
                "2. **Selecciona el método** y escribe tu tema o guion.\n"
                "3. **Sube música** (opcional).\n"
                "4. Haz clic en **Generar Video** y espera.\n"
                "5. El video generado se eliminará automáticamente del servidor después de 3 horas.")
    gr.Markdown("---")
    gr.Markdown("Desarrollado por [Tu Nombre/Empresa/Alias - Opcional]")

if __name__ == "__main__":
    logger.info("Iniciando aplicación Gradio...")
    try:
        app.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