Update app.py

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@@ -10,18 +10,14 @@ import io
 
 def generate_waveform_video(audio_file, image_file):
     try:
-        # Validar que los archivos existan
-        if not os.path.exists(audio_file):
-            raise ValueError("Archivo de audio no encontrado")
-        if not os.path.exists(image_file):
-            raise ValueError("Archivo de imagen no encontrado")
-
         # 1. Cargar audio
         y, sr = librosa.load(audio_file)
         duration = librosa.get_duration(y=y, sr=sr)
 
-        # 2. Cargar imagen
-        img_clip = mp.ImageClip(image_file).set_duration(duration)
+        # 2. Cargar imagen y asegurar formato RGB
+        img = Image.open(image_file).convert('RGB')  # Eliminar cualquier transparencia
+        img_array = np.array(img)
+        img_clip = mp.ImageClip(img_array).set_duration(duration)
         img_w, img_h = img_clip.size
 
         # 3. Crear efecto de waveform
@@ -30,6 +26,9 @@ def generate_waveform_video(audio_file, image_file):
 
         def make_frame(t):
             fig, ax = plt.subplots(figsize=(img_w/100, img_h/100), dpi=100)
+            fig.patch.set_facecolor('black')  # Fondo sólido
+            ax.set_facecolor('black')
+            
             ax.set_xlim(0, duration)
             ax.set_ylim(-img_h//2, img_h//2)
             ax.axis('off')
@@ -43,11 +42,15 @@ def generate_waveform_video(audio_file, image_file):
             ax.fill_between(x, wave_slice - img_h//4, -wave_slice + img_h//4, 
                            facecolor='red', alpha=0.7)
 
-            # Convertir figura a numpy array usando io.BytesIO
+            # Convertir a RGB sin transparencia
             buf = io.BytesIO()
-            plt.savefig(buf, format='png', bbox_inches='tight', pad_inches=0, transparent=False)
+            plt.savefig(buf, format='png', bbox_inches='tight', pad_inches=0, 
+                       transparent=False, facecolor='black')
             plt.close(fig)
-            return np.array(Image.open(buf))
+            
+            # Forzar conversión a RGB
+            img_frame = Image.open(buf).convert('RGB')
+            return np.array(img_frame)
 
         # Crear video
         effect_clip = mp.VideoClip(make_frame, duration=duration).set_fps(24)
@@ -61,8 +64,7 @@ def generate_waveform_video(audio_file, image_file):
             return tmpfile.name
 
     except Exception as e:
-        # Lanzar excepción para que Gradio muestre el error
-        raise Exception(f"Error durante la generación: {str(e)}")
+        raise Exception(f"Error: {str(e)}")
 
 # Interfaz Gradio
 iface = gr.Interface(
@@ -72,8 +74,8 @@ iface = gr.Interface(
         gr.Image(type="filepath", label="Imagen de Fondo"),
     ],
     outputs=gr.Video(label="Video Resultante", format="mp4"),
-    title="Generador de Video con Efectos de Audio",
-    description="Crea videos con efectos visuales sincronizados con el audio. Actualmente soporta efecto de waveform."
+    title="Generador de Video Musical",
+    description="Crea videos con efectos de onda de audio sincronizados. Usa imágenes JPG/PNG y audio WAV/MP3."
 )
 
 if __name__ == "__main__":