Update app.py

app.py

@@ -3,30 +3,31 @@ import torch
 from diffusers import DiffusionPipeline, DPMSolverMultistepScheduler
 from diffusers.utils import export_to_video
 import uuid
-import os
 
-# Model yükleme (Garanti olan reponun adı)
+# CPU Dostu Model
 model_id = "vdo/zeroscope_v2_576w"
 
-try:
+def load_pipeline():
     pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float32)
     pipe.scheduler = DPMSolverMultistepScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)
-except Exception as e:
-    print(f"Model yukleme hatasi: {e}")
+    return pipe
 
-def process_video(prompt):
-    # CPU için optimize edilmiş üretim
+# Pipeline'ı globalde tanımlıyoruz
+pipe = load_pipeline()
+
+def generate_video(prompt):
+    # CPU için en hafif ayarlar
     video_frames = pipe(prompt, num_inference_steps=10, height=320, width=576, num_frames=16).frames
     video_path = f"video_{uuid.uuid4()}.mp4"
     export_to_video(video_frames[0], video_path)
     return video_path
 
-# n8n ile kusursuz iletişim için Interface yapısı
+# n8n ile %100 uyumlu API ismi
 demo = gr.Interface(
-    fn=process_video,
+    fn=generate_video,
     inputs=gr.Textbox(label="Prompt"),
     outputs=gr.Video(label="Result"),
-    api_name="predict" # Burası n8n'in aradığı anahtar
+    api_name="predict"
 )
 
 if __name__ == "__main__":