Update app.py

app.py

@@ -3,31 +3,26 @@ import torch
 from diffusers import DiffusionPipeline, DPMSolverMultistepScheduler
 from diffusers.utils import export_to_video
 import uuid
-import imageio # Bu kütüphaneyi ekledik
+import os
 
 model_id = "vdo/zeroscope_v2_576w"
-
 pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float32)
 pipe.scheduler = DPMSolverMultistepScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)
 pipe.to("cpu")
 
 def generate_video(prompt):
     try:
-        # Hızı korumak için ayarlar aynı kalsın patron
-        video_frames = pipe(
-            prompt, 
-            num_inference_steps=3, 
-            height=256, 
-            width=256, 
-            num_frames=6
-        ).frames
+        # Hızlı üretim için mevcut ayarlarını koruyorum patron
+        frames = pipe(prompt, num_inference_steps=3, height=256, width=256, num_frames=6).frames
+        
+        # Dosyayı "static" bir isme değil, her seferinde farklı bir klasöre yazalım
+        unique_name = f"result_{uuid.uuid4()}.mp4"
+        export_to_video(frames[0], unique_name, fps=8)
         
-        video_path = f"video_{uuid.uuid4()}.mp4"
-        # Export işlemini daha sağlam yapıyoruz
-        export_to_video(video_frames[0], video_path, fps=8)
-        return video_path
+        # Dosyanın tam yolunu döndür (n8n'in bulması kolaylaşsın)
+        return os.path.abspath(unique_name)
     except Exception as e:
-        print(f"Hata: {e}")
+        print(f"HATA: {e}")
         return None
 
 demo = gr.Interface(fn=generate_video, inputs="text", outputs="video", api_name="predict")