Update app.py

app.py

@@ -3,29 +3,44 @@ import torch
 from diffusers import DiffusionPipeline, DPMSolverMultistepScheduler
 from diffusers.utils import export_to_video
 import uuid
+import os
 
-# CPU Dostu Model
-model_id = "vdo/zeroscope_v2_576w"
+# CPU için en hafif ve uyumlu model
+model_id = "cerspense/zeroscope_v2_576w"
 
-def load_pipeline():
-    pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float32)
-    pipe.scheduler = DPMSolverMultistepScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)
-    return pipe
+# Cihazı CPU olarak zorla
+device = "cpu"
 
-# Pipeline'ı globalde tanımlıyoruz
-pipe = load_pipeline()
+print("Model yukleniyor patron, beklemede kal...")
+pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float32)
+pipe.scheduler = DPMSolverMultistepScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)
+pipe.to(device)
+print("Model yuklendi, motor hazır!")
 
 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
+    # AYARLARI KISTIK: 
+    # num_inference_steps=3 (Hız için dibe çektik)
+    # num_frames=6 (Cok kısa bir 'gif' gibi video)
+    # height/width=256 (Cözünürlüğü düşürdük)
+    try:
+        video_frames = pipe(
+            prompt, 
+            num_inference_steps=3, 
+            height=256, 
+            width=256, 
+            num_frames=6
+        ).frames
+        
+        video_path = f"video_{uuid.uuid4()}.mp4"
+        export_to_video(video_frames[0], video_path)
+        return video_path
+    except Exception as e:
+        return str(e)
 
-# n8n ile %100 uyumlu API ismi
+# n8n ile direkt predict yolu üzerinden konuşacak
 demo = gr.Interface(
-    fn=generate_video,
-    inputs=gr.Textbox(label="Prompt"),
+    fn=generate_video, 
+    inputs=gr.Textbox(label="Prompt"), 
     outputs=gr.Video(label="Result"),
     api_name="predict"
 )