Update app.py

app.py

@@ -11,7 +11,6 @@ FONT_PATH = "arialbd.ttf" # تأكد من رفع هذا الملف في مجلد
 model = WhisperModel("large-v3", device="cpu", compute_type="int8")
 
 def process_arabic_text(text):
-    # نستخدم reshape فقط لأن السيرفر يدعم الاتجاه التلقائي
     return reshape(text) + "\n "
 
 def step_1_extract_words(video_path):
@@ -32,26 +31,18 @@ def step_2_render_video(video_path, df_edited):
     if video_path is None or df_edited is None or df_edited.empty:
         return None, "بيانات ناقصة."
 
-    output_path = "animated_pro_video.mp4"
+    output_path = "final_clean_video.mp4"
     video = VideoFileClip(video_path)
     w, h = int(video.w), int(video.h)
     clips = [video]
     words_list = df_edited.values.tolist()
 
     chunk_size = 3 
-    
-    # دالة الزووم (Pop-up)
-    def zoom_effect(t):
-        if t < 0.15:
-            # تأثير الانبثاق: من 80% إلى 100% من الحجم
-            return 0.8 + (1.33 * t) 
-        return 1.0
 
-    print(f"جاري معالجة {len(words_list)} كلمة...")
+    print(f"جاري معالجة الفيديو...")
 
     for i in range(0, len(words_list), chunk_size):
         current_chunk = words_list[i : i + chunk_size]
-        # تجميع الكلمات الثلاث في نص واحد
         sentence = " ".join([str(r[0]) for r in current_chunk])
         clean_sentence = process_arabic_text(sentence)
         
@@ -59,10 +50,10 @@ def step_2_render_video(video_path, df_edited):
         c_end = float(current_chunk[-1][2])
         duration = max(0.1, c_end - c_start)
 
-        # 1. إنشاء نص الكابشن
+        # إنشاء نص الكابشن ثابت بدون أي أنيميشن
         txt_clip = TextClip(
             text=clean_sentence,
-            font_size=90, 
+            font_size=80, 
             color='yellow',
             stroke_color='black',
             stroke_width=2,
@@ -71,21 +62,17 @@ def step_2_render_video(video_path, df_edited):
             size=(int(w * 0.9), None),
             text_align='center'
         ).with_start(c_start).with_duration(duration).with_position(('center', int(h * 0.75)))
-
-        # 2. تطبيق الأنيميشن مباشرة (Resize)
-        animated_txt = txt_clip.resize(zoom_effect)
         
-        clips.append(animated_txt)
+        clips.append(txt_clip)
 
-    print("جاري دمج الفيديو النهائي...")
     final_video = CompositeVideoClip(clips, size=(w, h))
     final_video.write_videofile(output_path, codec="libx264", audio_codec="aac", fps=video.fps, logger=None)
     
-    return output_path, "تم إنتاج الفيديو بأنيميشن Pop-up بنجاح!"
+    return output_path, "تم إنتاج الفيديو بنجاح!"
 
 # --- بناء الواجهة ---
-with gr.Blocks(title="Caption Pro V3") as app:
-    gr.Markdown("# 🎬 Caption Pro - 3 Words Style & Animation")
+with gr.Blocks(title="Caption Pro Clean") as app:
+    gr.Markdown("# 🎬 Caption Pro - Simple Style")
     
     with gr.Row():
         video_in = gr.Video(label="فيديو المدخلات")
@@ -94,8 +81,8 @@ with gr.Blocks(title="Caption Pro V3") as app:
     status = gr.Textbox(label="الحالة", interactive=False)
     table = gr.Dataframe(headers=["الكلمة", "البداية", "النهاية"], datatype=["str", "number", "number"], interactive=True)
     
-    btn_ex = gr.Button("1. استخراج الكلمات بدقة Large-v3", variant="primary")
-    btn_re = gr.Button("2. إنتاج الفيديو بالأنيميشن", variant="secondary")
+    btn_ex = gr.Button("1. استخراج الكلمات", variant="primary")
+    btn_re = gr.Button("2. إنتاج الفيديو", variant="secondary")
 
     btn_ex.click(step_1_extract_words, inputs=[video_in], outputs=[table, status])
     btn_re.click(step_2_render_video, inputs=[video_in, table], outputs=[video_out, status])