app.py

import os
import torch
import onnxruntime as ort
import numpy as np
from PIL import Image
import gradio as gr
from huggingface_hub import hf_hub_download, list_repo_files, HfFolder


CLASS_NAMES = ["Real", "Fake", "Semisynthetic"]


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# 1. Leer y guardar token de entorno
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HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN")
if not HF_TOKEN:
    raise EnvironmentError("No se encontró la variable de entorno HF_TOKEN.")

HfFolder.save_token(HF_TOKEN)

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# 2. Localizar el modelo ONNX más reciente en el repositorio
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repo_id = "nicolasrl/df-vs-real"

print("Buscando archivos 'model.onnx' en el repositorio...")
all_repo_files = list_repo_files(repo_id=repo_id)
onnx_repo_paths = [path for path in all_repo_files if path.endswith("model.onnx")]

if not onnx_repo_paths:
    raise FileNotFoundError("No se encontró ningún archivo model.onnx en el repositorio.")

latest_model_repo_path = max(onnx_repo_paths)
model_version = os.path.dirname(latest_model_repo_path)
print(f"Modelo más reciente encontrado en el repo: {latest_model_repo_path} (Versión: {model_version})")

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# 3. Descargar únicamente el modelo ONNX seleccionado
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print(f"Descargando {latest_model_repo_path}...")
local_model_path = hf_hub_download(
    repo_id=repo_id,
    filename=latest_model_repo_path,
    repo_type="model"
)
print(f"Modelo descargado en: {local_model_path}")

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# 4. Configurar sesión ONNX Runtime
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providers = ['CPUExecutionProvider']
session = ort.InferenceSession(local_model_path, providers=providers)

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# 5. Preprocesamiento de imágenes
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def preprocess(image: Image.Image):
    image = image.convert("RGB").resize((224, 224))
    img_array = np.array(image).astype(np.float32) / 255.0
    img_array = img_array.transpose(2, 0, 1)  # CHW
    img_array = np.expand_dims(img_array, 0)  # batch
    return img_array

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# 6. Inferencia
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def predict(image: Image.Image):
    input_data = preprocess(image)
    input_name = session.get_inputs()[0].name
    output_name = session.get_outputs()[0].name
    
    # El 'output' ahora tendrá 3 valores (logits)
    output = session.run([output_name], {input_name: input_data})[0]
    
    # 1. Aplicar Softmax para convertir los logits en probabilidades
    logits = output[0]
    exp_logits = np.exp(logits - np.max(logits)) # Restar el max es por estabilidad numérica
    probabilities = exp_logits / exp_logits.sum()

    # 2. Crear el diccionario de resultados para Gradio
    confidences = {CLASS_NAMES[i]: float(probabilities[i]) for i in range(len(CLASS_NAMES))}
    
    # 3. Encontrar la etiqueta con la mayor probabilidad
    predicted_index = np.argmax(probabilities)
    label = CLASS_NAMES[predicted_index]

    return confidences, f"Predicción: {label}"

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# 7. Interfaz Gradio
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demo = gr.Interface(
    fn=predict,
    inputs=gr.Image(type="pil", label="Sube una imagen"),
    outputs=[
        gr.Label(label="Probabilidades"),
        gr.Textbox(label="Resultado")
    ],
    title="Detección de Deepfakes - ONNX",
    description=f"Modelo ONNX cargado desde la versión más reciente del repo.\n**Modelo en uso:** {model_version}"
)

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# 8. Lanzar app
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if __name__ == "__main__":
    demo.launch()