Upload 2 files

app.py

@@ -1,23 +1,18 @@
 import gradio as gr
-import torch
-from diffusers import DiffusionPipeline
 from PIL import Image
 import numpy as np
 import cv2
 from moviepy.editor import ImageSequenceClip
 import os
 import tempfile
+import requests
+from io import BytesIO
 
 def create_video_from_text(text_prompt, duration=10, fps=30, resolution="480p"):
     try:
-        # تهيئة نموذج لتوليد الصور
-        pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(
-            "runwayml/stable-diffusion-v1-5",
-            torch_dtype=torch.float16 if torch.cuda.is_available() else torch.float32
-        )
-        
-        if torch.cuda.is_available():
-            pipe = pipe.to("cuda")
+        # استخدام API مجاني لتوليد الصور
+        API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/prompthero/openjourney"
+        headers = {"Authorization": "Bearer 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"}
         
         # إنشاء مجلد مؤقت لحفظ الصور
         temp_dir = tempfile.mkdtemp()
@@ -32,19 +27,19 @@ def create_video_from_text(text_prompt, duration=10, fps=30, resolution="480p"):
             size = (1920, 1080)
         
         # توليد عدة صور للحصول على تأثير الحركة
-        num_frames = max(int(duration * fps / 10), 1)  # على الأقل إطار واحد
+        num_frames = max(int(duration / 2), 1)  # نقلل عدد الإطارات للأداء
         
         for i in range(num_frames):
-            # توليد صورة
-            with torch.autocast("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"):
-                image = pipe(text_prompt, num_inference_steps=20).images[0]
+            # توليد صورة باستخدام API
+            response = requests.post(API_URL, headers=headers, json={"inputs": text_prompt})
+            image = Image.open(BytesIO(response.content))
             
             # تحويل حجم الصورة
             image = image.resize(size, Image.LANCZOS)
             
             # تكرار الإطار عدة مرات للحصول على فيديو أنعم
             frame = np.array(image)
-            for _ in range(10):  # كل صورة تتكرر 10 مرات
+            for _ in range(int(fps * 2)):  # كل صورة تتكرر لمدة 2 ثواني
                 frames.append(frame)
         
         # إنشاء الفيديو من الإطارات
@@ -59,10 +54,6 @@ def create_video_from_text(text_prompt, duration=10, fps=30, resolution="480p"):
     except Exception as e:
         print(f"Error: {str(e)}")
         return str(e)
-    finally:
-        # تحرير الذاكرة
-        if torch.cuda.is_available():
-            torch.cuda.empty_cache()
 
 def video_generator(text_prompt, duration=10, resolution="480p"):
     if not text_prompt:
@@ -90,7 +81,7 @@ iface = gr.Interface(
     description="قم بإدخال وصف للفيديو الذي تريد إنشاءه وسيقوم النظام بتوليده باستخدام الذكاء الاصطناعي",
     theme="huggingface",
     examples=[
-        ["شروق الشمس على شاطئ البحر مع أمواج هادئة", 10, "720p"],
+        ["شروق الشمس على شاطئ البحر مع أمواج هادئة", 10, "480p"],
         ["مدينة مستقبلية في الليل مع أضواء نيون", 15, "480p"],
         ["حديقة جميلة مليئة بالزهور الملونة", 10, "480p"]
     ]

requirements.txt

@@ -1,13 +1,6 @@
-flask==2.0.1
-openai==0.27.0
-python-dotenv==0.19.0
 gradio==3.50.2
-torch==2.0.1
-diffusers==0.19.3
-transformers==4.30.2
-accelerate==0.21.0
-huggingface-hub==0.16.4
 pillow==9.5.0
 moviepy==1.0.3
 numpy==1.24.3
 opencv-python==4.7.0.72
+requests==2.31.0