Upload 3 files

app.py

@@ -1,18 +1,24 @@
 import gradio as gr
 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
+import time
+import io
+from stability_sdk import client
+import stability_sdk.interfaces.gooseai.generation.generation_pb2 as generation
+
+# تكوين مفتاح API
+STABILITY_KEY = "sk-QG54FiG6g8hd7XUtLIX1n5EvNp8wJbPgeAr9R2YtXKEDVeNV"
 
 def create_video_from_text(text_prompt, duration=10, fps=30, resolution="480p"):
     try:
-        # استخدام API مجاني لتوليد الصور
-        API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/prompthero/openjourney"
-        headers = {"Authorization": "Bearer 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"}
+        # تهيئة عميل Stability AI
+        stability_api = client.StabilityInference(
+            key=STABILITY_KEY,
+            verbose=False,
+        )
         
         # إنشاء مجلد مؤقت لحفظ الصور
         temp_dir = tempfile.mkdtemp()
@@ -29,18 +35,40 @@ def create_video_from_text(text_prompt, duration=10, fps=30, resolution="480p"):
         # توليد عدة صور للحصول على تأثير الحركة
         num_frames = max(int(duration / 2), 1)  # نقلل عدد الإطارات للأداء
         
+        print(f"جاري توليد {num_frames} إطار...")
+        
         for i in range(num_frames):
-            # توليد صورة باستخدام API
-            response = requests.post(API_URL, headers=headers, json={"inputs": text_prompt})
-            image = Image.open(BytesIO(response.content))
+            print(f"توليد الإطار {i+1}/{num_frames}")
+            # توليد صورة باستخدام Stability AI
+            answers = stability_api.generate(
+                prompt=text_prompt,
+                seed=int(time.time()), # رقم عشوائي لكل صورة
+                steps=30,
+                cfg_scale=8.0,
+                width=512,
+                height=512,
+                samples=1,
+                sampler=generation.SAMPLER_K_DPMPP_2M
+            )
             
-            # تحويل حجم الصورة
-            image = image.resize(size, Image.LANCZOS)
+            for resp in answers:
+                for artifact in resp.artifacts:
+                    if artifact.finish_reason == generation.FILTER:
+                        raise ValueError("المحتوى غير مناسب، يرجى تعديل الوصف")
+                    if artifact.type == generation.ARTIFACT_IMAGE:
+                        img = Image.open(io.BytesIO(artifact.binary))
+                        # تحويل حجم الصورة
+                        img = img.resize(size, Image.LANCZOS)
+                        # تحويل الصورة إلى مصفوفة numpy
+                        frame = np.array(img)
+                        # تكرار الإطار عدة مرات للحصول على فيديو أنعم
+                        for _ in range(int(fps * 2)):  # كل صورة تتكرر لمدة 2 ثواني
+                            frames.append(frame)
+        
+        if not frames:
+            raise ValueError("لم يتم توليد أي إطارات للفيديو")
             
-            # تكرار الإطار عدة مرات للحصول على فيديو أنعم
-            frame = np.array(image)
-            for _ in range(int(fps * 2)):  # كل صورة تتكرر لمدة 2 ثواني
-                frames.append(frame)
+        print("جاري إنشاء الفيديو...")
         
         # إنشاء الفيديو من الإطارات
         clip = ImageSequenceClip(frames, fps=fps)
@@ -49,24 +77,33 @@ def create_video_from_text(text_prompt, duration=10, fps=30, resolution="480p"):
         output_path = os.path.join(temp_dir, "output.mp4")
         clip.write_videofile(output_path, codec='libx264', fps=fps, verbose=False, logger=None)
         
+        print("تم إنشاء الفيديو بنجاح!")
         return output_path
         
     except Exception as e:
-        print(f"Error: {str(e)}")
-        return str(e)
+        error_msg = str(e)
+        print(f"حدث خطأ: {error_msg}")
+        return f"حدث خطأ أثناء إنشاء الفيديو: {error_msg}"
 
 def video_generator(text_prompt, duration=10, resolution="480p"):
     if not text_prompt:
         return "الرجاء إدخال وصف للفيديو"
     
+    print(f"بدء توليد فيديو بناءً على الوصف: {text_prompt}")
+    print(f"المدة: {duration} ثواني")
+    print(f"الدقة: {resolution}")
+    
     try:
-        return create_video_from_text(
+        result = create_video_from_text(
             text_prompt,
             duration=duration,
             resolution=resolution
         )
+        return result
     except Exception as e:
-        return str(e)
+        error_msg = str(e)
+        print(f"حدث خطأ في المولد: {error_msg}")
+        return f"حدث خ��أ: {error_msg}"
 
 # إنشاء واجهة المستخدم باستخدام Gradio
 iface = gr.Interface(
@@ -80,13 +117,10 @@ iface = gr.Interface(
     title="مولد الفيديو بالذكاء الاصطناعي",
     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, "480p"],
-        ["مدينة مستقبلية في الليل مع أضواء نيون", 15, "480p"],
-        ["حديقة جميلة مليئة بالزهور الملونة", 10, "480p"]
-    ]
+    cache_examples=False
 )
 
 # تشغيل التطبيق
 if __name__ == "__main__":
+    print("بدء تشغيل التطبيق...")
     iface.launch()

requirements.txt

@@ -2,5 +2,5 @@ gradio==3.50.2
 pillow==9.5.0
 moviepy==1.0.3
 numpy==1.24.3
-opencv-python==4.7.0.72
+stability-sdk==0.8.5
 requests==2.31.0