Upload 2 files

app.py

@@ -1,24 +1,26 @@
 import gradio as gr
+import torch
+from torch import autocast
+from diffusers import StableDiffusionPipeline, DPMSolverMultistepScheduler
 from PIL import Image
 import numpy as np
 from moviepy.editor import ImageSequenceClip
 import os
 import tempfile
-import time
-import io
-from stability_sdk import client
-import stability_sdk.interfaces.gooseai.generation.generation_pb2 as generation
+import random
+from tqdm import tqdm
 
-# تكوين مفتاح API
-STABILITY_KEY = "sk-QG54FiG6g8hd7XUtLIX1n5EvNp8wJbPgeAr9R2YtXKEDVeNV"
-
-def create_video_from_text(text_prompt, duration=10, fps=30, resolution="480p"):
+def create_video_from_text(text_prompt, duration=10, fps=30, resolution="480p", motion_scale=30):
     try:
-        # تهيئة عميل Stability AI
-        stability_api = client.StabilityInference(
-            key=STABILITY_KEY,
-            verbose=False,
+        # تهيئة نموذج Stable Diffusion مع جدولة DPM-Solver
+        model_id = "runwayml/stable-diffusion-v1-5"
+        pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
+            model_id,
+            torch_dtype=torch.float16,
+            safety_checker=None
         )
+        pipe.scheduler = DPMSolverMultistepScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)
+        pipe = pipe.to("cuda")
         
         # إنشاء مجلد مؤقت لحفظ الصور
         temp_dir = tempfile.mkdtemp()
@@ -32,37 +34,48 @@ def create_video_from_text(text_prompt, duration=10, fps=30, resolution="480p"):
         else:  # 1080p
             size = (1920, 1080)
         
-        # توليد صورة واحدة فقط
-        print("جاري توليد الصورة...")
+        # عدد الإطارات المطلوبة
+        num_frames = int(duration * fps)
+        print(f"جاري توليد {num_frames} إطار...")
         
-        # توليد صورة باستخدام Stability AI
-        answers = stability_api.generate(
-            prompt=text_prompt,
-            seed=int(time.time()),  # رقم عشوائي
-            steps=30,
-            cfg_scale=8.0,
-            width=512,
-            height=512,
-            samples=1,
-            sampler=generation.SAMPLER_K_DPMPP_2M
-        )
+        # توليد الإطار الأول
+        with autocast("cuda"):
+            initial_latents = torch.randn(
+                (1, pipe.unet.in_channels, 64, 64),
+                device="cuda",
+                dtype=torch.float16
+            )
+            
+            # توليد الصورة الأولى
+            image = pipe(
+                prompt=text_prompt,
+                latents=initial_latents,
+                num_inference_steps=50,
+                guidance_scale=7.5
+            ).images[0]
+            
+            frames.append(np.array(image.resize(size)))
         
-        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 نفس الإطار لمدة الفيديو
-                    total_frames = int(duration * fps)
-                    frames = [frame] * total_frames
+        # توليد الإطارات المتتالية مع حركة تدريجية
+        for i in tqdm(range(1, num_frames)):
+            with autocast("cuda"):
+                # إضافة اضطراب صغير للكمون لإنشاء حركة سلسة
+                noise_scale = (i / num_frames) * motion_scale
+                noise = torch.randn_like(initial_latents) * 0.1 * noise_scale
+                current_latents = initial_latents + noise
+                
+                # توليد الإطار الجديد
+                image = pipe(
+                    prompt=text_prompt,
+                    latents=current_latents,
+                    num_inference_steps=50,
+                    guidance_scale=7.5
+                ).images[0]
+                
+                frames.append(np.array(image.resize(size)))
         
         if not frames:
-            raise ValueError("لم يتم توليد الصورة")
+            raise ValueError("فشل في توليد الإطارات")
             
         print("جاري إنشاء الفيديو...")
         
@@ -71,7 +84,11 @@ def create_video_from_text(text_prompt, duration=10, fps=30, resolution="480p"):
         
         # حفظ الفيديو في ملف مؤقت
         output_path = os.path.join(temp_dir, "output.mp4")
-        clip.write_videofile(output_path, codec='libx264', fps=fps, verbose=False, logger=None)
+        clip.write_videofile(output_path, codec='libx264', fps=fps)
+        
+        # تحرير الذاكرة
+        pipe = None
+        torch.cuda.empty_cache()
         
         print("تم إنشاء الفيديو بنجاح!")
         return output_path
@@ -81,19 +98,21 @@ def create_video_from_text(text_prompt, duration=10, fps=30, resolution="480p"):
         print(f"حدث خطأ: {error_msg}")
         return f"حدث خطأ أثناء إنشاء الفيديو: {error_msg}"
 
-def video_generator(text_prompt, duration=10, resolution="480p"):
+def video_generator(text_prompt, duration=10, resolution="480p", motion_scale=30):
     if not text_prompt:
         return "الرجاء إدخال وصف للفيديو"
     
-    print(f"بدء توليد فيديو بناءً على الوصف: {text_prompt}")
+    print(f"بدء توليد فيديو متحرك بناءً على الوصف: {text_prompt}")
     print(f"المدة: {duration} ثواني")
     print(f"الدقة: {resolution}")
+    print(f"مقياس الحركة: {motion_scale}")
     
     try:
         result = create_video_from_text(
             text_prompt,
             duration=duration,
-            resolution=resolution
+            resolution=resolution,
+            motion_scale=motion_scale
         )
         return result
     except Exception as e:
@@ -105,13 +124,14 @@ def video_generator(text_prompt, duration=10, resolution="480p"):
 iface = gr.Interface(
     fn=video_generator,
     inputs=[
-        gr.Textbox(label="وصف المشهد", placeholder="اكتب وصفاً للمشهد الذي تريد إنشاءه..."),
+        gr.Textbox(label="وصف المشهد", placeholder="اكتب وصفاً للمشهد المتحرك الذي تريد إنشاءه..."),
         gr.Slider(minimum=5, maximum=30, value=10, step=5, label="مدة الفيديو (بالثواني)"),
-        gr.Radio(["480p", "720p", "1080p"], label="دقة الفيديو", value="480p")
+        gr.Radio(["480p", "720p", "1080p"], label="دقة الفيديو", value="480p"),
+        gr.Slider(minimum=10, maximum=50, value=30, step=5, label="مقياس الحركة")
     ],
-    outputs=gr.Video(label="الفيديو المُنشأ"),
-    title="مولد الفيديو الثابت بالذكاء الاصطناعي",
-    description="قم بإدخال وصف للمشهد وسيقوم النظام بإنشاء فيديو ثابت باستخدام الذكاء الاصطناعي",
+    outputs=gr.Video(label="الفيديو المتحرك المُنشأ"),
+    title="مولد الفيديو المتحرك بالذكاء الاصطناعي",
+    description="قم بإدخال وصف للمشهد وسيقوم النظام بإنشاء فيديو متحرك باستخدام الذكاء الاصطناعي. يمكنك التحكم في مقدار الحركة باستخدام شريط التمرير.",
     theme="huggingface",
     cache_examples=False
 )

requirements.txt

@@ -1,6 +1,9 @@
 gradio==3.50.2
+torch==2.0.1
+diffusers==0.19.3
+transformers==4.30.2
+accelerate==0.21.0
 pillow==9.5.0
 moviepy==1.0.3
 numpy==1.24.3
-stability-sdk==0.8.5
-requests==2.31.0
+tqdm==4.65.0