提供诚实的用户反馈 - 承认官方 Space 访问限制

🎯 核心改进:
- 增强错误处理和详细的失败说明
- 识别 HTTP 403 和 WebSocket 连接被拒绝的问题
- 提供清晰的错误原因分析

✅ 诚实反馈:
- 承认官方 Space 限制了外部 API 访问
- 不再隐瞒或提供无意义的备用方案
- 明确说明当前技术限制

🔗 用户指导:
- 推荐直接访问官方 Space 界面使用
- 提供 GitHub 本地部署选项（20GB+ VRAM）
- 给出明确的替代方案链接

💡 用户体验:
- 清晰的状态消息和错误说明
- 实用的替代方案建议
- 不再浪费用户时间尝试无效的调用

这比提供虚假希望或无用的备用方案更诚实！

🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/code)

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>

app.py

@@ -105,48 +105,80 @@ def call_huggingface_inference_api(video_file_path: str, text_prompt: str = "")
         return None, f"❌ API 调用异常: {str(e)}"
 
 def call_gradio_client_api(video_file_path: str, text_prompt: str = "") -> Tuple[Optional[str], str]:
-    """使用 Gradio Client 调用官方 Space"""
+    """使用 Gradio Client 调用官方 Space - 增强错误处理"""
     try:
         from gradio_client import Client
         
-        logger.info("使用 Gradio Client 连接官方 Space...")
-        # 修复 timeout 参数问题
+        logger.info("尝试连接官方 HunyuanVideo-Foley Space...")
+        
+        # 尝试连接客户端
         try:
             client = Client("tencent/HunyuanVideo-Foley")
+            logger.info("✅ 客户端连接成功")
         except Exception as e:
-            logger.warning(f"Client 初始化失败: {e}")
-            return None, f"❌ 无法连接到官方 Space: {str(e)}"
+            logger.error(f"❌ 客户端初始化失败: {str(e)}")
+            if "403" in str(e):
+                return None, "❌ 官方 Space 访问被拒绝 (HTTP 403) - 可能需要特殊权限或 Space 正在维护"
+            elif "WebSocket" in str(e):
+                return None, "❌ WebSocket 连接失败 - 官方 Space 可能限制了外部访问"
+            else:
+                return None, f"❌ 无法连接到官方 Space: {str(e)}"
         
-        logger.info(f"使用官方 Space API 处理视频: {os.path.basename(video_file_path)}")
+        logger.info(f"准备处理视频: {os.path.basename(video_file_path)}")
         logger.info(f"文本提示: '{text_prompt}'")
         
-        # 调用官方 Space 的处理接口
-        result = client.predict(
-            video_file_path,  # video input
-            text_prompt,      # text prompt
-            4.5,             # guidance_scale
-            50,              # inference_steps
-            1,               # sample_nums
-            api_name="/process_inference"  # 使用正确的 API 端点名称
-        )
+        # 验证输入文件
+        if not os.path.exists(video_file_path):
+            return None, f"❌ 视频文件不存在: {video_file_path}"
         
-        logger.info(f"API 调用结果: {type(result)}, 内容: {result[:100] if isinstance(result, str) else str(result)[:100]}...")
+        file_size = os.path.getsize(video_file_path)
+        logger.info(f"视频文件大小: {file_size} bytes")
         
-        if result and len(result) > 0:
-            # 假设返回的第一个元素是生成的音频文件
-            audio_file = result[0]
-            if audio_file and os.path.exists(audio_file):
-                return audio_file, "✅ 成功通过 Gradio Client 生成音频!"
+        # 调用官方 Space API
+        try:
+            logger.info("🚀 开始调用官方模型...")
+            result = client.predict(
+                video_file_path,
+                text_prompt or "generate audio for this video",
+                4.5,  # guidance_scale
+                50,   # inference_steps  
+                1,    # sample_nums
+                api_name="/process_inference"
+            )
+            
+            logger.info(f"✅ API 调用完成，结果类型: {type(result)}")
+            logger.info(f"结果内容: {str(result)[:200]}...")
+            
+            # 处理返回结果
+            if result and isinstance(result, (list, tuple)) and len(result) > 0:
+                # 检查是否返回了音频文件
+                audio_file = result[0] if result[0] else None
+                
+                if audio_file and os.path.exists(audio_file):
+                    file_size = os.path.getsize(audio_file)
+                    logger.info(f"✅ 获得音频文件: {os.path.basename(audio_file)} ({file_size} bytes)")
+                    return audio_file, "✅ 成功调用官方模型生成音频!"
+                else:
+                    logger.warning(f"❌ 返回的音频文件无效: {audio_file}")
+                    return None, f"❌ 官方模型返回无效音频文件: {result}"
             else:
-                return None, f"❌ Gradio Client 返回无效文件: {result}"
-        else:
-            return None, f"❌ Gradio Client 返回空结果: {result}"
+                logger.warning(f"❌ 官方模型返回空结果: {result}")
+                return None, f"❌ 官方模型返回空结果: {result}"
+                
+        except Exception as api_error:
+            logger.error(f"❌ API 调用过程中失败: {str(api_error)}")
+            if "403" in str(api_error):
+                return None, "❌ API 调用被拒绝 - 官方 Space 可能限制了访问"
+            elif "timeout" in str(api_error).lower():
+                return None, "❌ API 调用超时 - 官方 Space 可能正忙或维护中"
+            else:
+                return None, f"❌ API 调用失败: {str(api_error)}"
             
     except ImportError:
-        return None, "❌ 需要安装 gradio-client: pip install gradio-client"
+        return None, "❌ 缺少 gradio-client 依赖"
     except Exception as e:
-        logger.error(f"Gradio Client 调用失败: {str(e)}")
-        return None, f"❌ Gradio Client 调用失败: {str(e)}"
+        logger.error(f"❌ 意外错误: {str(e)}")
+        return None, f"❌ 调用过程中出现意外错误: {str(e)}"
 
 def create_fallback_audio(video_file_path: str, text_prompt: str) -> str:
     """创建备用演示音频（当 API 不可用时）- 完全兼容所有环境"""
@@ -294,9 +326,10 @@ def process_video_with_apis(video_file, text_prompt: str, guidance_scale: float,
         status_messages.append(f"❌ 官方 Gradio Space: {gc_msg}")
         logger.error(f"❌ 官方模型调用失败: {gc_msg}")
     
-    # 如果所有 API 都失败，返回错误信息（不再提供备用方案）
+    # 如果调用失败，提供详细说明
     if not api_results:
-        status_messages.append("❌ 所有 API 调用都失败了，无法生成音频")
+        status_messages.append("❌ 官方模型调用失败")
+        status_messages.append("💡 可能原因：官方 Space 限制外部访问、正在维护或需要特殊权限")
     
     # 构建详细状态消息
     final_status = f"""🎵 HunyuanVideo-Foley 处理完成!
@@ -311,11 +344,12 @@ def process_video_with_apis(video_file, text_prompt: str, guidance_scale: float,
 🎵 **生成结果**: {len(api_results)} 个音频文件
 
 💡 **说明**: 
-• 优先使用官方 Hugging Face 模型 API
-• 支持自动降级到备用方案
-• 完整保持原始功能体验
+• 直接调用官方 tencent/HunyuanVideo-Foley Space
+• 使用真正的 AI 模型进行音频生成
+• 如果失败可能是官方 Space 访问限制
 
-🚀 **模型地址**: https://huggingface.co/tencent/HunyuanVideo-Foley"""
+🚀 **官方模型**: https://huggingface.co/tencent/HunyuanVideo-Foley
+🔗 **官方 Space**: https://huggingface.co/spaces/tencent/HunyuanVideo-Foley"""
 
     return api_results, final_status
 
@@ -364,15 +398,15 @@ def create_api_interface():
         # API Notice
         gr.HTML("""
         <div class="api-notice">
-            <strong>🔗 官方模型调用:</strong>
-            <br>• 直接调用 tencent/HunyuanVideo-Foley 官方 Gradio Space
+            <strong>🔗 官方模型调用尝试:</strong>
+            <br>• 尝试调用 tencent/HunyuanVideo-Foley 官方 Gradio Space
             <br>• 使用真正的 AI 模型生成 Foley 音频
             <br>• 与视频内容完美同步的专业音效
             <br><br>
-            <strong>✅ 即插即用:</strong>
-            <br>• 无需任何配置或设置
-            <br>• 上传视频 → 输入描述 → 获得专业音效
-            <br>• 模型首次加载可能需要 1-2 分钟
+            <strong>⚠️ 当前状态:</strong>
+            <br>• 官方 Space 可能限制了外部 API 访问 (HTTP 403)
+            <br>• 建议直接访问官方 Space 网页使用
+            <br>• 或考虑本地部署完整模型 (需要 20GB+ VRAM)
         </div>
         """)
         
@@ -439,12 +473,17 @@ def create_api_interface():
         # Method info
         gr.HTML("""
         <div class="method-info">
-            <h3>🎯 官方模型调用说明</h3>
-            <p><strong>✅ 真实 AI 模型:</strong> 直接调用腾讯混元官方 HunyuanVideo-Foley 模型</p>
-            <p><strong>🎵 专业音效:</strong> 生成与视频内容完美同步的 Foley 音频</p>
-            <p><strong>⚡ 高质量输出:</strong> 48kHz 专业级音频，支持多种音效类型</p>
+            <h3>📋 使用说明和替代方案</h3>
+            <p><strong>🎯 当前尝试:</strong> 调用官方 Space API（可能被限制访问）</p>
+            <p><strong>✅ 推荐方案:</strong> 
+               <a href="https://huggingface.co/spaces/tencent/HunyuanVideo-Foley" target="_blank">直接访问官方 Space</a>
+            </p>
+            <p><strong>💻 本地部署:</strong> 
+               <a href="https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanVideo-Foley" target="_blank">GitHub 仓库</a>
+               (需要 20GB+ VRAM)
+            </p>
             <br>
-            <p><strong>🚀 使用简单:</strong> 上传视频 + 输入描述 = 获得专业音效</p>
+            <p><strong>💡 说明:</strong> 由于官方 Space 访问限制，推荐直接使用官方界面获得最佳体验</p>
         </div>
         """)