Spaces:
Runtime error
Runtime error
Upload app.py
Browse files
app.py
CHANGED
@@ -11,47 +11,40 @@ from tqdm import tqdm
|
|
11 |
def create_video_from_text(text_prompt, duration=10, fps=30, resolution="480p", motion_scale=30):
|
12 |
try:
|
13 |
# تهيئة نموذج Stable Diffusion
|
14 |
-
model_id = "CompVis/stable-diffusion-v1-4"
|
15 |
-
device = "cpu"
|
16 |
|
17 |
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
|
18 |
model_id,
|
19 |
-
torch_dtype=torch.float32
|
20 |
-
|
21 |
-
|
22 |
|
23 |
# تحسين الأداء
|
24 |
pipe.enable_attention_slicing()
|
25 |
-
pipe.enable_model_cpu_offload()
|
26 |
-
|
27 |
-
# إنشاء مجلد مؤقت
|
28 |
-
temp_dir = tempfile.mkdtemp()
|
29 |
-
frames = []
|
30 |
|
31 |
# تحديد الحجم
|
32 |
if resolution == "480p":
|
33 |
-
size = (
|
34 |
elif resolution == "720p":
|
35 |
-
size = (
|
36 |
else:
|
37 |
-
size = (
|
38 |
|
39 |
-
# توليد
|
40 |
-
num_images =
|
41 |
print(f"جاري توليد {num_images} صور...")
|
42 |
|
|
|
43 |
for i in tqdm(range(num_images)):
|
44 |
# تعديل البرومبت لكل صورة
|
45 |
current_prompt = text_prompt
|
46 |
if i == 1:
|
47 |
-
current_prompt += " ,
|
48 |
-
elif i == 2:
|
49 |
-
current_prompt += " , more movement"
|
50 |
|
51 |
# توليد الصورة
|
52 |
image = pipe(
|
53 |
prompt=current_prompt,
|
54 |
-
num_inference_steps=
|
55 |
guidance_scale=7.0
|
56 |
).images[0]
|
57 |
|
@@ -66,19 +59,19 @@ def create_video_from_text(text_prompt, duration=10, fps=30, resolution="480p",
|
|
66 |
|
67 |
# إنشاء الإطارات الوسيطة
|
68 |
final_frames = []
|
69 |
-
|
70 |
-
|
71 |
-
|
72 |
-
|
73 |
-
|
74 |
-
|
75 |
-
|
76 |
-
|
77 |
-
|
78 |
-
|
79 |
|
80 |
# إضافة الإطار الأخير
|
81 |
-
final_frames.append(frames[
|
82 |
|
83 |
# تكرار الإطارات للوصول للمدة المطلوبة
|
84 |
target_frames = int(duration * fps)
|
@@ -87,8 +80,10 @@ def create_video_from_text(text_prompt, duration=10, fps=30, resolution="480p",
|
|
87 |
final_frames = final_frames[:target_frames]
|
88 |
|
89 |
# إنشاء الفيديو
|
90 |
-
|
91 |
output_path = os.path.join(temp_dir, "output.mp4")
|
|
|
|
|
92 |
clip.write_videofile(output_path, codec='libx264', fps=fps)
|
93 |
|
94 |
# تنظيف الذاكرة
|
@@ -101,11 +96,11 @@ def create_video_from_text(text_prompt, duration=10, fps=30, resolution="480p",
|
|
101 |
except Exception as e:
|
102 |
error_msg = str(e)
|
103 |
print(f"حدث خطأ: {error_msg}")
|
104 |
-
return
|
105 |
|
106 |
def video_generator(text_prompt, duration=10, resolution="480p", motion_scale=30):
|
107 |
if not text_prompt:
|
108 |
-
return
|
109 |
|
110 |
print(f"بدء توليد فيديو متحرك بناءً على الوصف: {text_prompt}")
|
111 |
print(f"المدة: {duration} ثواني")
|
@@ -120,30 +115,29 @@ def video_generator(text_prompt, duration=10, resolution="480p", motion_scale=30
|
|
120 |
)
|
121 |
return result
|
122 |
except Exception as e:
|
123 |
-
|
124 |
-
|
125 |
-
return f"حدث خطأ: {error_msg}"
|
126 |
|
127 |
# إنشاء واجهة المستخدم
|
128 |
iface = gr.Interface(
|
129 |
fn=video_generator,
|
130 |
inputs=[
|
131 |
gr.Textbox(label="وصف المشهد", placeholder="اكتب وصفاً للمشهد المتحرك الذي تريد إنشاءه..."),
|
132 |
-
gr.Slider(minimum=3, maximum=
|
133 |
gr.Radio(["480p", "720p", "1080p"], label="دقة الفيديو", value="480p"),
|
134 |
gr.Slider(minimum=10, maximum=100, value=30, step=5, label="مقياس الحركة (%)")
|
135 |
],
|
136 |
outputs=gr.Video(label="الفيديو المتحرك المُنشأ"),
|
137 |
-
title="مولد الفيديو المتحرك بالذكاء الاصطناعي (نسخة
|
138 |
description="""
|
139 |
قم بإدخال وصف للمشهد وسيقوم النظام بإنشاء فيديو متحرك باستخدام الذكاء الاصطناعي.
|
140 |
|
141 |
نصائح للأداء الأفضل:
|
142 |
- استخدم دقة 480p للحصول على أسرع أداء
|
143 |
-
- اختر مدة قصيرة (3
|
144 |
- اكتب وصفاً واضحاً وبسيطاً
|
145 |
|
146 |
-
ملاحظة: هذه نسخة
|
147 |
""",
|
148 |
theme="huggingface",
|
149 |
cache_examples=False
|
|
|
11 |
def create_video_from_text(text_prompt, duration=10, fps=30, resolution="480p", motion_scale=30):
|
12 |
try:
|
13 |
# تهيئة نموذج Stable Diffusion
|
14 |
+
model_id = "CompVis/stable-diffusion-v1-4"
|
|
|
15 |
|
16 |
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
|
17 |
model_id,
|
18 |
+
torch_dtype=torch.float32,
|
19 |
+
low_memory=True
|
20 |
+
).to("cpu")
|
21 |
|
22 |
# تحسين الأداء
|
23 |
pipe.enable_attention_slicing()
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
24 |
|
25 |
# تحديد الحجم
|
26 |
if resolution == "480p":
|
27 |
+
size = (480, 320) # حجم أصغر للأداء
|
28 |
elif resolution == "720p":
|
29 |
+
size = (640, 480)
|
30 |
else:
|
31 |
+
size = (854, 480)
|
32 |
|
33 |
+
# توليد صورتين فقط
|
34 |
+
num_images = 2
|
35 |
print(f"جاري توليد {num_images} صور...")
|
36 |
|
37 |
+
frames = []
|
38 |
for i in tqdm(range(num_images)):
|
39 |
# تعديل البرومبت لكل صورة
|
40 |
current_prompt = text_prompt
|
41 |
if i == 1:
|
42 |
+
current_prompt += " , with movement and motion"
|
|
|
|
|
43 |
|
44 |
# توليد الصورة
|
45 |
image = pipe(
|
46 |
prompt=current_prompt,
|
47 |
+
num_inference_steps=15, # تقليل خطوات الاستدلال
|
48 |
guidance_scale=7.0
|
49 |
).images[0]
|
50 |
|
|
|
59 |
|
60 |
# إنشاء الإطارات الوسيطة
|
61 |
final_frames = []
|
62 |
+
|
63 |
+
# إضافة الإطار الأول
|
64 |
+
final_frames.append(frames[0])
|
65 |
+
|
66 |
+
# إنشاء إطارات وسيطة بين الصورتين
|
67 |
+
num_transitions = 8
|
68 |
+
for t in range(num_transitions):
|
69 |
+
alpha = t / num_transitions
|
70 |
+
transition_frame = (1 - alpha) * frames[0] + alpha * frames[1]
|
71 |
+
final_frames.append(transition_frame.astype(np.uint8))
|
72 |
|
73 |
# إضافة الإطار الأخير
|
74 |
+
final_frames.append(frames[1])
|
75 |
|
76 |
# تكرار الإطارات للوصول للمدة المطلوبة
|
77 |
target_frames = int(duration * fps)
|
|
|
80 |
final_frames = final_frames[:target_frames]
|
81 |
|
82 |
# إنشاء الفيديو
|
83 |
+
temp_dir = tempfile.mkdtemp()
|
84 |
output_path = os.path.join(temp_dir, "output.mp4")
|
85 |
+
|
86 |
+
clip = ImageSequenceClip(final_frames, fps=fps)
|
87 |
clip.write_videofile(output_path, codec='libx264', fps=fps)
|
88 |
|
89 |
# تنظيف الذاكرة
|
|
|
96 |
except Exception as e:
|
97 |
error_msg = str(e)
|
98 |
print(f"حدث خطأ: {error_msg}")
|
99 |
+
return None # إرجاع None بدلاً من رسالة الخطأ
|
100 |
|
101 |
def video_generator(text_prompt, duration=10, resolution="480p", motion_scale=30):
|
102 |
if not text_prompt:
|
103 |
+
return None
|
104 |
|
105 |
print(f"بدء توليد فيديو متحرك بناءً على الوصف: {text_prompt}")
|
106 |
print(f"المدة: {duration} ثواني")
|
|
|
115 |
)
|
116 |
return result
|
117 |
except Exception as e:
|
118 |
+
print(f"حدث خطأ في المولد: {str(e)}")
|
119 |
+
return None
|
|
|
120 |
|
121 |
# إنشاء واجهة المستخدم
|
122 |
iface = gr.Interface(
|
123 |
fn=video_generator,
|
124 |
inputs=[
|
125 |
gr.Textbox(label="وصف المشهد", placeholder="اكتب وصفاً للمشهد المتحرك الذي تريد إنشاءه..."),
|
126 |
+
gr.Slider(minimum=3, maximum=10, value=3, step=1, label="مدة الفيديو (بالثواني)"),
|
127 |
gr.Radio(["480p", "720p", "1080p"], label="دقة الفيديو", value="480p"),
|
128 |
gr.Slider(minimum=10, maximum=100, value=30, step=5, label="مقياس الحركة (%)")
|
129 |
],
|
130 |
outputs=gr.Video(label="الفيديو المتحرك المُنشأ"),
|
131 |
+
title="مولد الفيديو المتحرك بالذكاء الاصطناعي (نسخة خفيفة)",
|
132 |
description="""
|
133 |
قم بإدخال وصف للمشهد وسيقوم النظام بإنشاء فيديو متحرك باستخدام الذكاء الاصطناعي.
|
134 |
|
135 |
نصائح للأداء الأفضل:
|
136 |
- استخدم دقة 480p للحصول على أسرع أداء
|
137 |
+
- اختر مدة قصيرة (3 ثواني) للتجربة الأولى
|
138 |
- اكتب وصفاً واضحاً وبسيطاً
|
139 |
|
140 |
+
ملاحظة: هذه نسخة خفيفة جداً تستخدم CPU فقط. قد تستغرق العملية بضع دقائق.
|
141 |
""",
|
142 |
theme="huggingface",
|
143 |
cache_examples=False
|