Update app.py

app.py

@@ -15,7 +15,6 @@ MODEL_CACHE_DIR = "/tmp/models"; CKPTS_DIR = os.path.join(MODEL_CACHE_DIR, "ckpt
 os.makedirs(CKPTS_DIR, exist_ok=True)
 
 print("Verificando e baixando modelos para /tmp/models/ckpts...")
-# !!! A MUDANÇA CRUCIAL ESTÁ AQUI !!!
 # A importação é feita apenas quando necessária.
 from torch.hub import download_url_to_file
 
@@ -25,16 +24,14 @@ files_to_download = {
     "pos_emb.pt": "https://huggingface.co/ByteDance-Seed/SeedVR2-3B/resolve/main/pos_emb.pt",
     "neg_emb.pt": "https://huggingface.co/ByteDance-Seed/SeedVR2-3B/resolve/main/neg_emb.pt",
 }
-
 for filename, url in files_to_download.items():
     destination_path = os.path.join(CKPTS_DIR, filename)
     if not os.path.exists(destination_path):
         print(f"Baixando {filename}..."); download_url_to_file(url, destination_path)
     else: print(f"{filename} já existe.")
 print("Verificação de modelos concluída.")
-# --------------------------------------------------------------------
-
-# O resto do código (run_inference, UI do Gradio) permanece o mesmo.
+# --- O resto do código permanece o mesmo ---
+# (Cole o resto do seu app.py funcional aqui)
 def run_inference(video_path, seed, res_h, res_w):
     if video_path is None: raise gr.Error("Por favor, faça o upload de um arquivo.")
     job_id = str(uuid.uuid4()); input_dir = os.path.join("/tmp", "temp_inputs", job_id); output_dir = os.path.join("/tmp", "temp_outputs", job_id)
@@ -71,11 +68,9 @@ def run_inference(video_path, seed, res_h, res_w):
     finally:
         shutil.rmtree(input_dir, ignore_errors=True)
         if os.path.exists(patched_script_path): os.remove(patched_script_path)
-
 with gr.Blocks(css="footer {display: none !important}") as demo:
     gr.Markdown("# 🚀 Interface de Inferência para SeedVR2")
     gr.Markdown("Faça o upload de um vídeo ou imagem, ajuste os parâmetros e clique em 'Executar'.")
-
     with gr.Row():
         with gr.Column(scale=1):
             input_media = gr.Video(label="Upload de Vídeo ou Imagem")
@@ -84,25 +79,10 @@ with gr.Blocks(css="footer {display: none !important}") as demo:
                 res_h = gr.Number(value=720, label="Altura da Saída (res_h)")
                 res_w = gr.Number(value=1280, label="Largura da Saída (res_w)")
             run_button = gr.Button("Executar", variant="primary")
-        
         with gr.Column(scale=2):
             output_image = gr.Image(label="Saída de Imagem")
             output_video = gr.Video(label="Saída de Vídeo")
             log_box = gr.Textbox(label="Logs em Tempo Real", lines=15, autoscroll=True, interactive=False)
-            
-    run_button.click(
-        fn=run_inference,
-        inputs=[input_media, seed, res_h, res_w],
-        outputs=[output_image, output_video, log_box]
-    )
-    
-    gr.Examples(
-        examples=[
-            ["./SeedVR/01.mp4", 666],
-            ["./SeedVR/02.mp4", 123],
-            ["./SeedVR/03.mp4", 42],
-        ],
-        inputs=[input_media, seed]
-    )
-
-demo.queue(max_size=10).launch()
+    run_button.click(fn=run_inference, inputs=[input_media, seed, res_h, res_w], outputs=[output_image, output_video, log_box])
+    gr.Examples(examples=[["./SeedVR/01.mp4", 666],["./SeedVR/02.mp4", 123],["./SeedVR/03.mp4", 42]], inputs=[input_media, seed])
+demo.queue(max_size=10).launch()