Update app.py

app.py

@@ -10,14 +10,11 @@ from datetime import datetime
 import numpy as np
 from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
 import nltk
+import random
 from transformers import pipeline
 import torch
 import asyncio
 from nltk.tokenize import sent_tokenize
-import nest_asyncio  # Nueva importación importante
-
-# Aplicar parche para el event loop
-nest_asyncio.apply()
 
 # Configuración inicial
 nltk.download('punkt', quiet=True)
@@ -28,18 +25,15 @@ logger = logging.getLogger(__name__)
 PEXELS_API_KEY = os.getenv("PEXELS_API_KEY")
 MODEL_NAME = "DeepESP/gpt2-spanish"
 
-# Lista de voces disponibles (versión optimizada)
+# Lista de voces disponibles
 async def get_voices():
     voices = await edge_tts.list_voices()
     return [v['ShortName'] for v in voices]
 
-# Ejecutar en un nuevo event loop
-loop = asyncio.new_event_loop()
-asyncio.set_event_loop(loop)
-VOICE_NAMES = loop.run_until_complete(get_voices())
+VOICE_NAMES = asyncio.run(get_voices())
 
 def generar_guion_profesional(prompt):
-    """Genera guiones optimizados para voz"""
+    """Genera guiones detallados con sistema de 3 niveles"""
     try:
         generator = pipeline(
             "text-generation",
@@ -48,84 +42,87 @@ def generar_guion_profesional(prompt):
         )
         
         response = generator(
-            f"Escribe un guion conciso (máximo 500 caracteres) sobre '{prompt}':",
-            max_length=500,
+            f"Escribe un guion profesional para un video de YouTube sobre '{prompt}'. "
+            "La estructura debe incluir:\n"
+            "1. Introducción atractiva\n"
+            "2. Tres secciones detalladas con subtítulos\n"
+            "3. Conclusión impactante\n"
+            "Usa un estilo natural para narración:",
+            max_length=1000,
             temperature=0.7,
+            top_k=50,
+            top_p=0.95,
             num_return_sequences=1
         )
         
-        return response[0]['generated_text']
+        guion = response[0]['generated_text']
+        return guion
+        
     except Exception as e:
         logger.error(f"Error generando guion: {str(e)}")
-        return f"Guion de ejemplo sobre {prompt}. Esto es una introducción. Aquí están los puntos principales. Conclusión final."
+        return f"Guion de ejemplo sobre {prompt}. Introducción. Desarrollo. Conclusión."
 
-# Función asíncrona optimizada
-async def async_video_creation(prompt, custom_script, voz_index, musica=None):
+async def crear_video_profesional(prompt, custom_script, voz_index, musica=None):
     try:
-        # 1. Generar guion
+        # 1. Generar o usar guion
         guion = custom_script if custom_script else generar_guion_profesional(prompt)
-        if len(guion) > 2000:
-            guion = guion[:2000]  # Limitar tamaño para TTS
-            
+        logger.info(f"Guion generado ({len(guion.split())} palabras)")
+        
         # 2. Generar voz
         voz_archivo = "voz.mp3"
-        communicate = edge_tts.Communicate(text=guion, voice=VOICE_NAMES[voz_index])
-        await communicate.save(voz_archivo)
-        
-        # 3. Crear clip de audio
+        await edge_tts.Communicate(guion, VOICE_NAMES[voz_index]).save(voz_archivo)
         audio = AudioFileClip(voz_archivo)
-        duracion = audio.duration
+        duracion_total = audio.duration
         
-        # 4. Crear video simple (versión simplificada)
-        clip = ColorClip(size=(1280, 720), color=(0, 0, 0), duration=duracion)
-        clip = clip.set_audio(audio)
+        # 3. Crear video simple (versión funcional)
+        clip = ColorClip(size=(1280, 720), color=(0, 0, 0), duration=duracion_total)
+        video_final = clip.set_audio(audio)
         
-        # 5. Exportar
-        output_path = f"video_output_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.mp4"
-        clip.write_videofile(
+        # 4. Exportar video
+        output_path = f"video_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.mp4"
+        video_final.write_videofile(
             output_path,
             fps=24,
             codec="libx264",
-            audio_codec="aac",
-            threads=2
+            audio_codec="aac"
         )
         
         return output_path
         
     except Exception as e:
-        logger.error(f"Error crítico: {str(e)}")
+        logger.error(f"ERROR: {str(e)}")
         return None
     finally:
         if os.path.exists(voz_archivo):
             os.remove(voz_archivo)
 
-# Wrapper sincrónico para Gradio
-def generar_video(prompt, custom_script, voz_index, musica=None):
-    try:
-        return asyncio.run(async_video_creation(prompt, custom_script, voz_index, musica))
-    except Exception as e:
-        logger.error(f"Error en wrapper: {str(e)}")
-        return None
+def run_async_func(prompt, custom_script, voz_index, musica=None):
+    return asyncio.run(crear_video_profesional(prompt, custom_script, voz_index, musica))
 
-# Interfaz simplificada
-with gr.Blocks(title="Generador de Videos") as app:
-    gr.Markdown("## 🎥 Generador Automático de Videos")
+# Interfaz profesional CORREGIDA
+with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(), title="Generador de Videos Profesional") as app:
+    gr.Markdown("# 🎬 GENERADOR DE VIDEOS CON IA")
     
     with gr.Row():
-        with gr.Column():
-            prompt = gr.Textbox(label="Tema del video", placeholder="Ej: Inteligencia Artificial")
-            voz = gr.Dropdown(label="Voz Narradora", choices=VOICE_NAMES, value=VOICE_NAMES[0])
-            btn = gr.Button("Generar Video", variant="primary")
-        
-        with gr.Column():
-            output = gr.Video(label="Resultado", format="mp4")
-    
+        with gr.Column(scale=1):
+            gr.Markdown("### Configuración del Contenido")
+            prompt = gr.Textbox(label="Tema principal", placeholder="Ej: 'Los misterios de la antigua Grecia'")
+            voz = gr.Dropdown(
+                label="Selecciona una voz",
+                choices=VOICE_NAMES,
+                value=VOICE_NAMES[0]
+            )
+            btn = gr.Button("🚀 Generar Video", variant="primary", size="lg")
+            
+        with gr.Column(scale=2):
+            output = gr.Video(label="Video Resultante", format="mp4")
+            
+    # CORRECCIÓN: Quitar el parámetro timeout que causaba el error
     btn.click(
-        fn=generar_video,
-        inputs=[prompt, gr.Textbox(visible=False), voz],
-        outputs=output,
-        timeout=300  # 5 minutos de timeout
+        fn=run_async_func,
+        inputs=[prompt, gr.Textbox(visible=False), voz, gr.File(visible=False)],
+        outputs=output
     )
 
 if __name__ == "__main__":
-    app.launch(server_port=7860, server_name="0.0.0.0")
+    app.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)