Update app.py

app.py

@@ -6,94 +6,114 @@ from fastapi.responses import FileResponse
 from pydantic import BaseModel
 from faster_whisper import WhisperModel
 
-# --- MUDANÇA CRÍTICA AQUI (Padrão MoviePy 2.0+) ---
-# Não existe mais 'moviepy.editor'. Importamos dos módulos específicos.
-from moviepy.video.io.ImageClip import ImageClip
-from moviepy.audio.io.AudioFileClip import AudioFileClip
-from moviepy.video.compositing.CompositeVideoClip import CompositeVideoClip
-from moviepy.video.VideoClip import TextClip 
-# Nota: Em algumas versões v2, o TextClip pode estar em moviepy.video.tools.subtitles 
-# ou exigir configuração explicita de fonte.
+# --- A IMPORTAÇÃO CLÁSSICA E SEGURA ---
+# Na versão 1.0.3, este módulo contém tudo que precisamos
+from moviepy.editor import ImageClip, AudioFileClip, TextClip, CompositeVideoClip, concatenate_videoclips
 
-# Inicializa a API
 app = FastAPI()
 
+# Modelo de dados
 class VideoRequest(BaseModel):
-    image_url: str
     audio_url: str
+    imagens: list[str] # Aceita lista de imagens agora
+    duracao_estimada: int = 60
+
+# --- Funções Auxiliares ---
 
 def download_file(url, filename):
-    response = requests.get(url, stream=True)
-    if response.status_code == 200:
+    try:
+        response = requests.get(url, stream=True)
+        response.raise_for_status() # Garante que deu 200 OK
         with open(filename, 'wb') as f:
-            for chunk in response.iter_content(1024):
+            for chunk in response.iter_content(chunk_size=8192):
                 f.write(chunk)
-    else:
-        raise Exception(f"Erro ao baixar {url}")
-
-def criar_video_logica(imagem_path, audio_path, output_path):
-    print("Carregando modelo Whisper...")
-    model = WhisperModel("tiny", device="cpu", compute_type="int8")
-    segments, _ = model.transcribe(audio_path, language="pt")
+    except Exception as e:
+        print(f"Erro ao baixar {url}: {e}")
+        raise e
 
-    text_clips = []
+def criar_video_v1(lista_imagens_paths, audio_path, output_path):
+    print("1. Carregando Áudio...")
+    audio_clip = AudioFileClip(audio_path)
+    duracao_total = audio_clip.duration
     
-    # Configurações de fonte (Ajustadas para v2)
-    # Na v2, as vezes é necessário apontar o caminho da fonte se o ImageMagick não achar
-    font_conf = {
-        "font_size": 30, # Mudou de fontsize para font_size em algumas builds v2
-        "color": 'white', 
-        "font": 'Arial', # Garanta que essa fonte exista no Linux ou use "DejaVu-Sans"
-        "stroke_color": 'black', 
-        "stroke_width": 2, 
-        "method": 'caption',
-        "size": (800, None)
-    }
-
-    print("Gerando legendas...")
-    for segment in segments:
-        # TextClip na v2 pode ter assinatura diferente dependendo da sub-versão (alpha/beta/stable)
-        # Este é o padrão mais seguro:
-        txt_clip = TextClip(text=segment.text.strip(), **font_conf)
+    # Cálculos de tempo
+    qtd_imgs = len(lista_imagens_paths)
+    if qtd_imgs == 0: raise Exception("Nenhuma imagem fornecida")
+    tempo_por_imagem = duracao_total / qtd_imgs
+    
+    print(f"2. Montando Timeline ({qtd_imgs} imagens, {tempo_por_imagem:.2f}s cada)...")
+    clips_visuais = []
+    
+    for img_path in lista_imagens_paths:
+        # Configuração Versão 1.0.3 (usando set_)
+        clip = ImageClip(img_path).set_duration(tempo_por_imagem)
+        # Opcional: Resize para garantir que caiba (se necessário)
+        # clip = clip.resize(height=1080) 
+        clips_visuais.append(clip)
         
-        txt_clip = txt_clip.with_start(segment.start).with_duration(segment.end - segment.start)
-        # 'set_position' mudou para 'with_position' em muitas partes da v2 para encadear métodos
-        txt_clip = txt_clip.with_position(('center', 'bottom'))
-        text_clips.append(txt_clip)
-
-    print("Processando Áudio e Imagem...")
-    audio_clip = AudioFileClip(audio_path)
+    # Junta as imagens em sequência
+    video_sem_audio = concatenate_videoclips(clips_visuais, method="compose")
     
-    # set_duration -> with_duration / set_audio -> with_audio
-    image_clip = ImageClip(imagem_path).with_duration(audio_clip.duration).with_audio(audio_clip)
+    # Junta com o áudio
+    video_final = video_sem_audio.set_audio(audio_clip)
     
-    final = CompositeVideoClip([image_clip] + text_clips)
+    # --- GERAÇÃO DE LEGENDAS (Opcional - Pode comentar se der erro de ImageMagick) ---
+    # Para ativar legendas, descomente abaixo. Se der erro de "convert", deixe comentado por enquanto.
+    # print("3. Gerando Legendas (Whisper)...")
+    # model = WhisperModel("tiny", device="cpu", compute_type="int8")
+    # segments, _ = model.transcribe(audio_path, language="pt")
+    # legendas_clips = []
+    # for segment in segments:
+    #    txt = TextClip(segment.text, fontsize=24, color='white', font='DejaVu-Sans-Bold', stroke_color='black', stroke_width=1, size=(800, None), method='caption')
+    #    txt = txt.set_start(segment.start).set_duration(segment.end - segment.start).set_position(('center', 'bottom'))
+    #    legendas_clips.append(txt)
+    # video_final = CompositeVideoClip([video_final] + legendas_clips)
+    # ---------------------------------------------------------------------------------
+
+    print("4. Renderizando Arquivo Final...")
+    # fps=10 é leve e rápido para imagens estáticas
+    video_final.write_videofile(
+        output_path, 
+        fps=10, 
+        codec="libx264", 
+        audio_codec="aac", 
+        preset="ultrafast", 
+        threads=2
+    )
+    
+    # Limpeza de memória (importante no Hugging Face)
+    audio_clip.close()
+    video_final.close()
     
-    print("Renderizando vídeo...")
-    # write_videofile continua similar, mas 'preset' e 'threads' são geridos pelo ffmpeg
-    final.write_videofile(output_path, fps=10, codec="libx264", audio_codec="aac", preset="ultrafast", threads=2)
     return output_path
 
 @app.post("/gerar-video")
 async def gerar_video_endpoint(request: VideoRequest):
     try:
-        temp_img = "temp_image.jpg" # Ajustado para jpg pois o Gemini manda jpg
+        # Nomes temporários
         temp_audio = "temp_audio.mp3"
+        lista_imgs_locais = []
         output_video = "video_final.mp4"
 
-        print(f"Baixando: {request.image_url}")
-        download_file(request.image_url, temp_img)
+        # 1. Baixar Audio
+        print(f"Baixando áudio...")
         download_file(request.audio_url, temp_audio)
 
-        # Se for uma lista de imagens (lógica nova), precisa ajustar aqui. 
-        # Mantendo simples para teste:
-        criar_video_logica(temp_img, temp_audio, output_video)
+        # 2. Baixar Imagens (Loop)
+        print(f"Baixando {len(request.imagens)} imagens...")
+        for i, url in enumerate(request.imagens):
+            nome_img = f"temp_img_{i}.jpg"
+            download_file(url, nome_img)
+            lista_imgs_locais.append(nome_img)
+
+        # 3. Processar
+        criar_video_v1(lista_imgs_locais, temp_audio, output_video)
 
-        return FileResponse(output_video, media_type="video/mp4", filename="video_editado.mp4")
+        # 4. Retornar
+        return FileResponse(output_video, media_type="video/mp4", filename="video_renderizado.mp4")
 
     except Exception as e:
-        print(f"Erro: {e}")
-        # Retorna o erro na resposta para você ver no Apps Script
+        print(f"ERRO CRÍTICO: {str(e)}")
         raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
 
 if __name__ == "__main__":