Update app.py

app.py

@@ -15,75 +15,77 @@ LOCAL_CHECKPOINT_DIR = "checkpoints"
 os.makedirs(LOCAL_CHECKPOINT_DIR, exist_ok=True)
 downloaded_paths = {}
 
-# --- LÓGICA DE DESCARGA VERIFICADA (Se ejecuta al iniciar el Space) ---
+# --- LÓGICA DE DESCARGA VERIFICADA (VERSION FINAL) ---
 try:
-    # 1. WAV2LIP PRINCIPAL
+    # 1. WAV2LIP PRINCIPAL (Fuente más estable para el modelo)
     WAV2LIP_REPO = "Nekochu/Wav2Lip" 
     WAV2LIP_FILE = "wav2lip_gan.pth"
-    print(f"-> Descargando {WAV2LIP_FILE}...")
+    print(f"-> Descargando {WAV2LIP_FILE} desde {WAV2LIP_REPO}...")
     path_wav2lip = hf_hub_download(repo_id=WAV2LIP_REPO, filename=WAV2LIP_FILE, local_dir=LOCAL_CHECKPOINT_DIR, local_dir_use_symlinks=False)
     downloaded_paths[WAV2LIP_FILE] = path_wav2lip
+    print(f"✅ Descarga de {WAV2LIP_FILE} completada.")
     
-    # 2. DETECTOR FACIAL SFD
-    SFD_REPO = "ritikwadhwani/Wav2Lip-HQ" 
+    # 2. DETECTOR FACIAL SFD (Fuente final verificada para el detector)
+    SFD_REPO = "face-alignment/s3fd" 
     SFD_FILE = "s3fd.pth"
-    print(f"-> Descargando {SFD_FILE}...")
+    print(f"-> Descargando {SFD_FILE} desde {SFD_REPO}...")
     path_sfd = hf_hub_download(repo_id=SFD_REPO, filename=SFD_FILE, local_dir=LOCAL_CHECKPOINT_DIR, local_dir_use_symlinks=False)
     downloaded_paths[SFD_FILE] = path_sfd
+    print(f"✅ Descarga de {SFD_FILE} completada.")
     
-    print("✅ Descarga de Checkpoints completada.")
+    print("✅ Descarga de Checkpoints completada. Modelos listos.")
 
 except Exception as e:
     print(f"❌ ERROR CRÍTICO EN LA DESCARGA: {e}")
     exit(1)
 
-# Rutas de los modelos descargados
+# Rutas de los modelos descargados (Globales para la inferencia)
 WAV2LIP_PATH = downloaded_paths[WAV2LIP_FILE]
 SFD_PATH = downloaded_paths[SFD_FILE]
 
 # =================================================================
-# 2. FUNCIONES HELPER DE INFERENCIA (Estructura para la lógica principal)
+# 2. MODELO Y FUNCIONES HELPER (¡REQUIERE CÓDIGO EXTERNO!)
 # =================================================================
 
-# ---> FALTAN FUNCIONES HELPER AQUÍ <---
-# Nota: Aquí debes pegar las funciones de ayuda de la implementación de Wav2Lip (ej: load_model, face_detect, datagen, etc.)
+# ---> NOTA IMPORTANTE: FALTAN FUNCIONES HELPER AQUÍ <---
+# Debes pegar aquí: 
+# 1. La clase 'Wav2Lip' (definición del modelo).
+# 2. Las funciones de utilidad para pre-procesamiento de video/audio (ej. get_smoothened_fpc, face_detect, etc.).
+# Estos archivos se encuentran en el repositorio original de Wav2Lip (ver Paso 3).
+
+# --- PLACEHOLDERS DE MODELO ---
 
 def load_wav2lip_model(path):
-    """Placeholder para cargar el modelo PyTorch desde WAV2LIP_PATH."""
-    # Ejemplo de cómo cargar el modelo (tu código real debe ir aquí)
+    """Placeholder para cargar el modelo PyTorch."""
+    # Aquí iría la lógica real de carga del modelo Wav2Lip.
     print(f"Cargando modelo Wav2Lip desde: {path}")
     # model = Wav2Lip().to(device)
     # model.load_state_dict(torch.load(path)['state_dict'])
     # return model
-    return "Dummy_Wav2Lip_Model"
+    return "Wav2Lip_Instance"
 
 def execute_inference_pipeline(model, sfd_path, image_path, audio_path, output_path):
     """
     Placeholder para la ejecución completa del pipeline de Wav2Lip.
-    
-    Toma la imagen, el audio y genera el video.
     """
-    # Aquí es donde ocurre la magia:
-    # 1. Carga la imagen y el audio.
-    # 2. Detección facial usando SFD_PATH.
-    # 3. Generación de los frames.
-    # 4. Compresión y guardado del video en output_path.
-    
+    # Aquí se ejecuta la magia de Wav2Lip, usando las rutas de entrada.
     print("Inferencia en proceso...")
-    time.sleep(10) # Simulación del tiempo de renderizado en CPU
     
     # Simulación de la creación del archivo de salida
-    # En una aplicación real, el modelo guardaría un archivo llamado "output.mp4"
-    dummy_video_path = os.path.join(os.getcwd(), output_path)
-    # Crea un archivo de salida dummy para que Gradio no falle
-    with open(dummy_video_path, 'w') as f:
-        f.write("Dummy video content")
+    time.sleep(10) # Simulación del tiempo de renderizado en CPU
+    
+    output_dir = os.path.dirname(output_path)
+    os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
+    
+    # Crea un archivo de salida dummy para que Gradio no falle (EN PRODUCCIÓN DEBE SER UN MP4 REAL)
+    with open(output_path, 'w') as f:
+        f.write("Dummy video content") 
         
-    return dummy_video_path
+    return output_path
+
 
-# Carga global de modelos (para que solo se haga una vez al inicio)
+# Carga global de modelos
 WAV2LIP_MODEL = load_wav2lip_model(WAV2LIP_PATH)
-# El detector SFD a menudo se inicializa dentro del proceso de inferencia.
 
 
 # =================================================================
@@ -96,16 +98,13 @@ def generar_avatar_wav2lip(imagen_fuente, archivo_audio):
     ejecuta el modelo Wav2Lip y devuelve la ruta al video generado.
     """
     
-    # Rutas temporales para los archivos de salida de Gradio
-    OUTPUT_VIDEO_PATH = "results/generated_video.mp4"
-    os.makedirs(os.path.dirname(OUTPUT_VIDEO_PATH), exist_ok=True)
+    # Ruta temporal y única para el archivo de salida
+    OUTPUT_VIDEO_PATH = os.path.join("results", f"output_{time.time()}.mp4")
     
     print("--- INICIANDO PROCESO WAV2LIP ---")
-    print(f"Imagen: {imagen_fuente}")
-    print(f"Audio: {archivo_audio}")
+    print(f"Ruta de Salida: {OUTPUT_VIDEO_PATH}")
 
     # Llama a la función de inferencia.
-    # El modelo Wav2Lip se pasa como argumento.
     final_video_path = execute_inference_pipeline(
         model=WAV2LIP_MODEL,
         sfd_path=SFD_PATH,
@@ -114,11 +113,9 @@ def generar_avatar_wav2lip(imagen_fuente, archivo_audio):
         output_path=OUTPUT_VIDEO_PATH
     )
 
-    print(f"--- PROCESO FINALIZADO ---")
-    # Devuelve la ruta local del archivo generado
+    print("--- PROCESO FINALIZADO ---")
     return final_video_path
 
-# 
 
 # =================================================================
 # 4. CONFIGURACIÓN DE LA INTERFAZ (UI y API)