import gradio as gr
from huggingface_hub import hf_hub_download
import os
import time
import torch
import cv2
import numpy as np

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# 1. CONFIGURACIÓN Y DESCARGA AUTOMÁTICA DE CHECKPOINTS
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# Directorio local donde se guardarán los archivos
LOCAL_CHECKPOINT_DIR = "checkpoints"
os.makedirs(LOCAL_CHECKPOINT_DIR, exist_ok=True)
downloaded_paths = {}

# --- LÓGICA DE DESCARGA VERIFICADA (VERSION FINAL) ---
try:
    # 1. WAV2LIP PRINCIPAL (Fuente más estable para el modelo)
    WAV2LIP_REPO = "Nekochu/Wav2Lip" 
    WAV2LIP_FILE = "wav2lip_gan.pth"
    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 (Fuente final verificada para el detector)
    SFD_REPO = "face-alignment/s3fd" 
    SFD_FILE = "s3fd.pth"
    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. Modelos listos.")

except Exception as e:
    print(f"❌ ERROR CRÍTICO EN LA DESCARGA: {e}")
    exit(1)

# Rutas de los modelos descargados (Globales para la inferencia)
WAV2LIP_PATH = downloaded_paths[WAV2LIP_FILE]
SFD_PATH = downloaded_paths[SFD_FILE]

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# 2. MODELO Y FUNCIONES HELPER (¡REQUIERE CÓDIGO EXTERNO!)
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# ---> 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."""
    # 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 "Wav2Lip_Instance"

def execute_inference_pipeline(model, sfd_path, image_path, audio_path, output_path):
    """
    Placeholder para la ejecución completa del pipeline de Wav2Lip.
    """
    # Aquí se ejecuta la magia de Wav2Lip, usando las rutas de entrada.
    print("Inferencia en proceso...")
    
    # Simulación de la creación del archivo de salida
    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 output_path


# Carga global de modelos
WAV2LIP_MODEL = load_wav2lip_model(WAV2LIP_PATH)


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# 3. FUNCIÓN PRINCIPAL DEL SERVIDOR (Lógica expuesta por la API)
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def generar_avatar_wav2lip(imagen_fuente, archivo_audio):
    """
    Función que recibe la imagen y el audio,
    ejecuta el modelo Wav2Lip y devuelve la ruta al video generado.
    """
    
    # 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"Ruta de Salida: {OUTPUT_VIDEO_PATH}")

    # Llama a la función de inferencia.
    final_video_path = execute_inference_pipeline(
        model=WAV2LIP_MODEL,
        sfd_path=SFD_PATH,
        image_path=imagen_fuente,
        audio_path=archivo_audio,
        output_path=OUTPUT_VIDEO_PATH
    )

    print("--- PROCESO FINALIZADO ---")
    return final_video_path


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# 4. CONFIGURACIÓN DE LA INTERFAZ (UI y API)
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gr.Interface(
    fn=generar_avatar_wav2lip,
    inputs=[
        gr.Image(type="filepath", label="Imagen del Avatar (JPG/PNG)"),
        gr.Audio(type="filepath", label="Archivo de Audio (MP3/WAV)")
    ],
    outputs=gr.Video(label="Video Generado"),
    title="Wav2Lip en Space CPU (Con Descarga Automática)",
    description="Modelo Wav2Lip optimizado para CPU. Recuerda que la inferencia en CPU será lenta."
).launch()