Upload 2 files

app.py

@@ -0,0 +1,391 @@
+import torch
+import subprocess
+import os
+import gradio as gr
+import json
+from datetime import datetime
+import tempfile
+from PIL import Image
+import cv2
+import numpy as np
+from huggingface_hub import snapshot_download
+import gc
+import psutil
+
+# =============================================================================
+# قسم الإعدادات الأولية
+# =============================================================================
+
+print("\n--- بدء الإعدادات الأولية ---")
+
+# التحقق من GPU المتاح ومساحة القرص
+print("\n[1/4] التحقق من موارد النظام...")
+if torch.cuda.is_available():
+    gpu_name = torch.cuda.get_device_name(0)
+    gpu_memory = torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory / 1024**3
+    print(f"✅ GPU متاح: {gpu_name}")
+    print(f"📊 ذاكرة GPU: {gpu_memory:.1f} GB")
+    if gpu_memory < 15:
+        print("⚠️ تحذير: قد تحتاج إلى GPU بذاكرة أكبر للحصول على أفضل أداء.")
+else:
+    print("❌ لا يوجد GPU متاح. يُنصح بتفعيل GPU في إعدادات Colab أو استخدام بيئة تدعم GPU.")
+
+try:
+    disk_usage = subprocess.check_output(["df", "-h", "/"]).decode("utf-8")
+    print("\n💾 مساحة القرص:")
+    print(disk_usage.split("\n")[1])
+except Exception as e:
+    print(f"❌ خطأ في التحقق من مساحة القرص: {e}")
+
+# تحميل مستودع AccVideo AI
+print("\n[3/4] تحميل مستودع AccVideo AI...")
+accvideo_path = "/tmp/AccVideo"
+if not os.path.exists(accvideo_path):
+    try:
+        subprocess.run(["git", "clone", "https://github.com/aejion/AccVideo.git", "/tmp/AccVideo"], check=True)
+        print("✅ تم تحميل AccVideo بنجاح!")
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ خطأ في تحميل AccVideo: {e}")
+else:
+    print("✅ AccVideo موجود بالفعل!")
+
+# الانتقال إلى مجلد AccVideo وتثبيت متطلباته
+print("\n[4/4] الانتقال إلى مجلد AccVideo وتثبيت متطلباته...")
+try:
+    os.chdir(accvideo_path)
+    print(f"📁 المجلد الحالي: {os.getcwd()}")
+    if os.path.exists("requirements.txt"):
+        subprocess.run(["pip", "install", "-r", "requirements.txt"], check=True)
+        print("✅ تم تثبيت متطلبات AccVideo!")
+    else:
+        print("⚠️ ملف requirements.txt غير موجود في مجلد AccVideo.")
+except Exception as e:
+    print(f"❌ خطأ في الانتقال أو تثبيت المتطلبات: {e}")
+
+print("\n--- انتهت الإعدادات الأولية ---")
+
+# =============================================================================
+# وظائف تحميل النموذج وإنشاء الفيديو
+# =============================================================================
+
+# خيارات النماذج المتاحة
+models_info = {
+    "HunyuanT2V (الأساسي)": {
+        "repo_id": "aejion/AccVideo",
+        "local_dir": "./ckpts",
+        "description": "نموذج أساسي لتحويل النص إلى فيديو"
+    },
+    "WanX-T2V-14B (متقدم)": {
+        "repo_id": "aejion/AccVideo-WanX-T2V-14B",
+        "local_dir": "./wanx_t2v_ckpts",
+        "description": "نموذج متقدم عالي الجودة للنص إلى فيديو"
+    },
+    "WanX-I2V-480P-14B (صورة إلى فيديو)": {
+        "repo_id": "aejion/AccVideo-WanX-I2V-480P-14B",
+        "local_dir": "./wanx_i2v_ckpts",
+        "description": "نموذج لتحويل الصورة إلى فيديو"
+    }
+}
+
+# متغيرات عامة لحالة النموذج
+current_model = None
+model_type = None
+
+def download_model_from_hf(selected_model_name):
+    """تحميل النموذج المحدد من Hugging Face"""
+    model_info = models_info[selected_model_name]
+    print(f"🔄 جاري تحميل {selected_model_name}...")
+    print(f"📝 الوصف: {model_info['description']}")
+    
+    try:
+        if not os.path.exists(model_info["local_dir"]):
+            snapshot_download(
+                repo_id=model_info["repo_id"],
+                local_dir=model_info["local_dir"],
+                local_dir_use_symlinks=False
+            )
+            print(f"✅ تم تحميل {selected_model_name} بنجاح!")
+        else:
+            print(f"✅ {selected_model_name} موجود بالفعل!")
+        return True
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ خطأ في تحميل النموذج: {str(e)}")
+        return False
+
+def load_model(model_choice):
+    """تحميل النموذج المحدد وتحديث الحالة العالمية"""
+    global current_model, model_type
+    
+    if not download_model_from_hf(model_choice):
+        return "❌ فشل تحميل النموذج. يرجى التحقق من الاتصال بالإنترنت أو مساحة القرص."
+
+    try:
+        if model_choice == "HunyuanT2V (الأساسي)":
+            model_type = "hunyuan"
+            return "✅ تم تحميل نموذج HunyuanT2V بنجاح!"
+                
+        elif model_choice == "WanX-T2V-14B (متقدم)":
+            model_type = "wanx_t2v"
+            return "✅ تم تحميل نموذج WanX-T2V-14B بنجاح!"
+                
+        elif model_choice == "WanX-I2V-480P-14B (صورة إلى فيديو)":
+            model_type = "wanx_i2v"
+            return "✅ تم تحميل نموذج WanX-I2V-480P-14B بنجاح!"
+                
+    except Exception as e:
+        return f"❌ خطأ في إعداد النموذج: {str(e)}"
+
+def generate_video(prompt, image_input, width, height, num_frames, steps, guidance_scale, seed):
+    """إنشاء الفيديو بناءً على المدخلات ونوع النموذج المحدد"""
+    global model_type
+    
+    if model_type is None:
+        return None, "❌ يرجى تحميل النموذج أولاً من علامة تبويب 'إعداد النموذج'."
+    
+    try:
+        # إنشاء مجلد النتائج
+        timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
+        output_dir = os.path.join(os.getcwd(), "results", f"video_{timestamp}")
+        os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
+        
+        # حفظ النص في ملف
+        prompt_file = os.path.join(output_dir, "prompt.txt")
+        with open(prompt_file, "w", encoding="utf-8") as f:
+            f.write(prompt)
+        
+        cmd = []
+        # تحديد الأمر حسب نوع النموذج
+        if model_type == "hunyuan":
+            cmd = [
+                "python", "sample_t2v.py",
+                "--height", str(height),
+                "--width", str(width),
+                "--num_frames", str(num_frames),
+                "--num_inference_steps", str(steps),
+                "--guidance_scale", "1",
+                "--embedded_cfg_scale", str(guidance_scale),
+                "--flow_shift", "7",
+                "--flow-reverse",
+                "--prompt_file", prompt_file,
+                "--seed", str(seed),
+                "--output_path", output_dir,
+                "--model_path", "./ckpts",
+                "--dit-weight", "./ckpts/accvideo-t2v-5-steps/diffusion_pytorch_model.pt"
+            ]
+            
+        elif model_type == "wanx_t2v":
+            cmd = [
+                "python", "sample_wanx_t2v.py",
+                "--task", "t2v-14B",
+                "--size", f"{width}*{height}",
+                "--ckpt_dir", "./wanx_t2v_ckpts",
+                "--sample_solver", "unipc",
+                "--save_dir", output_dir,
+                "--sample_steps", str(steps),
+                "--prompt", prompt
+            ]
+            
+        elif model_type == "wanx_i2v":
+            if image_input is None:
+                return None, "❌ يرجى رفع صورة لاستخدام نموذج الصورة إلى فيديو."
+                
+            # حفظ الصورة المدخلة
+            image_path = os.path.join(output_dir, "input_image.jpg")
+            image_input.save(image_path)
+            
+            cmd = [
+                "python", "sample_wanx_i2v.py",
+                "--task", "i2v-14B",
+                "--size", f"{width}*{height}",
+                "--ckpt_dir", "./wanx_i2v_ckpts",
+                "--sample_solver", "unipc",
+                "--save_dir", output_dir,
+                "--sample_steps", str(steps),
+                "--image_path", image_path,
+                "--prompt", prompt
+            ]
+        
+        print(f'🔄 جاري إنشاء الفيديو... الأمر: {" ".join(cmd)}')
+        
+        # تشغيل الأمر في مجلد AccVideo
+        result = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True, cwd=os.getcwd())
+        
+        if result.returncode == 0:
+            # البحث عن ملف الفيديو المُنتج
+            video_files = []
+            for root, dirs, files in os.walk(output_dir):
+                for file in files:
+                    if file.endswith((".mp4", ".avi", ".mov")):
+                        video_files.append(os.path.join(root, file))
+            
+            if video_files:
+                video_path = video_files[0]
+                return video_path, f"✅ تم إنشاء الفيديو بنجاح!\n📁 المسار: {video_path}"
+            else:
+                return None, f"❌ لم يتم العثور على ملف فيديو في {output_dir}.\nالخرج: {result.stdout}\nالخطأ: {result.stderr}"
+        else:
+            error_msg = result.stderr if result.stderr else result.stdout
+            return None, f"❌ خطأ في إنشاء الفيديو:\n{error_msg}"
+            
+    except Exception as e:
+        return None, f"❌ خطأ غير متوقع أثناء إنشاء الفيديو: {str(e)}"
+
+print("✅ تم إعداد وظائف الواجهة بنجاح!")
+
+# =============================================================================
+# واجهة المس��خدم الرسومية (Gradio)
+# =============================================================================
+
+with gr.Blocks(title="AccVideo AI - مولد الفيديو بالذكاء الاصطناعي", theme=gr.themes.Soft()) as interface:
+    
+    gr.HTML("""
+    <div style="text-align: center; padding: 20px;">
+        <h1>🎬 AccVideo AI</h1>
+        <h2>مولد الفيديو بالذكاء الاصطناعي</h2>
+        <p>إنشاء مقاطع فيديو عالية الجودة من النصوص والصور</p>
+    </div>
+    """)
+    
+    with gr.Tab("🎯 إعداد النموذج"):
+        with gr.Row():
+            model_choice = gr.Dropdown(
+                choices=list(models_info.keys()),
+                value="HunyuanT2V (الأساسي)",
+                label="اختر النموذج",
+            )
+            load_btn = gr.Button("تحميل النموذج", variant="primary")
+        
+        model_status = gr.Textbox(label="حالة النموذج", interactive=False)
+        
+        load_btn.click(
+            fn=load_model,
+            inputs=[model_choice],
+            outputs=[model_status]
+        )
+    
+    with gr.Tab("🎨 إنشاء الفيديو"):
+        with gr.Row():
+            with gr.Column(scale=1):
+                gr.HTML("<h3>📝 الإدخال</h3>")
+                
+                prompt_input = gr.Textbox(
+                    label="وصف الفيديو",
+                    placeholder="اكتب وصفاً مفصلاً للفيديو الذي تريد إنشاءه...",
+                    lines=3,
+                )
+                
+                image_input = gr.Image(
+                    label="الصورة المرجعية (اختياري)",
+                    type="pil",
+                )
+                
+                gr.HTML("<h3>⚙️ الإعدادات</h3>")
+                
+                with gr.Row():
+                    width_input = gr.Slider(
+                        minimum=256, maximum=1280, value=832, step=64,
+                        label="العرض",
+                    )
+                    height_input = gr.Slider(
+                        minimum=256, maximum=720, value=480, step=64,
+                        label="الارتفاع",
+                    )
+                
+                with gr.Row():
+                    frames_input = gr.Slider(
+                        minimum=16, maximum=120, value=81, step=1,
+                        label="عدد الإطارات",
+                    )
+                    steps_input = gr.Slider(
+                        minimum=5, maximum=20, value=10, step=1,
+                        label="خطوات المعالجة",
+                    )
+                
+                with gr.Row():
+                    guidance_input = gr.Slider(
+                        minimum=1.0, maximum=10.0, value=6.0, step=0.5,
+                        label="قوة التوجيه",
+                    )
+                    seed_input = gr.Number(
+                        value=1024, label="البذرة",
+                    )
+                
+                generate_btn = gr.Button("🎬 إنشاء الفيديو", variant="primary", size="lg")
+            
+            with gr.Column(scale=1):
+                gr.HTML("<h3>🎥 النتيجة</h3>")
+                
+                video_output = gr.Video(
+                    label="الفيديو المُنتج",
+                    height=400
+                )
+                
+                status_output = gr.Textbox(
+                    label="حالة المعالجة",
+                    lines=5,
+                    interactive=False
+                )
+        
+        # ربط الأحداث
+        generate_btn.click(
+            fn=generate_video,
+            inputs=[
+                prompt_input, image_input, width_input, height_input,
+                frames_input, steps_input, guidance_input, seed_input
+            ],
+            outputs=[video_output, status_output]
+        )
+    
+    with gr.Tab("📚 المساعدة والنصائح"):
+        gr.HTML("""
+        <div style="text-align: center; padding: 20px;">
+            <h2>💡 نصائح للحصول على أفضل النتائج</h2>
+            
+            <h3>📝 كتابة الوصف:</h3>
+            <ul>
+                <li>استخدم وصفاً واضحاً ومفصلاً</li>
+                <li>اذكر التفاصيل المهمة مثل الألوان والحركة والإضاءة</li>
+                <li>تجنب الوصف المعقد أو المتناقض</li>
+                <li>مثال جيد: "قطة برتقالية تلعب بكرة صوف حمراء في حديقة خضراء مشمسة"</li>
+            </ul>
+            
+            <h3>⚙️ الإعدادات:</h3>
+            <ul>
+                <li><strong>الأبعاد:</strong> ابدأ بأبعاد صغيرة للاختبار (832x480)</li>
+                <li><strong>عدد الإطارات:</strong> 81 إطار ≈ 3 ثوانٍ، 120 إطار ≈ 4.5 ثانية</li>
+                <li><strong>خطوات المعالجة:</strong> 10 خطوات توازن جيد بين الجودة والسرعة</li>
+                <li><strong>قوة التوجيه:</strong> 6.0 قيمة جيدة للبداية</li>
+            </ul>
+            
+            <h3>🚀 تحسين الأداء:</h3>
+            <ul>
+                <li>استخدم GPU عالي الأداء (T4 أو أفضل)</li>
+                <li>تأكد من وجود مساحة كافية على القرص</li>
+                <li>أغلق التطبيقات الأخرى لتوفير الذاكرة</li>
+            </ul>
+            
+            <h3>🎯 النماذج المختلفة:</h3>
+            <ul>
+                <li><strong>HunyuanT2V:</strong> نموذج أساسي سريع</li>
+                <li><strong>WanX-T2V-14B:</strong> جودة عالية، يحتاج ذاكرة أكبر</li>
+                <li><strong>WanX-I2V-480P-14B:</strong> لتحويل الصور إلى فيديو</li>
+            </ul>
+            
+            <h3>⏱️ أوقات المعالجة المتوقعة:</h3>
+            <ul>
+                <li>فيديو 832x480، 81 إطار: 2-5 دقائق</li>
+                <li>فيديو 1280x720، 120 إطار: 10-15 دقيقة</li>
+            </ul>
+        </div>
+        """)
+
+# تشغيل الواجهة
+if __name__ == "__main__":
+    interface.launch(
+        share=True,
+        debug=True,
+        server_name="0.0.0.0",
+        server_port=7860,
+        show_error=True
+    )
+

requirements.txt

@@ -0,0 +1,16 @@
+torch==2.1.0
+torchvision==0.16.0
+torchaudio==2.1.0
+transformers
+diffusers
+accelerate
+xformers
+opencv-python-headless
+pillow
+numpy
+matplotlib
+gradio==3.50.0
+huggingface_hub
+psutil
+flash-attn==2.7.3
+