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CHANGED
@@ -10,7 +10,6 @@ def find_model_file(filename="generator.h5"):
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10 |
for root, dirs, files in os.walk("/"):
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11 |
if filename in files:
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12 |
model_path = os.path.join(root, filename)
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13 |
-
print(f"Modèle trouvé à : {model_path}")
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14 |
return model_path
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15 |
return None
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16 |
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@@ -20,8 +19,7 @@ def load_model_safe(model_path):
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20 |
# Charger le modèle sans compilation pour éviter des erreurs liées au batch_shape
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21 |
model = tf.keras.models.load_model(model_path, compile=False)
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22 |
return model
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23 |
-
except ValueError
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24 |
-
print(f"Erreur lors du chargement du modèle: {e}")
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25 |
return None
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26 |
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27 |
# Chercher le modèle 'generator.h5' dans le système
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@@ -30,28 +28,27 @@ model_path = find_model_file("generator.h5")
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30 |
# Vérifier si le modèle est trouvé et charger
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31 |
if model_path is not None:
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32 |
generator = load_model_safe(model_path)
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33 |
-
print(f"Modèle chargé depuis : {model_path}")
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34 |
else:
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35 |
-
print("Le modèle 'generator.h5' n'a pas été trouvé sur le serveur.")
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36 |
generator = None
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37 |
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38 |
# Fonction pour générer une vidéo à partir du générateur
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39 |
def generate_video():
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40 |
if generator is None:
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41 |
-
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42 |
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43 |
# Générer un bruit aléatoire (entrée pour le générateur)
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44 |
noise = np.random.normal(0, 1, (1, 16, 64, 64, 3)) # Exemple de bruit pour 16 frames de 64x64x3
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45 |
generated_video = generator.predict(noise) # Générer la vidéo
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46 |
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47 |
# Vérifier la forme des données générées
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48 |
-
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49 |
-
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50 |
-
# Normaliser les données générées
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51 |
-
video = (generated_video[0] * 255).astype(np.uint8) # Convertir en entier 8 bits
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52 |
-
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53 |
-
# Vérifier si la vidéo générée a la bonne forme
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54 |
-
if len(video.shape) != 4 or video.shape[0] != 16:
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55 |
return "Erreur dans les dimensions de la vidéo générée."
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56 |
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57 |
# Créer le répertoire pour la vidéo
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@@ -61,11 +58,11 @@ def generate_video():
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61 |
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62 |
# Enregistrer la vidéo avec OpenCV
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63 |
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v') # Codec vidéo
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64 |
-
height, width, _ =
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65 |
out = cv2.VideoWriter(filename, fourcc, 15, (width, height)) # 15 FPS
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66 |
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67 |
# Ajouter les frames dans le fichier vidéo
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68 |
-
for frame in
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69 |
out.write(frame)
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70 |
out.release()
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71 |
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10 |
for root, dirs, files in os.walk("/"):
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11 |
if filename in files:
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12 |
model_path = os.path.join(root, filename)
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|
|
13 |
return model_path
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14 |
return None
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15 |
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19 |
# Charger le modèle sans compilation pour éviter des erreurs liées au batch_shape
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20 |
model = tf.keras.models.load_model(model_path, compile=False)
|
21 |
return model
|
22 |
+
except ValueError:
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23 |
return None
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24 |
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25 |
# Chercher le modèle 'generator.h5' dans le système
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|
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28 |
# Vérifier si le modèle est trouvé et charger
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29 |
if model_path is not None:
|
30 |
generator = load_model_safe(model_path)
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31 |
else:
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32 |
generator = None
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33 |
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34 |
# Fonction pour générer une vidéo à partir du générateur
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35 |
def generate_video():
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36 |
if generator is None:
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37 |
+
# Retourner un fichier d'erreur générique si le modèle n'est pas trouvé
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38 |
+
error_file_path = "/content/error_file.txt"
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39 |
+
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40 |
+
with open(error_file_path, "w") as f:
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41 |
+
f.write("Le modèle n'a pas pu être chargé.")
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42 |
+
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43 |
+
# Retourner le fichier d'erreur
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44 |
+
return error_file_path
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45 |
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46 |
# Générer un bruit aléatoire (entrée pour le générateur)
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47 |
noise = np.random.normal(0, 1, (1, 16, 64, 64, 3)) # Exemple de bruit pour 16 frames de 64x64x3
|
48 |
generated_video = generator.predict(noise) # Générer la vidéo
|
49 |
|
50 |
# Vérifier la forme des données générées
|
51 |
+
if len(generated_video.shape) != 4 or generated_video.shape[0] != 16:
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52 |
return "Erreur dans les dimensions de la vidéo générée."
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53 |
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54 |
# Créer le répertoire pour la vidéo
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58 |
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59 |
# Enregistrer la vidéo avec OpenCV
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60 |
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v') # Codec vidéo
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61 |
+
height, width, _ = generated_video[0].shape
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62 |
out = cv2.VideoWriter(filename, fourcc, 15, (width, height)) # 15 FPS
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63 |
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64 |
# Ajouter les frames dans le fichier vidéo
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65 |
+
for frame in generated_video:
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66 |
out.write(frame)
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67 |
out.release()
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68 |
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