File size: 4,305 Bytes
bd2f353
0fc70c3
11cf479
d627392
 
 
 
 
 
c5ad3c6
 
 
d627392
c5ad3c6
95e31cf
c5ad3c6
 
 
d627392
c5ad3c6
 
767269a
95e31cf
d627392
 
 
 
c5ad3c6
 
d627392
 
 
 
 
 
 
 
 
c5ad3c6
d627392
11cf479
c5ad3c6
d627392
 
 
c5ad3c6
d627392
 
 
c5ad3c6
 
bd2f353
 
d627392
bd2f353
2f4dbe2
 
bd2f353
d627392
 
 
bd2f353
 
d627392
 
 
 
 
bd2f353
d627392
bd2f353
b24dca3
 
d627392
8a67596
c5ad3c6
8a67596
d627392
cef6ce0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
import gradio as gr
import subprocess
import os
import tempfile

def generate(video, audio, checkpoint, no_smooth, resize_factor, pad_top, pad_bottom, pad_left, pad_right):
    if video is None or audio is None or checkpoint is None:
        return "Пожалуйста, загрузите видео/изображение и аудио файл, а также выберите чекпойнт."

    # Поскольку Gradio возвращает пути к файлам, используем их напрямую
    video_path = video  # Уже строка с путем к видео
    audio_path = audio  # Уже строка с путем к аудио

    # Создание временной директории для сохранения выходного видео
    with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir:
        # Создание поддиректории 'temp' внутри temp_dir для inference.py
        temp_subdir = os.path.join(temp_dir, 'temp')
        os.makedirs(temp_subdir, exist_ok=True)

        # Определение выходного файла
        output_path = os.path.join(temp_dir, "output.mp4")

        # Подготовка аргументов для инференса
        args = [
            "--checkpoint_path", f"checkpoints/{checkpoint}.pth",
            "--segmentation_path", "checkpoints/face_segmentation.pth",
            "--enhance_face", "gfpgan",
            "--face", video_path,
            "--audio", audio_path,
            "--outfile", output_path,
            "--resize_factor", str(resize_factor),
            "--pads", str(pad_top), str(pad_bottom), str(pad_left), str(pad_right)
        ]

        if no_smooth:
            args.append("--nosmooth")

        try:
            # Вызов команды с установкой рабочей директории в temp_dir
            cmd = ["python", "inference.py"] + args
            print(f"Running inference with command: {' '.join(cmd)}")
            subprocess.run(cmd, check=True, cwd=temp_dir)
        except subprocess.CalledProcessError as e:
            return f"Произошла ошибка при обработке: {e}"

        # Проверка наличия выходного файла
        if not os.path.exists(output_path):
            return "Не удалось создать выходное видео."

        # Возвращаем путь к выходному файлу
        return output_path  # Gradio автоматически обработает путь и выведет видео

with gr.Blocks() as ui:
    gr.Markdown("## Wav2Lip - Синхронизация губ в видео")
    with gr.Row():
        video = gr.File(label="Видео или Изображение", type="filepath")
        audio = gr.File(label="Аудио", type="filepath")
        with gr.Column():
            checkpoint = gr.Radio(["wav2lip", "wav2lip_gan"], label="Чекпойнт", value="wav2lip_gan")
            no_smooth = gr.Checkbox(label="Без сглаживания", value=False)
            resize_factor = gr.Slider(minimum=1, maximum=4, step=1, label="Фактор изменения размера", value=1)
    with gr.Row():
        with gr.Column():
            pad_top = gr.Slider(minimum=0, maximum=50, step=1, value=0, label="Отступ сверху")
            pad_bottom = gr.Slider(minimum=0, maximum=50, step=1, value=10, label="Отступ снизу (рекомендуется 20 для включения подбородка)")
            pad_left = gr.Slider(minimum=0, maximum=50, step=1, value=0, label="Отступ слева")
            pad_right = gr.Slider(minimum=0, maximum=50, step=1, value=0, label="Отступ справа")
            generate_btn = gr.Button("Сгенерировать")
        with gr.Column():
            result = gr.Video(label="Результат")

    generate_btn.click(
        generate, 
        inputs=[video, audio, checkpoint, no_smooth, resize_factor, pad_top, pad_bottom, pad_left, pad_right], 
        outputs=result,
        concurrency_limit=1  # Устанавливаем лимит на количество одновременно выполняемых операций
    )

ui.launch(debug=True)