app.py

import os
import math
import tempfile
from pydub import AudioSegment
from moviepy.editor import (
    VideoFileClip, AudioFileClip, ImageClip,
    concatenate_videoclips, CompositeVideoClip
)
import edge_tts
import gradio as gr
import asyncio
import logging
from PIL import Image

# Configuración de Logs
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s")

# CONSTANTES DE ARCHIVOS
INTRO_VIDEO = "introvideo.mp4"
OUTRO_VIDEO = "outrovideo.mp4"
MUSIC_BG = "musicafondo.mp3"
FX_SOUND = "fxsound.mp3"
WATERMARK = "watermark.png"

# Validar existencia de archivos obligatorios
for file in [INTRO_VIDEO, OUTRO_VIDEO, MUSIC_BG, FX_SOUND, WATERMARK]:
    if not os.path.exists(file):
        logging.error(f"Falta archivo necesario: {file}")
        raise FileNotFoundError(f"Falta archivo necesario: {file}")

def cortar_video(video_path, metodo="inteligente", duracion=10):
    try:
        logging.info("Iniciando corte de video...")
        video = VideoFileClip(video_path)
        if metodo == "manual":
            clips = [video.subclip(i * duracion, (i + 1) * duracion)
                     for i in range(math.ceil(video.duration / duracion))]
            logging.info(f"Video cortado en {len(clips)} clips manuales.")
            return clips
        
        # Simulación básica de cortes automáticos (puedes mejorar esto con VAD)
        clips = []
        ultimo_corte = 0
        for i in range(1, math.ceil(video.duration)):
            if i % 5 == 0:  # Simulación de pausas
                clips.append(video.subclip(ultimo_corte, i))
                ultimo_corte = i
        logging.info(f"Video cortado en {len(clips)} clips automáticos.")
        return clips
    except Exception as e:
        logging.error(f"Error al cortar video: {e}")
        raise

def procesar_audio(texto, voz, clips_duracion):
    try:
        logging.info("Generando TTS y mezclando audio...")
        communicate = edge_tts.Communicate(texto, voz)
        with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".mp3") as tmp:
            asyncio.run(communicate.save(tmp.name))
            tts_audio = AudioFileClip(tmp.name)
        
        # Ajustar TTS a duración de clips
        if tts_audio.duration < clips_duracion:
            tts_audio = tts_audio.loop(duration=clips_duracion)
        else:
            tts_audio = tts_audio.subclip(0, clips_duracion)
        
        # Mezclar con música de fondo
        bg_music = AudioSegment.from_mp3(MUSIC_BG)
        if len(bg_music) < clips_duracion * 1000:
            bg_music = bg_music * math.ceil(clips_duracion * 1000 / len(bg_music))
        bg_music = bg_music[:clips_duracion * 1000].fade_out(3000)
        
        with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".mp3") as tmp:
            bg_music.export(tmp.name, format="mp3")
            bg_audio = AudioFileClip(tmp.name).volumex(0.10)
        
        logging.info("Audio procesado correctamente.")
        return CompositeAudioClip([bg_audio, tts_audio.volumex(0.9)])
    except Exception as e:
        logging.error(f"Error al procesar audio: {e}")
        raise

def agregar_transiciones(clips):
    try:
        logging.info("Agregando transiciones...")
        fx_audio = AudioFileClip(FX_SOUND).set_duration(2.5)
        transicion = ImageClip(WATERMARK).set_duration(2.5)
        transicion = transicion.resize(height=clips[0].h, resample=Image.Resampling.LANCZOS).set_position(("center", 0.1))
        
        clips_con_fx = []
        for i, clip in enumerate(clips):
            # Agregar watermark
            clip_watermarked = CompositeVideoClip([clip, transicion])
            clips_con_fx.append(clip_watermarked)
            
            if i < len(clips) - 1:
                clips_con_fx.append(
                    CompositeVideoClip([transicion.set_position("center")])
                    .set_audio(fx_audio)
                )
        logging.info("Transiciones agregadas correctamente.")
        return concatenate_videoclips(clips_con_fx)
    except Exception as e:
        logging.error(f"Error al agregar transiciones: {e}")
        raise

async def procesar_video(
    video_input, 
    texto_tts,
    voz_seleccionada,
    metodo_corte,
    duracion_corte
):
    temp_files = []
    try:
        logging.info("Iniciando procesamiento de video...")
        # Procesar video principal
        clips = cortar_video(video_input, metodo_corte, duracion_corte)
        video_editado = agregar_transiciones(clips)
        
        # Agregar intro/outro
        intro = VideoFileClip(INTRO_VIDEO)
        outro = VideoFileClip(OUTRO_VIDEO)
        video_final = concatenate_videoclips([intro, video_editado, outro])
        
        # Procesar audio
        audio_final = procesar_audio(texto_tts, voz_seleccionada, video_editado.duration)
        
        # Combinar y renderizar
        video_final = video_final.set_audio(audio_final)
        
        with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".mp4") as tmp:
            video_final.write_videofile(tmp.name, codec="libx264", fps=24)
            logging.info("Video procesado y guardado temporalmente.")
            temp_files.append(tmp.name)
            return tmp.name
    except Exception as e:
        logging.error(f"Error durante el procesamiento: {e}")
        raise
    finally:
        # Eliminar archivos temporales
        for file in temp_files:
            try:
                if os.path.exists(file):
                    os.remove(file)
                    logging.info(f"Archivo temporal eliminado: {file}")
            except Exception as e:
                logging.warning(f"No se pudo eliminar el archivo temporal {file}: {e}")

# Interfaz Gradio
with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown("# Video Editor IA")
    
    with gr.Tab("Principal"):
        video_input = gr.Video(label="Subir video")
        texto_tts = gr.Textbox(label="Texto para TTS", lines=3)
        voz_seleccionada = gr.Dropdown(
            label="Seleccionar voz",
            choices=["es-ES-AlvaroNeural", "es-MX-BeatrizNeural"]
        )
        procesar_btn = gr.Button("Generar Video")
        video_output = gr.Video(label="Resultado")
    
    with gr.Tab("Ajustes"):
        metodo_corte = gr.Radio(
            ["inteligente", "manual"],
            label="Método de cortes",
            value="inteligente"
        )
        duracion_corte = gr.Slider(
            1, 60, 10,
            label="Segundos por corte (solo manual)"
        )

    procesar_btn.click(
        procesar_video,
        inputs=[
            video_input,
            texto_tts,
            voz_seleccionada,
            metodo_corte,
            duracion_corte
        ],
        outputs=video_output
    )

if __name__ == "__main__":
    logging.info("Iniciando aplicación Gradio...")
    demo.queue().launch()