Update app-backup1.py

app-backup1.py

@@ -22,7 +22,7 @@ import os
 import gc
 from openai import OpenAI
 import re
-
+import time
 # Load system prompts
 system_prompt_t2v = """당신은 비디오 생성을 위한 프롬프트 전문가입니다. 
 주어진 프롬프트를 다음 구조에 맞게 개선해주세요:
@@ -239,14 +239,7 @@ pipeline = XoraVideoPipeline(
     vae=vae,
 ).to(device)
 
-# State 변수들의 초기화 수정
-txt2vid_current_height = gr.State(value=320)
-txt2vid_current_width = gr.State(value=512)
-txt2vid_current_num_frames = gr.State(value=257)
 
-img2vid_current_height = gr.State(value=320)
-img2vid_current_width = gr.State(value=512)
-img2vid_current_num_frames = gr.State(value=257)
 
 # Preset options for resolution and frame configuration
 # Convert frames to seconds assuming 25 FPS
@@ -279,27 +272,29 @@ preset_options = [
 ]
 
 def preset_changed(preset):
-    selected = next(item for item in preset_options if item["label"] == preset)
+    selected = next((item for item in preset_options if item["label"] == preset), None)
+    if selected is None:
+        raise gr.Error("Invalid preset selected")
     return [
-        selected["height"],
-        selected["width"],
-        selected["num_frames"],
+        gr.State(value=selected["height"]),
+        gr.State(value=selected["width"]),
+        gr.State(value=selected["num_frames"]),
         gr.update(visible=False),
         gr.update(visible=False),
         gr.update(visible=False),
-    ]    
-
+    ]
+    
 def generate_video_from_text(
-    prompt="",
-    enhance_prompt_toggle=False,
-    negative_prompt="low quality, worst quality, deformed, distorted, warped, motion smear, motion artifacts, fused fingers, incorrect anatomy, strange hands, unattractive",
-    frame_rate=25,
-    seed=171198,
-    num_inference_steps=41,
-    guidance_scale=4,
-    height=320,
-    width=512,
-    num_frames=257,
+    prompt,
+    enhance_prompt_toggle,
+    negative_prompt,
+    frame_rate,
+    seed,
+    num_inference_steps,
+    guidance_scale,
+    height,
+    width,
+    num_frames,
     progress=gr.Progress(),
 ):
     if len(prompt.strip()) < 50:
@@ -308,10 +303,23 @@ def generate_video_from_text(
             duration=5,
         )
 
+    # 프롬프트 개선이 활성화된 경우
+    if enhance_prompt_toggle:
+        prompt = enhance_prompt(prompt, "t2v")
+
     # Translate Korean prompts to English
     prompt = translate_korean_prompt(prompt)
     negative_prompt = translate_korean_prompt(negative_prompt)
 
+    # 기본값 설정
+    height = height or 320
+    width = width or 512
+    num_frames = num_frames or 257
+    frame_rate = frame_rate or 25
+    seed = seed or 171198
+    num_inference_steps = num_inference_steps or 41
+    guidance_scale = guidance_scale or 4.0
+
     sample = {
         "prompt": prompt,
         "prompt_attention_mask": None,
@@ -354,7 +362,6 @@ def generate_video_from_text(
         gc.collect()
 
     output_path = tempfile.mktemp(suffix=".mp4")
-    print(images.shape)
     video_np = images.squeeze(0).permute(1, 2, 3, 0).cpu().float().numpy()
     video_np = (video_np * 255).astype(np.uint8)
     height, width = video_np.shape[1:3]
@@ -371,21 +378,20 @@ def generate_video_from_text(
 
 def generate_video_from_image(
     image_path,
-    prompt="",
-    enhance_prompt_toggle=False,
-    negative_prompt="low quality, worst quality, deformed, distorted, warped, motion smear, motion artifacts, fused fingers, incorrect anatomy, strange hands, unattractive",
-    frame_rate=25,
-    seed=171198,
-    num_inference_steps=41,
-    guidance_scale=4,
-    height=320,
-    width=512,
-    num_frames=257,
+    prompt,
+    enhance_prompt_toggle,
+    negative_prompt,
+    frame_rate,
+    seed,
+    num_inference_steps,
+    guidance_scale,
+    height,
+    width,
+    num_frames,
     progress=gr.Progress(),
 ):
-    print("Height: ", height)
-    print("Width: ", width)
-    print("Num Frames: ", num_frames)
+    if not image_path:
+        raise gr.Error("입력 이미지를 제공해주세요.", duration=5)
 
     if len(prompt.strip()) < 50:
         raise gr.Error(
@@ -393,13 +399,24 @@ def generate_video_from_image(
             duration=5,
         )
 
-    if not image_path:
-        raise gr.Error("입력 이미지를 제공해주세요.", duration=5)
+    # 프롬프트 개선이 활성화된 경우
+    if enhance_prompt_toggle:
+        prompt = enhance_prompt(prompt, "i2v")
 
     # Translate Korean prompts to English
     prompt = translate_korean_prompt(prompt)
     negative_prompt = translate_korean_prompt(negative_prompt)
 
+    # 기본값 설정
+    height = height or 320
+    width = width or 512
+    num_frames = num_frames or 257
+    frame_rate = frame_rate or 25
+    seed = seed or 171198
+    num_inference_steps = num_inference_steps or 41
+    guidance_scale = guidance_scale or 4.0
+
+    # 이미지 로드 및 전처리
     media_items = (
         load_image_to_tensor_with_resize(image_path, height, width).to(device).detach()
     )
@@ -447,6 +464,7 @@ def generate_video_from_image(
         for frame in video_np[..., ::-1]:
             out.write(frame)
         out.release()
+
     except Exception as e:
         raise gr.Error(
             f"비디오 생성 중 오류가 발생했습니다. 다시 시도해주세요. 오류: {e}",
@@ -456,6 +474,12 @@ def generate_video_from_image(
     finally:
         torch.cuda.empty_cache()
         gc.collect()
+        if 'images' in locals():
+            del images
+        if 'video_np' in locals():
+            del video_np
+        if 'media_items' in locals():
+            del media_items
 
     return output_path
 
@@ -551,99 +575,95 @@ system_prompt_scenario = """당신은 영상 스크립트에 맞는 배경 영
 
 
 def analyze_scenario(scenario):
-    """시나리오를 분석하여 배경 영상용 프롬프트 생성"""
-    messages = [
-        {"role": "system", "content": system_prompt_scenario},
-        {"role": "user", "content": f"""
-다음 스크립트의 분위기와 감성을 표현할 수 있는 배경 영상 프롬프트를 생성해주세요:
-
-주어진 스크립트의 분위기와 맥락을 시각적 배경으로 표현하되, 다음 원칙을 반드시 준수하세요:
-
-1. 제품이나 서비스를 직접적으로 묘사하지 말 것
-2. 스크립트의 감성과 톤앤매너를 표현하는 배경 영상에 집중할 것
-3. 5개 섹션이 하나의 이야기처럼 자연스럽게 연결되도록 할 것
-4. 추상적이고 은유적인 시각 표현을 활용할 것
-
-각 섹션별 프롬프트 작성 가이드:
-1. 배경 및 필요성: 주제의 전반적인 분위기를 표현하는 배경 씬
-2. 흥미 유발: 긴장감이나 갈등을 암시하는 분위기 있는 배경
-3. 해결책 제시: 희망적이고 밝은 톤의 배경 전환
-4. 본론: 안정감 있고 신뢰도를 높이는 배경
-5. 결론: 임팩트 있는 마무리를 위한 역동적인 배경
-
-모든 섹션이 일관된 스타일과 톤을 유지하면서도 자연스럽게 이어지도록 구성하세요.
-
-각 섹션의 프롬프트 작성시 반드시 다음 구조에 맞게 개선해주세요:
-1. 주요 동작을 명확한 한 문장으로 시작
-2. 구체적인 동작과 제스처를 시간 순서대로 설명
-3. 캐릭터/객체의 외모를 상세히 묘사
-4. 배경과 환경 세부 사항을 구체적으로 포함
-5. 카메라 각도와 움직임을 명시
-6. 조명과 색상을 자세히 설명
-7. 변화나 갑작스러운 사건을 자연스럽게 포함
-모든 설명은 하나의 자연스러운 문단으로 작성하고, 
-촬영 감독이 촬영 목록을 설명하는 것처럼 구체적이고 시각적으로 작성하세요.
-200단어를 넘지 않도록 하되, 최대한 상세하게 작성하세요.
+    """시나리오를 분석하여 각 섹션별 배경 영상용 프롬프트 생성"""
+    try:
+        # 각 섹션별 프롬프트 생성을 위한 메시지 구성
+        section_prompts = []
+        
+        for section_num in range(1, 6):
+            section_descriptions = {
+                1: "배경 및 필요성: 주제의 전반적인 분위기를 표현하는 배경 씬",
+                2: "흥미 유발: 긴장감이나 갈등을 암시하는 분위기 있는 배경",
+                3: "해결책 제시: 희망적이고 밝은 톤의 배경 전환",
+                4: "본론: 안정감 있고 신뢰도를 높이는 배경",
+                5: "결론: 임팩트 있는 마무리를 위한 역동적인 배경"
+            }
+            
+            messages = [
+                {"role": "system", "content": system_prompt_scenario},
+                {"role": "user", "content": f"""
+다음 스크립트의 {section_num}번째 섹션({section_descriptions[section_num]})에 대한 
+배경 영상 프롬프트를 생성해주세요.
 
+스크립트:
 {scenario}
 
-각 섹션별로 직접적인 제품 묘사는 피하고, 스크립트의 감성을 표현하는 배경 영상에 집중해주세요."""},
-    ]
-    
-        
-        response = client.chat.completions.create(
-            model="gpt-4-1106-preview",
-            messages=messages,
-            max_tokens=2000,
-        )
-        content = response.choices[0].message.content.strip()
-        
-        # 섹션별로 분리
-        sections = []
-        current_section = ""
-        for line in content.split('\n'):
-            if line.strip().startswith(('1.', '2.', '3.', '4.', '5.')):
-                if current_section:
-                    sections.append(current_section.strip())
-                current_section = line
-            else:
-                current_section += "\n" + line
-                
-        if current_section:
-            sections.append(current_section.strip())
+주의사항:
+1. 해당 섹션의 특성({section_descriptions[section_num]})에 맞는 분위기와 톤을 반영하세요.
+2. 직접적인 제품/서비스 묘사는 피하고, 감성적이고 은유적인 배경 영상에 집중하세요.
+3. 다음 구조를 반드시 포함하세요:
+   - 주요 동작을 명확한 한 문장으로 시작
+   - 구체적인 동작과 ���스처를 시간 순서대로 설명
+   - 배경과 환경 세부 사항을 구체적으로 포함
+   - 카메라 각도와 움직임을 명시
+   - 조명과 색상을 자세히 설명
+   - 변화나 갑작스러운 사건을 자연스럽게 포함"""}
+            ]
+
+            response = client.chat.completions.create(
+                model="gpt-4-1106-preview",
+                messages=messages,
+                max_tokens=1000,
+                temperature=0.7
+            )
             
-        # 부족한 섹션 채우기
-        while len(sections) < 5:
-            sections.append("추가 섹션이 필요합니다.")
+            section_prompt = response.choices[0].message.content.strip()
+            section_prompts.append(f"{section_num}. {section_prompt}")
             
-        return sections[:5]
+            # API 요청 사이에 짧은 딜레이 추가
+            time.sleep(1)
+        
+        return section_prompts
         
     except Exception as e:
         print(f"Error during scenario analysis: {e}")
         return ["Error occurred during analysis"] * 5
 
 def generate_section_video(prompt, preset, section_number=1, base_seed=171198, progress=gr.Progress()):
-    """각 섹션의 비디오 생성 - 에러 처리 추가"""
+    """각 섹션의 비디오 생성"""
     try:
         if not prompt or len(prompt.strip()) < 50:
             raise gr.Error("프롬프트는 최소 50자 이상이어야 합니다.")
             
-        selected = next(item for item in preset_options if item["label"] == preset)
+        if not preset:
+            raise gr.Error("해상도 프리셋을 선택해주세요.")
+            
+        selected = next((item for item in preset_options if item["label"] == preset), None)
+        if not selected:
+            raise gr.Error("올바르지 않은 프리셋입니다.")
+            
         section_seed = base_seed + section_number
         
         return generate_video_from_text(
             prompt=prompt,
+            enhance_prompt_toggle=False,  # 섹션 생성시는 프롬프트 증강 비활성화
+            negative_prompt="low quality, worst quality, deformed, distorted, warped",
+            frame_rate=25,
+            seed=section_seed,
+            num_inference_steps=41,
+            guidance_scale=4.0,
             height=selected["height"],
             width=selected["width"],
             num_frames=selected["num_frames"],
-            seed=section_seed,
             progress=progress
         )
     except Exception as e:
         print(f"Error in section {section_number}: {e}")
         raise gr.Error(f"섹션 {section_number} 생성 중 오류: {str(e)}")
+    finally:
+        torch.cuda.empty_cache()
+        gc.collect()
 
-# 개별 섹션 프롬프트 생성 함수 추가
 def generate_single_section_prompt(scenario, section_number):
     """개별 섹션에 대한 프롬프트 생성"""
     section_descriptions = {
@@ -658,23 +678,35 @@ def generate_single_section_prompt(scenario, section_number):
         {"role": "system", "content": system_prompt_scenario},
         {"role": "user", "content": f"""
 다음 스크립트의 {section_number}번째 섹션({section_descriptions[section_number]})에 대한 
-배경 영상 프롬프트만을 생성해주세요:
+배경 영상 프롬프트를 생성해주세요.
 
+스크립트:
 {scenario}
 
-직접적인 제품 묘사는 피하고, 스크립트의 주제와 감성을 표현하는 핵심 키워드를 반영한 배경 영상에 집중해주세요."""}
+주의사항:
+1. 해당 섹션의 특성({section_descriptions[section_number]})에 맞는 분위기와 톤을 반영하세요.
+2. 직접적인 제품/서비스 묘사는 피하고, 감성적이고 은유적인 배경 영상에 집중하세요.
+3. 다음 구조를 반드시 포함하세요:
+   - 주요 동작을 명확한 한 문장으로 시작
+   - 구체적인 동작과 제스처를 시간 순서대로 설명
+   - 배경과 환경 세부 사항을 구체적으로 포함
+   - 카메라 각도와 움직임을 명시
+   - 조명과 색상을 자세히 설명
+   - 변화나 갑작스러운 사건을 자연스럽게 포함"""}
     ]
     
     try:
         response = client.chat.completions.create(
             model="gpt-4-1106-preview",
             messages=messages,
-            max_tokens=500,
+            max_tokens=1000,  # 토큰 수 증가
+            temperature=0.7
         )
-        return response.choices[0].message.content.strip()
+        generated_prompt = response.choices[0].message.content.strip()
+        return f"{section_number}. {generated_prompt}"
     except Exception as e:
-        print(f"Error during prompt generation: {e}")
-        return "Error occurred during prompt generation"
+        print(f"Error during prompt generation for section {section_number}: {e}")
+        return f"Error occurred during prompt generation for section {section_number}"
 
 
 # 비디오 결합 함수 추가
@@ -716,11 +748,23 @@ def merge_section_videos(section1, section2, section3, section4, section5):
     videos = []
     
     # 각 섹션 비디오 확인 및 처리
-    for i, video in enumerate([section1, section2, section3, section4, section5], 1):
-        if video and os.path.exists(video):
-            videos.append(video)
+    for i, video_path in enumerate([section1, section2, section3, section4, section5], 1):
+        if video_path:
+            if os.path.exists(video_path):
+                try:
+                    # 비디오 파일 검증
+                    cap = cv2.VideoCapture(video_path)
+                    if cap.isOpened():
+                        videos.append(video_path)
+                        cap.release()
+                    else:
+                        raise gr.Error(f"섹션 {i}의 영상 파일이 손상되었거나 읽을 수 없습니다.")
+                except Exception as e:
+                    raise gr.Error(f"섹션 {i} 영상 처리 중 오류: {str(e)}")
+            else:
+                raise gr.Error(f"섹션 {i}의 영상 파일을 찾을 수 없습니다.")
         else:
-            raise gr.Error(f"섹션 {i}의 영상이 없거나 접근할 수 없습니다.")
+            raise gr.Error(f"섹션 {i}의 영상이 없습니다.")
     
     if not videos:
         raise gr.Error("결합할 영상이 없습니다.")
@@ -746,388 +790,428 @@ def merge_section_videos(section1, section2, section3, section4, section5):
                 ret, frame = cap.read()
                 if not ret:
                     break
-                # 필요한 경우 프레임 크기 조정
+                # 프레임 크기가 다른 경우 리사이즈
                 if frame.shape[:2] != (height, width):
                     frame = cv2.resize(frame, (width, height))
                 out.write(frame)
             cap.release()
 
         out.release()
+        print(f"Successfully merged {len(videos)} videos")
         return output_path
         
     except Exception as e:
         raise gr.Error(f"비디오 결합 중 오류 발생: {e}")
 
-
-# Gradio Interface Definition
-with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as iface:
-    with gr.Tabs():
-        # Text to Video Tab
-        with gr.TabItem("텍스트로 비디오 만들기"):
-            with gr.Row():
-                with gr.Column():
-                    txt2vid_prompt = gr.Textbox(
-                        label="Step 1: 프롬프트 입력",
-                        placeholder="생성하고 싶은 비디오를 설명하세요 (최소 50자)...",
-                        value="귀여운 고양이",
-                        lines=5,
-                    )
-                    txt2vid_enhance_toggle = Toggle(
-                        label="프롬프트 개선",
-                        value=False,
-                        interactive=True,
-                    )
-
-                    txt2vid_negative_prompt = gr.Textbox(
-                        label="Step 2: 네거티브 프롬프트 입력",
-                        placeholder="비디오에서 원하지 않는 요소를 설명하세요...",
-                        value="low quality, worst quality, deformed, distorted, warped, motion smear, motion artifacts, fused fingers, incorrect anatomy, strange hands, unattractive",
-                        lines=2,
-                        visible=False
-                    )
-
-                    txt2vid_preset = gr.Dropdown(
-                        choices=[p["label"] for p in preset_options],
-                        value="[16:9] 512x320, 10.3초",
-                        label="Step 2: 해상도 프리셋 선택",
-                    )
-
-                    txt2vid_frame_rate = gr.Slider(
-                        label="Step 3: 프레임 레이트",
-                        minimum=21,
-                        maximum=30,
-                        step=1,
-                        value=25,
-                        visible=False
-                    )
-
-                    txt2vid_advanced = create_advanced_options()
-                    txt2vid_generate = gr.Button(
-                        "Step 3: 비디오 생성",
-                        variant="primary",
-                        size="lg",
-                    )
-
-                with gr.Column():
-                    txt2vid_output = gr.Video(label="생성된 비디오")
-
-        # Image to Video Tab
-        with gr.TabItem("이미지로 비디오 만들기"):
-            with gr.Row():
-                with gr.Column():
-                    img2vid_image = gr.Image(
-                        type="filepath",
-                        label="Step 1: 입력 이미지 업로드",
-                        elem_id="image_upload",
-                    )
-                    img2vid_prompt = gr.Textbox(
-                        label="Step 2: 프롬프트 입력",
-                        placeholder="이미지를 어떻게 애니메이션화할지 설명하세요 (최소 50자)...",
-                        value="귀여운 고양이",
-                        lines=5,
-                    )
-                    img2vid_enhance_toggle = Toggle(
-                        label="프롬프트 증강",
-                        value=False,
-                        interactive=True,
-                    )
-                    img2vid_negative_prompt = gr.Textbox(
-                        label="Step 3: 네거티브 프롬프트 입력",
-                        placeholder="비디오에서 원하지 않는 요소를 설명하세요...",
-                        value="low quality, worst quality, deformed, distorted, warped, motion smear, motion artifacts, fused fingers, incorrect anatomy, strange hands, unattractive",
-                        lines=2,
-                        visible=False
-                    )
-
-                    img2vid_preset = gr.Dropdown(
-                        choices=[p["label"] for p in preset_options],
-                        value="[16:9] 512x320, 10.3초",
-                        label="Step 3: 해상도 프리셋 선택",
-                    )
-
-                    img2vid_frame_rate = gr.Slider(
-                        label="Step 4: 프레임 레이트",
-                        minimum=21,
-                        maximum=30,
-                        step=1,
-                        value=25,
-                        visible=False
-                    )
-
-                    img2vid_advanced = create_advanced_options()
-                    img2vid_generate = gr.Button(
-                        "Step 4: 비디오 생성",
-                        variant="primary",
-                        size="lg",
-                    )
-
-                with gr.Column():
-                    img2vid_output = gr.Video(label="생성된 비디오")
-
-
-        # Scenario to Video Tab (Modified)
-        with gr.TabItem("시나리오로 비디오 만들기(숏폼)"):
-            with gr.Row():
-                with gr.Column(scale=1):
-                    scenario_input = gr.Textbox(
-                        label="영상 스크립트 입력",
-                        placeholder="전체 시나리오를 입력하세요...",
-                        lines=10
-                    )
-                    scenario_preset = gr.Dropdown(
-                        choices=[p["label"] for p in preset_options],
-                        value="[16:9] 512x320, 10.3초",
-                        label="화면 크기 선택"
-                    )
-                    analyze_btn = gr.Button("시나리오 분석 및 프롬프트 생성", variant="primary")
-                
-                with gr.Column(scale=2):
-                    with gr.Row():
-                        # 섹션 1
-                        with gr.Column():
-                            section1_prompt = gr.Textbox(
-                                label="1. 배경 및 필요성",
-                                lines=4
-                            )
-                            with gr.Row():
-                                section1_regenerate = gr.Button("🔄 프롬프트 생성")
-                                section1_generate = gr.Button("🔄 영상 생성")
-                            section1_video = gr.Video(label="섹션 1 영상")
-                        
-                        # 섹션 2
-                        with gr.Column():
-                            section2_prompt = gr.Textbox(
-                                label="2. 흥미 유발",
-                                lines=4
-                            )
-                            with gr.Row():
-                                section2_regenerate = gr.Button("🔄 프롬프트 생성")
-                                section2_generate = gr.Button("🔄 영상 생성")
-                            section2_video = gr.Video(label="섹션 2 영상")
-                    
-                    with gr.Row():
-                        # 섹션 3
-                        with gr.Column():
-                            section3_prompt = gr.Textbox(
-                                label="3. 해결책 제시",
-                                lines=4
-                            )
-                            with gr.Row():
-                                section3_regenerate = gr.Button("🔄 프롬프트 생성")
-                                section3_generate = gr.Button("🔄 영상 생성")
-                            section3_video = gr.Video(label="섹션 3 영상")
-                        
-                        # 섹션 4
-                        with gr.Column():
-                            section4_prompt = gr.Textbox(
-                                label="4. 본론",
-                                lines=4
-                            )
-                            with gr.Row():
-                                section4_regenerate = gr.Button("🔄 프롬프트 생성")
-                                section4_generate = gr.Button("🔄 영상 생성")
-                            section4_video = gr.Video(label="섹션 4 영상")
-                    
-                    with gr.Row():
-                        # 섹션 5
-                        with gr.Column():
-                            section5_prompt = gr.Textbox(
-                                label="5. 결론 및 강조",
-                                lines=4
-                            )
-                            with gr.Row():
-                                section5_regenerate = gr.Button("🔄 프롬프트 생성")
-                                section5_generate = gr.Button("🔄 영상 생성")
-                            section5_video = gr.Video(label="섹션 5 영상")
-
-
-    
-    # 통합 영상 섹션 추가
-                    with gr.Row():
-                        with gr.Column(scale=1):
-            # 기존의 scenario_input과 analyze_btn 유지
-                            merge_videos_btn = gr.Button("통합 영상 생성", variant="primary", size="lg")
+def generate_script(topic):
+    """주제에 맞는 스크립트 생성"""
+    if not topic:
+        return "주제를 입력해주세요."
         
-                        with gr.Column(scale=2):
-            # 기존의 섹션 1-5 유지
-            
-            # 통합 영상 출력 섹션 추가
-                            with gr.Row():
-                                merged_video_output = gr.Video(label="통합 영상")
-
-
-
-    
-# Event handlers
-    txt2vid_preset.change(
-        fn=preset_changed,
-        inputs=[txt2vid_preset],
-        outputs=[
-            txt2vid_current_height,
-            txt2vid_current_width,
-            txt2vid_current_num_frames,
-            *txt2vid_advanced[3:]
-        ]
-    )
-
-    txt2vid_enhance_toggle.change(
-        fn=update_prompt_t2v,
-        inputs=[txt2vid_prompt, txt2vid_enhance_toggle],
-        outputs=txt2vid_prompt
-    )
-
-    txt2vid_generate.click(
-        fn=generate_video_from_text,
-        inputs=[
-            txt2vid_prompt,
-            txt2vid_enhance_toggle,
-            txt2vid_negative_prompt,
-            txt2vid_frame_rate,
-            *txt2vid_advanced[:3],
-            txt2vid_current_height,
-            txt2vid_current_width,
-            txt2vid_current_num_frames,
-        ],
-        outputs=txt2vid_output,
-        concurrency_limit=1,
-        concurrency_id="generate_video",
-        queue=True,
-    )
-
-    img2vid_preset.change(
-        fn=preset_changed,
-        inputs=[img2vid_preset],
-        outputs=[
-            img2vid_current_height,
-            img2vid_current_width,
-            img2vid_current_num_frames,
-            *img2vid_advanced[3:]
-        ]
-    )
-
-    img2vid_enhance_toggle.change(
-        fn=update_prompt_i2v,
-        inputs=[img2vid_prompt, img2vid_enhance_toggle],
-        outputs=img2vid_prompt
-    )
-
-    img2vid_generate.click(
-        fn=generate_video_from_image,
-        inputs=[
-            img2vid_image,
-            img2vid_prompt,
-            img2vid_enhance_toggle,
-            img2vid_negative_prompt,
-            img2vid_frame_rate,
-            *img2vid_advanced[:3],
-            img2vid_current_height,
-            img2vid_current_width,
-            img2vid_current_num_frames,
-        ],
-        outputs=img2vid_output,
-        concurrency_limit=1,
-        concurrency_id="generate_video",
-        queue=True,
-    )
-
-    # Scenario tab event handlers
-    analyze_btn.click(
-        fn=analyze_scenario,
-        inputs=[scenario_input],
-        outputs=[
-            section1_prompt, section2_prompt, section3_prompt,
-            section4_prompt, section5_prompt
-        ]
-    )
-
-
-# 각 섹션의 프롬프트 재생성 이벤트 핸들러 추가
-    section1_regenerate.click(
-        fn=lambda x: generate_single_section_prompt(x, 1),
-        inputs=[scenario_input],
-        outputs=section1_prompt
-    )
-    
-    section2_regenerate.click(
-        fn=lambda x: generate_single_section_prompt(x, 2),
-        inputs=[scenario_input],
-        outputs=section2_prompt
-    )
-    
-    section3_regenerate.click(
-        fn=lambda x: generate_single_section_prompt(x, 3),
-        inputs=[scenario_input],
-        outputs=section3_prompt
-    )
-    
-    section4_regenerate.click(
-        fn=lambda x: generate_single_section_prompt(x, 4),
-        inputs=[scenario_input],
-        outputs=section4_prompt
-    )
+    messages = [
+        {"role": "system", "content": """당신은 영상 스크립트 작성 전문가입니다.
+주어진 주제로 다음 구조에 맞는 5개 섹션의 스크립트를 작성해주세요:
+
+1. 배경 및 필요성: 주제 소개와 시청자의 흥미 유발
+2. 흥미 유발: 구체적인 내용 전개와 호기심 자극
+3. 해결책 제시: 핵심 내용과 해결방안 제시
+4. 본론: 상세한 설명과 장점 부각
+5. 결론: 핵심 메시지 강조와 행동 유도
+
+각 섹션은 자연스럽게 연결되어야 하며, 
+전체적으로 일관된 톤과 분위기를 유지하면서도 
+시청자의 관심을 끝까지 유지할 수 있도록 작성해주세요."""},
+        {"role": "user", "content": f"다음 주제로 영상 스크립트를 작성해주세요: {topic}"}
+    ]
     
-    section5_regenerate.click(
-        fn=lambda x: generate_single_section_prompt(x, 5),
-        inputs=[scenario_input],
-        outputs=section5_prompt
-    )
-
-
-# 섹션 생성 이벤트 핸들러
-    section1_generate.click(
-        fn=generate_section_video,
-        inputs=[section1_prompt, scenario_preset],
-        outputs=section1_video,
-        api_name=f"generate_section1"
-    )
-
-    section2_generate.click(
-        fn=lambda p, pr: generate_section_video(p, pr, 2),
-        inputs=[section2_prompt, scenario_preset],
-        outputs=section2_video,
-        api_name=f"generate_section2"
-    )
-
-    section3_generate.click(
-        fn=lambda p, pr: generate_section_video(p, pr, 3),
-        inputs=[section3_prompt, scenario_preset],
-        outputs=section3_video,
-        api_name=f"generate_section3"
-    )
-
-    section4_generate.click(
-        fn=lambda p, pr: generate_section_video(p, pr, 4),
-        inputs=[section4_prompt, scenario_preset],
-        outputs=section4_video,
-        api_name=f"generate_section4"
-    )
-
-    section5_generate.click(
-        fn=lambda p, pr: generate_section_video(p, pr, 5),
-        inputs=[section5_prompt, scenario_preset],
-        outputs=section5_video,
-        api_name=f"generate_section5"
-    )
-
-
-
+    try:
+        response = client.chat.completions.create(
+            model="gpt-4-1106-preview",
+            messages=messages,
+            max_tokens=2000,
+            temperature=0.7
+        )
+        return response.choices[0].message.content.strip()
+    except Exception as e:
+        print(f"Error during script generation: {e}")
+        return "스크립트 생성 중 오류가 발생했습니다."
 
 
-# 이벤트 핸들러 추가
-    merge_videos_btn.click(
-        fn=merge_section_videos,
-        inputs=[
-            section1_video,
-            section2_video,
-            section3_video,
-            section4_video,
-            section5_video
-        ],
-        outputs=merged_video_output
-    )
+def cleanup():
+    """메모리 정리 함수"""
+    torch.cuda.empty_cache()
+    gc.collect()
+
+with gr.Blocks(theme="Yntec/HaleyCH_Theme_Orange") as iface:
+     # State 변수들의 초기화
+     txt2vid_current_height = gr.State(value=320)
+     txt2vid_current_width = gr.State(value=512)
+     txt2vid_current_num_frames = gr.State(value=257)
+
+     img2vid_current_height = gr.State(value=320)
+     img2vid_current_width = gr.State(value=512)
+     img2vid_current_num_frames = gr.State(value=257)
+
+     with gr.Tabs():
+          # Text to Video Tab
+          with gr.TabItem("텍스트로 비디오 만들기"):
+               with gr.Row():
+                    with gr.Column():
+                         txt2vid_prompt = gr.Textbox(
+                              label="Step 1: 프롬프트 입력",
+                              placeholder="생성하고 싶은 비디오를 설명하세요 (최소 50자)...",
+                              value="귀여운 고양이",
+                              lines=5,
+                         )
+                         txt2vid_enhance_toggle = Toggle(
+                              label="프롬프트 증강",
+                              value=False,
+                              interactive=True,
+                         )
+                         txt2vid_negative_prompt = gr.Textbox(
+                              label="Step 2: 네거티브 프롬프트 입력",
+                              placeholder="비디오에서 원하지 않는 요소를 설명하세요...",
+                              value="low quality, worst quality, deformed, distorted, warped, motion smear, motion artifacts, fused fingers, incorrect anatomy, strange hands, unattractive",
+                              lines=2,
+                              visible=False
+                         )
+                         txt2vid_preset = gr.Dropdown(
+                              choices=[p["label"] for p in preset_options],
+                              value="[16:9] 512x320, 10.3초",
+                              label="Step 2: 해상도 프리셋 선택",
+                         )
+                         txt2vid_frame_rate = gr.Slider(
+                              label="Step 3: 프레임 레이트",
+                              minimum=21,
+                              maximum=30,
+                              step=1,
+                              value=25,
+                              visible=False
+                         )
+                         txt2vid_advanced = create_advanced_options()
+                         txt2vid_generate = gr.Button(
+                              "Step 3: 비디오 생성",
+                              variant="primary",
+                              size="lg",
+                         )
+                    with gr.Column():
+                         txt2vid_output = gr.Video(label="생성된 비디오")
+
+
+# Image to Video Tab
+          with gr.TabItem("이미지로 비디오 만들기"):
+               with gr.Row():
+                    with gr.Column():
+                         img2vid_image = gr.Image(
+                              type="filepath",
+                              label="Step 1: 입력 이미지 업로드",
+                              elem_id="image_upload",
+                         )
+                         img2vid_prompt = gr.Textbox(
+                              label="Step 2: 프롬프트 입력",
+                              placeholder="이미지를 어떻게 애니메이션화할지 설명하세요 (최소 50자)...",
+                              value="귀여운 고양이",
+                              lines=5,
+                         )
+                         img2vid_enhance_toggle = Toggle(
+                              label="프롬프트 증강",
+                              value=False,
+                              interactive=True,
+                         )
+                         img2vid_negative_prompt = gr.Textbox(
+                              label="Step 3: 네거티브 프롬프트 입력",
+                              placeholder="비디오에서 원하지 않는 요소를 설명하세요...",
+                              value="low quality, worst quality, deformed, distorted, warped, motion smear, motion artifacts, fused fingers, incorrect anatomy, strange hands, unattractive",
+                              lines=2,
+                              visible=False
+                         )
+                         img2vid_preset = gr.Dropdown(
+                              choices=[p["label"] for p in preset_options],
+                              value="[16:9] 512x320, 10.3초",
+                              label="Step 3: 해상도 프리셋 선택",
+                         )
+                         img2vid_frame_rate = gr.Slider(
+                              label="Step 4: 프레임 레이트",
+                              minimum=21,
+                              maximum=30,
+                              step=1,
+                              value=25,
+                              visible=False
+                         )
+                         img2vid_advanced = create_advanced_options()
+                         img2vid_generate = gr.Button(
+                              "Step 4: 비디오 생성",
+                              variant="primary",
+                              size="lg",
+                         )
+                    with gr.Column():
+                         img2vid_output = gr.Video(label="생성된 비디오")                        
+
+
+# Scenario Tab
+          with gr.TabItem("시나리오로 비디오 만들기(숏폼)"):
+               with gr.Row():
+                    with gr.Column(scale=1):
+                         script_topic = gr.Textbox(
+                              label="스크립트 생성",
+                              placeholder="겨울 일본 온천 여행을 주제로 밝은 느낌으로 스크립트 생성하라",
+                              lines=2
+                         )
+                         generate_script_btn = gr.Button("스크립트 생성", variant="primary")
+                         
+                         scenario_input = gr.Textbox(
+                              label="영상 스크립트 입력",
+                              placeholder="전체 시나리오를 입력하세요...",
+                              lines=10
+                         )
+                         scenario_preset = gr.Dropdown(
+                              choices=[p["label"] for p in preset_options],
+                              value="[16:9] 512x320, 10.3초",
+                              label="화면 크기 선택"
+                         )
+                         analyze_btn = gr.Button("시나리오 분석 및 프롬프트 생성", variant="primary")
+
+                    with gr.Column(scale=2):
+                         with gr.Row():
+                              # 섹션 1
+                              with gr.Column():
+                                   section1_prompt = gr.Textbox(
+                                        label="1. 배경 및 필요성",
+                                        lines=4
+                                   )
+                                   with gr.Row():
+                                        section1_regenerate = gr.Button("🔄 프롬프트 생성")
+                                        section1_generate = gr.Button("🔄 영상 생성")
+                                   section1_video = gr.Video(label="섹션 1 영상")
+                              
+                              # 섹션 2
+                              with gr.Column():
+                                   section2_prompt = gr.Textbox(
+                                        label="2. 흥미 유발",
+                                        lines=4
+                                   )
+                                   with gr.Row():
+                                        section2_regenerate = gr.Button("🔄 프롬프트 생성")
+                                        section2_generate = gr.Button("🔄 영상 생성")
+                                   section2_video = gr.Video(label="섹션 2 영상")
+
+
+
+                         with gr.Row():
+                              # 섹션 3
+                              with gr.Column():
+                                   section3_prompt = gr.Textbox(
+                                        label="3. 해결책 제시",
+                                        lines=4
+                                   )
+                                   with gr.Row():
+                                        section3_regenerate = gr.Button("🔄 프롬프트 생성")
+                                        section3_generate = gr.Button("🔄 영상 생성")
+                                   section3_video = gr.Video(label="섹션 3 영상")
+                              
+                              # 섹션 4
+                              with gr.Column():
+                                   section4_prompt = gr.Textbox(
+                                        label="4. 본론",
+                                        lines=4
+                                   )
+                                   with gr.Row():
+                                        section4_regenerate = gr.Button("🔄 프롬프트 생성")
+                                        section4_generate = gr.Button("🔄 영상 생성")
+                                   section4_video = gr.Video(label="섹션 4 영상")
+                         
+                         with gr.Row():
+                              # 섹션 5
+                              with gr.Column():
+                                   section5_prompt = gr.Textbox(
+                                        label="5. 결론 및 강조",
+                                        lines=4
+                                   )
+                                   with gr.Row():
+                                        section5_regenerate = gr.Button("🔄 프롬프트 생성")
+                                        section5_generate = gr.Button("🔄 영상 생성")
+                                   section5_video = gr.Video(label="섹션 5 영상")
+
+                         # 통합 영상 섹션
+                         with gr.Row():
+                              with gr.Column(scale=1):
+                                   merge_videos_btn = gr.Button("통합 영상 생성", variant="primary", size="lg")
+                              
+                              with gr.Column(scale=2):
+                                   with gr.Row():
+                                        merged_video_output = gr.Video(label="통합 영상")
+
+
+# Text to Video Tab handlers
+     txt2vid_preset.change(
+          fn=preset_changed,
+          inputs=[txt2vid_preset],
+          outputs=[
+               txt2vid_current_height,
+               txt2vid_current_width,
+               txt2vid_current_num_frames,
+               txt2vid_advanced[3],  # height_slider
+               txt2vid_advanced[4],  # width_slider
+               txt2vid_advanced[5],  # num_frames_slider
+          ]
+     )
+
+     txt2vid_enhance_toggle.change(
+          fn=update_prompt_t2v,
+          inputs=[txt2vid_prompt, txt2vid_enhance_toggle],
+          outputs=txt2vid_prompt
+     )
+
+     txt2vid_generate.click(
+          fn=generate_video_from_text,
+          inputs=[
+               txt2vid_prompt,
+               txt2vid_enhance_toggle,
+               txt2vid_negative_prompt,
+               txt2vid_frame_rate,
+               txt2vid_advanced[0],  # seed
+               txt2vid_advanced[1],  # inference_steps
+               txt2vid_advanced[2],  # guidance_scale
+               txt2vid_current_height,
+               txt2vid_current_width,
+               txt2vid_current_num_frames,
+          ],
+          outputs=txt2vid_output,
+     )
+
+     # Image to Video Tab handlers
+     img2vid_preset.change(
+          fn=preset_changed,
+          inputs=[img2vid_preset],
+          outputs=[
+               img2vid_current_height,
+               img2vid_current_width,
+               img2vid_current_num_frames,
+               img2vid_advanced[3],  # height_slider
+               img2vid_advanced[4],  # width_slider
+               img2vid_advanced[5],  # num_frames_slider
+          ]
+     )
+
+     img2vid_enhance_toggle.change(
+          fn=update_prompt_i2v,
+          inputs=[img2vid_prompt, img2vid_enhance_toggle],
+          outputs=img2vid_prompt
+     )
+
+     img2vid_generate.click(
+          fn=generate_video_from_image,
+          inputs=[
+               img2vid_image,
+               img2vid_prompt,
+               img2vid_enhance_toggle,
+               img2vid_negative_prompt,
+               img2vid_frame_rate,
+               img2vid_advanced[0],  # seed
+               img2vid_advanced[1],  # inference_steps
+               img2vid_advanced[2],  # guidance_scale
+               img2vid_current_height,
+               img2vid_current_width,
+               img2vid_current_num_frames,
+          ],
+          outputs=img2vid_output,
+     )
+
+
+
+# Scenario Tab handlers
+     generate_script_btn.click(
+          fn=generate_script,
+          inputs=[script_topic],
+          outputs=[scenario_input]
+     )
+
+     analyze_btn.click(
+          fn=analyze_scenario,
+          inputs=[scenario_input],
+          outputs=[
+               section1_prompt, section2_prompt, section3_prompt,
+               section4_prompt, section5_prompt
+          ]
+     )
+
+     # 섹션별 프롬프트 재생성 핸들러
+     section1_regenerate.click(
+          fn=lambda x: generate_single_section_prompt(x, 1),
+          inputs=[scenario_input],
+          outputs=section1_prompt
+     )
+
+     section2_regenerate.click(
+          fn=lambda x: generate_single_section_prompt(x, 2),
+          inputs=[scenario_input],
+          outputs=section2_prompt
+     )
+
+     section3_regenerate.click(
+          fn=lambda x: generate_single_section_prompt(x, 3),
+          inputs=[scenario_input],
+          outputs=section3_prompt
+     )
+
+     section4_regenerate.click(
+          fn=lambda x: generate_single_section_prompt(x, 4),
+          inputs=[scenario_input],
+          outputs=section4_prompt
+     )
+
+     section5_regenerate.click(
+          fn=lambda x: generate_single_section_prompt(x, 5),
+          inputs=[scenario_input],
+          outputs=section5_prompt
+     )
+
+     # 섹션별 비디오 생성 핸들러
+     section1_generate.click(
+          fn=lambda p, pr: generate_section_video(p, pr, 1),
+          inputs=[section1_prompt, scenario_preset],
+          outputs=section1_video
+     )
+
+     section2_generate.click(
+          fn=lambda p, pr: generate_section_video(p, pr, 2),
+          inputs=[section2_prompt, scenario_preset],
+          outputs=section2_video
+     )
+
+     section3_generate.click(
+          fn=lambda p, pr: generate_section_video(p, pr, 3),
+          inputs=[section3_prompt, scenario_preset],
+          outputs=section3_video
+     )
+
+     section4_generate.click(
+          fn=lambda p, pr: generate_section_video(p, pr, 4),
+          inputs=[section4_prompt, scenario_preset],
+          outputs=section4_video
+     )
+
+     section5_generate.click(
+          fn=lambda p, pr: generate_section_video(p, pr, 5),
+          inputs=[section5_prompt, scenario_preset],
+          outputs=section5_video
+     )
+
+     # 통합 영상 생성 핸들러
+     merge_videos_btn.click(
+          fn=merge_section_videos,
+          inputs=[
+               section1_video,
+               section2_video,
+               section3_video,
+               section4_video,
+               section5_video
+          ],
+          outputs=merged_video_output
+     )
 
-    
 if __name__ == "__main__":
-    iface.queue(max_size=64, default_concurrency_limit=1, api_open=False).launch(
-        share=True, show_api=False
-    )
+     iface.queue(max_size=64, default_concurrency_limit=1, api_open=False).launch(
+          share=True, 
+          show_api=False
+     )