#!/usr/bin/env python3
"""
🎥 Video Content Safety Analysis
适配ZeroGPU的视频内容安全分析应用
"""
import os
import tempfile
import gradio as gr
import torch
import numpy as np
from typing import Optional, Tuple
import logging

# 设置中国镜像（如果在中国网络环境）
os.environ['HF_ENDPOINT'] = 'https://hf-mirror.com'

# ZeroGPU装饰器
try:
    import spaces
    GPU_AVAILABLE = True
    print("✅ ZeroGPU spaces 可用")
except ImportError:
    print("⚠️ ZeroGPU spaces 不可用，使用CPU模式")
    GPU_AVAILABLE = False
    # 创建空装饰器
    class spaces:
        @staticmethod
        def GPU(func):
            return func

# 全局变量
model = None
processor = None

def load_model():
    """加载模型（延迟加载）"""
    global model, processor
    
    if model is not None:
        return model, processor
    
    try:
        print("🔄 正在加载模型...")
        
        # 这里需要根据实际情况导入和加载您的模型
        # 暂时返回模拟的模型
        print("✅ 模型加载成功（模拟）")
        
        # 实际应该是：
        # from minigpt4_video_demo import init_model
        # model, processor, _, _, _ = init_model(args)
        
        model = "simulation_model"
        processor = "simulation_processor"
        
        return model, processor
        
    except Exception as e:
        print(f"❌ 模型加载失败: {e}")
        return None, None

@spaces.GPU if GPU_AVAILABLE else lambda f: f
def analyze_video_content(video_path: str, instruction: str = "请分析这个视频的内容") -> Tuple[str, str]:
    """
    分析视频内容
    
    Args:
        video_path: 视频文件路径
        instruction: 分析指令
        
    Returns:
        Tuple[str, str]: (分析结果, 安全评级)
    """
    try:
        # 加载模型
        model, processor = load_model()
        if model is None:
            return "❌ 模型加载失败", "无法评估"
        
        print(f"🔄 正在分析视频: {video_path}")
        print(f"📝 分析指令: {instruction}")
        
        # 模拟分析过程
        # 在实际应用中，这里会调用您的视频分析模型
        
        # 模拟分析结果
        analysis_result = f"""
🎬 **视频内容分析结果**

📋 **基本信息**:
- 视频路径: {video_path}
- 分析指令: {instruction}

🔍 **内容分析**:
- 检测到的对象: 人物、场景、文字等
- 音频内容: 语音转文字结果
- 情感分析: 积极/中性/消极

🛡️ **安全检测**:
- 暴力内容: 未检测到
- 不当内容: 未检测到
- 版权问题: 未检测到

✅ **总体评估**: 内容安全，符合平台规范
        """
        
        safety_rating = "✅ P3 (安全)"
        
        return analysis_result, safety_rating
        
    except Exception as e:
        error_msg = f"❌ 分析过程中出错: {str(e)}"
        return error_msg, "⚠️ 错误"

def create_interface():
    """创建Gradio界面"""
    
    with gr.Blocks(
        title="🎥 Video Content Safety Analysis",
        theme=gr.themes.Soft(),
        css="""
        .container { max-width: 800px; margin: auto; }
        .header { text-align: center; padding: 20px; }
        .footer { text-align: center; padding: 10px; color: #666; }
        """
    ) as app:
        
        # 标题
        gr.Markdown("""
        # 🎥 智能视频内容安全分析
        
        基于MiniGPT4-Video的多模态视频理解与安全检测系统
        
        ⚡ **ZeroGPU加速** | 🛡️ **智能安全检测** | 🌍 **中英双语支持**
        """, elem_classes=["header"])
        
        with gr.Row():
            with gr.Column(scale=1):
                # 输入区域
                gr.Markdown("## 📤 上传视频")
                
                video_input = gr.Video(
                    label="选择视频文件 (支持MP4, AVI, MOV等格式，建议小于50MB)"
                )
                
                instruction_input = gr.Textbox(
                    label="分析指令",
                    placeholder="请输入分析指令，如：请分析这个视频的内容安全性",
                    value="请分析这个视频的内容，重点关注是否存在违规内容",
                    lines=2
                )
                
                analyze_btn = gr.Button(
                    "🚀 开始分析",
                    variant="primary",
                    size="lg"
                )
                
            with gr.Column(scale=1):
                # 输出区域
                gr.Markdown("## 📊 分析结果")
                
                analysis_output = gr.Textbox(
                    label="详细分析",
                    lines=15,
                    max_lines=20,
                    show_copy_button=True
                )
                
                safety_output = gr.Textbox(
                    label="安全评级",
                    lines=1
                )
        
        # 示例和说明
        gr.Markdown("""
        ## 💡 使用说明
        
        1. **上传视频**: 选择要分析的视频文件
        2. **输入指令**: 描述您希望如何分析视频内容
        3. **开始分析**: 点击按钮开始智能分析
        4. **查看结果**: 获得详细的内容分析和安全评级
        
        ## ⚠️ 注意事项
        
        - 🕐 ZeroGPU有60秒运行时间限制
        - 📁 建议上传文件小于50MB
        - ⏱️ 首次加载模型需要1-2分钟
        - 🔄 分析时间取决于视频长度和复杂度
        
        ## 🏷️ 安全等级说明
        
        - **🚨 P0 (高危)**: 严重违规，需立即处理
        - **⚠️ P1 (中危)**: 中等风险，需要审核  
        - **⚡ P2 (低危)**: 轻微风险，建议关注
        - **✅ P3 (安全)**: 内容安全，符合规范
        """, elem_classes=["footer"])
        
        # 绑定事件
        analyze_btn.click(
            fn=analyze_video_content,
            inputs=[video_input, instruction_input],
            outputs=[analysis_output, safety_output],
            show_progress=True
        )
    
    return app

def main():
    """主函数"""
    print("🚀 启动视频内容安全分析应用")
    
    # 检查GPU可用性
    if torch.cuda.is_available():
        print(f"✅ GPU可用: {torch.cuda.get_device_name(0)}")
    else:
        print("⚠️ 使用CPU模式")
    
    # 创建应用
    app = create_interface()
    
    # 启动应用
    if __name__ == "__main__":
        app.launch(
            server_name="0.0.0.0",
            server_port=7860,
            share=False,
            show_error=True,
            quiet=False
        )

if __name__ == "__main__":
    main()