app.py

import gradio as gr
import json
import base64
import tempfile
import os
import wave
from moviepy.editor import ImageClip, AudioFileClip, concatenate_videoclips

# Configurações de áudio do Gemini (Default: 24kHz, 16bit, Mono)
SAMPLE_RATE = 24000
NUM_CHANNELS = 1
SAMPWIDTH = 2  # 16 bit = 2 bytes

def pcm_to_wav(pcm_base64, output_path):
    """Decodifica Base64 PCM e salva como arquivo WAV com cabeçalhos corretos."""
    try:
        # Decodificar string base64 para bytes
        pcm_bytes = base64.b64decode(pcm_base64)
        
        # Escrever arquivo WAV
        with wave.open(output_path, 'wb') as wav_file:
            wav_file.setnchannels(NUM_CHANNELS)
            wav_file.setsampwidth(SAMPWIDTH)
            wav_file.setframerate(SAMPLE_RATE)
            wav_file.writeframes(pcm_bytes)
        return True
    except Exception as e:
        print(f"Erro ao converter audio: {e}")
        return False

def base64_to_image(image_base64, output_path):
    """Decodifica imagem Base64 e salva em arquivo."""
    try:
        with open(output_path, "wb") as f:
            f.write(base64.b64decode(image_base64))
        return True
    except Exception as e:
        print(f"Erro ao salvar imagem: {e}")
        return False

def generate_video(project_json):
    """
    Recebe um JSON com o manifesto do projeto, 
    processa cenas e gera um MP4.
    """
    try:
        # Se o gradio enviar como dict, usa direto, senão faz parse
        if isinstance(project_json, str):
            data = json.loads(project_json)
        else:
            data = project_json
            
        scenes_data = data.get("scenes", [])
        
        clips = []

        # Criar diretório temporário para processamento
        with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir:
            
            # Ordenar cenas por ID para garantir sequencia
            scenes_data.sort(key=lambda x: x.get("id", 0))

            for i, scene in enumerate(scenes_data):
                scene_id = scene.get("id", i)
                print(f"Processando cena {scene_id}...")
                
                # Caminhos temporários
                img_path = os.path.join(temp_dir, f"scene_{scene_id}.jpg")
                audio_path = os.path.join(temp_dir, f"scene_{scene_id}.wav")
                
                # Extrair dados
                img_b64 = scene.get("image_data_base64")
                audio_b64 = scene.get("audio_data_base64")
                
                if not img_b64 or not audio_b64:
                    print(f"Pulando cena {scene_id}: dados incompletos")
                    continue

                # Salvar arquivos
                if not base64_to_image(img_b64, img_path): continue
                if not pcm_to_wav(audio_b64, audio_path): continue
                
                # Criar Clips Moviepy
                # Audio
                audio_clip = AudioFileClip(audio_path)
                
                # Imagem (duração = duração do áudio + 0.5s de respiro)
                duration = audio_clip.duration + 0.2
                video_clip = ImageClip(img_path).set_duration(duration)
                
                # Juntar áudio na imagem
                video_clip = video_clip.set_audio(audio_clip)
                
                # Fade in/out suave para transição
                video_clip = video_clip.crossfadein(0.5)
                
                clips.append(video_clip)
            
            if not clips:
                return None
            
            # Concatenar tudo
            final_video = concatenate_videoclips(clips, method="compose")
            
            # Arquivo de saída persistente
            output_filename = "video_final.mp4"
            final_video.write_videofile(
                output_filename, 
                fps=24, 
                codec="libx264", 
                audio_codec="aac",
                preset="medium"
            )
            
            return output_filename

    except Exception as e:
        return f"Erro no processamento: {str(e)}"

# Interface Gradio
demo = gr.Interface(
    fn=generate_video,
    inputs=gr.JSON(label="Manifesto do Projeto (JSON)"),
    outputs=gr.Video(label="Vídeo Gerado"),
    title="Marian Studio Renderer",
    description="Backend de renderização para o Marian Studio AI via MoviePy."
)

if __name__ == "__main__":
    demo.launch()