import gradio as gr
import torch
from diffusers import DiffusionPipeline, DPMSolverMultistepScheduler
from diffusers.utils import export_to_video

# शिव AI - मॉडल सेटअप
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("damo-vilab/text-to-video-ms-1.7b", torch_dtype=torch.float16, variant="fp16")
pipe.scheduler = DPMSolverMultistepScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)

if torch.cuda.is_available():
    pipe.enable_model_cpu_offload()

def generate_video(prompt):
    # वीडियो जनरेशन प्रोसेस
    video_frames = pipe(prompt, num_inference_steps=25).frames
    video_path = export_to_video(video_frames)
    return video_path

# शिव AI इंटरफ़ेस
with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown("## शिव एआई (Shiv AI) - टेक्स्ट टू वीडियो जनरेटर")
    gr.Markdown("स्वामी: **श्री राम नाग (Shri Ram Nag)**")
    
    with gr.Row():
        input_text = gr.Textbox(label="यहाँ लिखें", placeholder="जैसे: दौड़ता हुआ शेर")
        submit_btn = gr.Button("वीडियो बनाएँ")
    
    video_output = gr.Video(label="आपका वीडियो")
    submit_btn.click(fn=generate_video, inputs=input_text, outputs=video_output)

demo.launch()