Update app.py

app.py

@@ -1,22 +1,42 @@
 import gradio as gr
-from transformers import pipeline
+import torch
+from diffusers import DiffusionPipeline
+import os
 
-# تحميل نموذج محادثة (يمكنك تغيير اسم النموذج ليتناسب مع Lingbot-World)
-chatbot_pipeline = pipeline("text-generation", model="microsoft/DialoGPT-medium")
+# التحقق من وجود GPU (ضروري جداً لهذا النموذج)
+device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
 
-def respond(message, history):
-    # دمج الرسالة الجديدة مع السياق
-    response = chatbot_pipeline(message)[0]['generated_text']
-    return response
+# تحميل النموذج (استخدمنا الإصدار الأساسي كمثال)
+# ملاحظة: قد يحتاج النموذج لمساحة تخزين كبيرة (أكثر من 10GB)
+model_id = "robbyant/lingbot-world-base-cam"
+pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16 if device=="cuda" else torch.float32)
+pipe.to(device)
 
-# بناء واجهة Gradio
-demo = gr.ChatInterface(
-    fn=respond, 
-    title="Lingbot-World",
-    description="مرحباً بك في عالم Lingbot-World أونلاين!",
-    examples=["كيف حالك؟", "ما هو تخصصك؟"],
-    cache_examples=False,
-)
+def generate_world(input_image, prompt):
+    if input_image is None:
+        return None
+    
+    # عملية التوليد (Inference)
+    # ملاحظة: البارامترات قد تختلف قليلاً حسب التحديث الأخير للنموذج
+    output_video = pipe(prompt=prompt, image=input_image, num_frames=16).frames[0]
+    
+    # حفظ الفيديو مؤقتاً لعرضه
+    output_path = "output_world.mp4"
+    # كود حفظ الفيديو هنا (يعتمد على التنسيق الراجع من النموذج)
+    return output_path
+
+# بناء الواجهة
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("# Lingbot-World Online (Genie 3 Alternative)")
+    with gr.Row():
+        with gr.Column():
+            input_img = gr.Image(label="الصورة المرجعية (Initial Frame)")
+            prompt_text = gr.Textbox(label="الوصف (Prompt)", placeholder="مثلاً: تحرك الكاميرا لليمين...")
+            run_btn = gr.Button("توليد العالم")
+        with gr.Column():
+            output_vid = gr.Video(label="العالم المتولد")
+
+    run_btn.click(fn=generate_world, inputs=[input_img, prompt_text], outputs=output_vid)
 
 if __name__ == "__main__":
     demo.launch()