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# hd_specialist.py
import torch
import imageio
import os
import logging
from PIL import Image
from diffusers import SeedVR2Pipeline
from tqdm import tqdm
logger = logging.getLogger(__name__)
class HDSpecialist:
"""
Implementa o Especialista HD (Δ+) da arquitetura ADUC-SDR.
Utiliza o modelo SeedVR2 para realizar a restauração e o aprimoramento
de vídeo, atuando como a etapa final de pós-produção.
"""
def __init__(self):
self.device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
self.pipeline = None
self.model_id = "ByteDance-Seed/SeedVR2-3B"
logger.info(f"Especialista HD inicializado. Aguardando carregamento do modelo {self.model_id}...")
def _load_pipeline(self):
"""Carrega o pipeline do modelo sob demanda para economizar memória."""
if self.pipeline is None:
logger.info("Carregando o pipeline SeedVR2... Isso pode levar alguns minutos.")
try:
self.pipeline = SeedVR2Pipeline.from_pretrained(
self.model_id,
torch_dtype=torch.float16,
variant="fp16"
).to(self.device)
logger.info("Pipeline SeedVR2 carregado com sucesso.")
except Exception as e:
logger.error(f"Falha ao carregar o pipeline SeedVR2: {e}")
raise
def process_video(self, input_video_path: str, output_video_path: str, prompt: str, strength: float = 0.8, batch_size: int = 8) -> str:
"""
Aplica o aprimoramento HD a um vídeo.
Args:
input_video_path (str): Caminho para o vídeo de entrada.
output_video_path (str): Caminho para salvar o vídeo aprimorado.
prompt (str): Um prompt para guiar a restauração (pode ser o prompt global).
strength (float): Força do efeito de restauração.
batch_size (int): Número de frames para processar por lote para gerenciar a VRAM.
Returns:
str: O caminho para o vídeo aprimorado.
"""
self._load_pipeline()
if not os.path.exists(input_video_path):
logger.error(f"Vídeo de entrada não encontrado em: {input_video_path}")
raise FileNotFoundError(f"Vídeo de entrada não encontrado: {input_video_path}")
logger.info(f"Iniciando processo HD para: {input_video_path}")
# 1. Ler os frames do vídeo de entrada
reader = imageio.get_reader(input_video_path)
fps = reader.get_meta_data()['fps']
input_frames = [Image.fromarray(frame) for frame in reader]
reader.close()
logger.info(f"Vídeo lido. Total de {len(input_frames)} frames a {fps} FPS.")
# 2. Processar frames em lotes
processed_frames = []
# Usamos tqdm para ter uma barra de progresso no console
for i in tqdm(range(0, len(input_frames), batch_size), desc="Aprimorando frames com SeedVR2"):
batch = input_frames[i:i + batch_size]
# O pipeline retorna uma lista de imagens PIL
enhanced_batch = self.pipeline(
prompt=prompt,
frames=batch,
num_inference_steps=20,
guidance_scale=7.5,
strength=strength,
).frames
processed_frames.extend(enhanced_batch)
# 3. Salvar os frames aprimorados em um novo vídeo
logger.info(f"Salvando vídeo aprimorado em: {output_video_path}")
writer = imageio.get_writer(output_video_path, fps=fps, codec='libx264', quality=9)
for frame in processed_frames:
writer.append_data(np.array(frame))
writer.close()
logger.info("Processo HD concluído com sucesso.")
return output_video_path
# Instância Singleton para ser usada em toda a aplicação
hd_specialist_singleton = HDSpecialist() |