Create hd_specialist.py

hd_specialist.py

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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()