Update app.py

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@@ -2,7 +2,7 @@
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 # Copyright (C) August 4, 2025  Carlos Rodrigues dos Santos
 #
-# Versão 3.0.0 (UI Head for Aduc Framework)
+# Versão 3.2.0 (UI Head for Aduc Framework)
 #
 # Este arquivo implementa a interface de usuário com Gradio para o Aduc-Sdr.
 # Ele atua como um cliente para o 'aduc_framework', que contém toda a
@@ -18,13 +18,10 @@ import time
 import json
 
 # --- 1. IMPORTAÇÃO DO FRAMEWORK E SEUS TIPOS ---
-# A UI agora trata o Aduc-Sdr como um pacote que ela consome.
 import aduc_framework
 from aduc_framework.types import PreProductionParams, ProductionParams
 
 # --- CUSTOM UI THEME E CONFIGURAÇÃO INICIAL ---
-# (Esta seção permanece a mesma, pois é específica da aplicação)
-
 cinematic_theme = gr.themes.Base(
     primary_hue=gr.themes.colors.indigo,
     secondary_hue=gr.themes.colors.purple,
@@ -45,29 +42,22 @@ LOG_FILE_PATH = "aduc_log.txt"
 if os.path.exists(LOG_FILE_PATH):
     os.remove(LOG_FILE_PATH)
 
-# Configuração de logging
 log_format = '%(asctime)s - %(levelname)s - [%(name)s:%(funcName)s] - %(message)s'
 root_logger = logging.getLogger()
 root_logger.setLevel(logging.INFO)
 root_logger.handlers.clear()
 stream_handler = logging.StreamHandler(sys.stdout)
-stream_handler.setLevel(logging.INFO)
 stream_handler.setFormatter(logging.Formatter(log_format))
 root_logger.addHandler(stream_handler)
 file_handler = logging.FileHandler(LOG_FILE_PATH, mode='w', encoding='utf-8')
-file_handler.setLevel(logging.INFO)
 file_handler.setFormatter(logging.Formatter(log_format))
 root_logger.addHandler(file_handler)
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
-# Carrega a configuração e inicializa o framework
 try:
     with open("config.yaml", 'r') as f: config = yaml.safe_load(f)
     WORKSPACE_DIR = config['application']['workspace_dir']
-    
-    # --- PONTO DE ENTRADA DO FRAMEWORK ---
     aduc = aduc_framework.create_aduc_instance(workspace_dir=WORKSPACE_DIR)
-    
     logger.info("Interface Gradio inicializada e conectada ao Aduc Framework.")
 except Exception as e:
     logger.critical(f"ERRO CRÍTICO durante a inicialização: {e}", exc_info=True)
@@ -76,88 +66,53 @@ except Exception as e:
 # --- 2. FUNÇÕES WRAPPER (CAMADA DE TRADUÇÃO UI <-> FRAMEWORK) ---
 
 def run_pre_production_wrapper(prompt, num_keyframes, ref_files, resolution_str, duration_per_fragment, progress=gr.Progress()):
-    """
-    Coleta dados da UI, os empacota em um objeto Pydantic e chama a tarefa de pré-produção do framework.
-    """
-    if not ref_files:
-        raise gr.Error("Por favor, forneça pelo menos uma imagem de referência.")
-    
-    # Etapa de UI: Processar e salvar os arquivos de referência
+    if not ref_files: raise gr.Error("Por favor, forneça pelo menos uma imagem de referência.")
     ref_paths = [aduc.process_image_for_story(f.name, 480, f"ref_processed_{i}.png") for i, f in enumerate(ref_files)]
-    
-    # 1. Empacota os parâmetros da UI no modelo Pydantic que o framework espera
-    params = PreProductionParams(
-        prompt=prompt,
-        num_keyframes=int(num_keyframes),
-        ref_paths=ref_paths,
-        resolution=int(resolution_str.split('x')[0]),
-        duration_per_fragment=duration_per_fragment
-    )
-    
-    # 2. Define a função de callback para o progresso
-    progress_callback = progress
-    
-    # 3. Chama o framework
-    storyboard, final_keyframes, updated_state = aduc.task_pre_production(params, progress_callback)
-    
-    # 4. Retorna os resultados desempacotados para os componentes corretos da UI
+    params = PreProductionParams(prompt=prompt, num_keyframes=int(num_keyframes), ref_paths=ref_paths, resolution=int(resolution_str.split('x')[0]), duration_per_fragment=duration_per_fragment)
+    storyboard, final_keyframes, updated_state = aduc.task_pre_production(params, progress)
     return updated_state.model_dump(), storyboard, final_keyframes, gr.update(visible=True, open=True)
 
 def run_original_production_wrapper(current_state_dict, trim_percent, handler_strength, dest_strength, guidance_scale, stg_scale, steps, progress=gr.Progress()):
-    """
-    Coleta os parâmetros da etapa de produção e o estado atual, e chama a tarefa de produção do framework.
-    """
-    yield {
-        original_video_output: gr.update(value=None, visible=True, label="🎬 Produzindo seu filme..."),
-        final_video_output: gr.update(value=None, visible=True, label="🎬 Produção em progresso..."),
-        step4_accordion: gr.update(visible=False)
-    }
-
-    # 1. Empacota os parâmetros dos sliders no modelo Pydantic
-    production_params = ProductionParams(
-        trim_percent=int(trim_percent),
-        handler_strength=handler_strength,
-        destination_convergence_strength=dest_strength,
-        guidance_scale=guidance_scale,
-        stg_scale=stg_scale,
-        inference_steps=int(steps)
-    )
-    
-    # 2. Chama a tarefa de produção no framework.
-    final_video_path, latent_paths, updated_state = aduc.task_produce_original_movie(
-        params=production_params, 
-        progress_callback=progress
-    )
-    
+    yield {original_video_output: gr.update(value=None, visible=True, label="🎬 Produzindo seu filme..."), final_video_output: gr.update(value=None, visible=True, label="🎬 Produção em progresso..."), step4_accordion: gr.update(visible=False)}
+    production_params = ProductionParams(trim_percent=int(trim_percent), handler_strength=handler_strength, destination_convergence_strength=dest_strength, guidance_scale=guidance_scale, stg_scale=stg_scale, inference_steps=int(steps))
+    final_video_path, latent_paths, updated_state = aduc.task_produce_original_movie(params=production_params, progress_callback=progress)
     updated_state_dict = updated_state.model_dump()
-
-    # 3. Desempacota e retorna o resultado final para a UI
-    yield {
-        original_video_output: gr.update(value=final_video_path, label="✅ Filme Original Master"),
-        final_video_output: gr.update(value=final_video_path),
-        step4_accordion: gr.update(visible=True, open=True),
-        original_latents_paths_state: latent_paths,
-        original_video_path_state: final_video_path,
-        current_source_video_state: final_video_path,
-        generation_state_holder: updated_state_dict,
-        generation_data_output: updated_state_dict
-    }
+    yield {original_video_output: gr.update(value=final_video_path, label="✅ Filme Original Master"), final_video_output: gr.update(value=final_video_path), step4_accordion: gr.update(visible=True, open=True), original_latents_paths_state: latent_paths, original_video_path_state: final_video_path, current_source_video_state: final_video_path, generation_state_holder: updated_state_dict, generation_data_output: updated_state_dict}
+
+def run_upscaler_wrapper(latent_paths, chunk_size, progress=gr.Progress()):
+    if not latent_paths: raise gr.Error("Não é possível executar o Upscaler. Nenhum latente original encontrado.")
+    yield {upscaler_video_output: gr.update(value=None, visible=True, label="Fazendo upscale dos latentes..."), final_video_output: gr.update(label="Pós-Produção: Upscaler Latente...")}
+    final_path = None
+    for update in aduc.task_run_latent_upscaler(latent_paths, int(chunk_size), progress):
+        if "final_path" in update: final_path = update['final_path']
+    yield {upscaler_video_output: gr.update(value=final_path, label="✅ Upscale Latente Concluído"), final_video_output: gr.update(value=final_path), upscaled_video_path_state: final_path, current_source_video_state: final_path}
+
+def run_hd_wrapper(source_video, model_version, steps, global_prompt, progress=gr.Progress()):
+    if not source_video: raise gr.Error("Não é possível executar a Masterização HD.")
+    yield {hd_video_output: gr.update(value=None, visible=True, label="Aplicando masterização HD..."), final_video_output: gr.update(label="Pós-Produção: Masterização HD...")}
+    final_path = None
+    for update in aduc.task_run_hd_mastering(source_video, model_version, int(steps), global_prompt, progress):
+        if "final_path" in update: final_path = update['final_path']
+    yield {hd_video_output: gr.update(value=final_path, label="✅ Masterização HD Concluída"), final_video_output: gr.update(value=final_path), hd_video_path_state: final_path, current_source_video_state: final_path}
+
+def run_audio_wrapper(source_video, audio_prompt, global_prompt, progress=gr.Progress()):
+    if not source_video: raise gr.Error("Não é possível executar a Geração de Áudio.")
+    yield {audio_video_output: gr.update(value=None, visible=True, label="Gerando áudio e unindo..."), final_video_output: gr.update(label="Pós-Produção: Geração de Áudio...")}
+    final_audio_prompt = audio_prompt if audio_prompt and audio_prompt.strip() else global_prompt
+    final_path = None
+    for update in aduc.task_run_audio_generation(source_video, final_audio_prompt, progress):
+        if "final_path" in update: final_path = update['final_path']
+    yield {audio_video_output: gr.update(value=final_path, label="✅ Geração de Áudio Concluída"), final_video_output: gr.update(value=final_path)}
 
 def get_log_content():
     try:
-        with open(LOG_FILE_PATH, "r", encoding="utf-8") as f:
-            return f.read()
-    except FileNotFoundError:
-        return "Arquivo de log ainda não criado. Inicie uma geração."
+        with open(LOG_FILE_PATH, "r", encoding="utf-8") as f: return f.read()
+    except FileNotFoundError: return "Arquivo de log ainda não criado."
 
 # --- 3. DEFINIÇÃO DA UI GRADIO ---
 with gr.Blocks(theme=cinematic_theme, css="style.css") as demo:
-    
-    # O gr.State é a "memória" da nossa UI. Ele armazena o JSON de estado entre os cliques.
     generation_state_holder = gr.State(value={})
-    
-    # Outros states para gerenciar caminhos de arquivos
-    original_latents_paths_state = gr.State(value=None)
+    original_latents_paths_state = gr.State(value=[])
     original_video_path_state = gr.State(value=None)
     current_source_video_state = gr.State(value=None)
     upscaled_video_path_state = gr.State(value=None)
@@ -191,8 +146,20 @@ with gr.Blocks(theme=cinematic_theme, css="style.css") as demo:
         original_video_output = gr.Video(label="Filme Original Master", visible=False, interactive=False)
         
     with gr.Accordion("Etapa 4: Pós-Produção (Opcional)", open=False, visible=False) as step4_accordion:
-        gr.Markdown("Aplique efeitos de melhoria ao vídeo mais recente.")
-        # ... (Componentes de pós-produção aqui) ...
+        gr.Markdown("Aplique efeitos de melhoria ao vídeo mais recente. Cada etapa usa o resultado da anterior como fonte.")
+        with gr.Accordion("A. Upscaler Latente 2x", open=True):
+            upscaler_chunk_size_slider = gr.Slider(minimum=1, maximum=10, value=2, step=1, label="Fragmentos por Lote")
+            run_upscaler_button = gr.Button("Executar Upscaler Latente", variant="secondary")
+            upscaler_video_output = gr.Video(label="Vídeo com Upscale", visible=False, interactive=False)
+        with gr.Accordion("B. Masterização HD (SeedVR)", open=True):
+            hd_model_radio = gr.Radio(["3B", "7B"], value="7B", label="Modelo SeedVR")
+            hd_steps_slider = gr.Slider(minimum=20, maximum=150, value=100, step=5, label="Passos de Inferência HD")
+            run_hd_button = gr.Button("Executar Masterização HD", variant="secondary")
+            hd_video_output = gr.Video(label="Vídeo Masterizado em HD", visible=False, interactive=False)
+        with gr.Accordion("C. Geração de Áudio", open=True):
+            audio_prompt_input = gr.Textbox(label="Prompt de Áudio Detalhado (Opcional)", lines=3, placeholder="Descreva os sons, efeitos e música desejados. Se vazio, usará o prompt geral do filme.")
+            run_audio_button = gr.Button("Gerar Áudio", variant="secondary")
+            audio_video_output = gr.Video(label="Vídeo com Áudio", visible=False, interactive=False)
 
     with gr.Accordion("🧬 DNA Digital da Geração (JSON)", open=False) as data_accordion:
         generation_data_output = gr.JSON(label="Estado de Geração Completo")
@@ -204,41 +171,20 @@ with gr.Blocks(theme=cinematic_theme, css="style.css") as demo:
         update_log_button = gr.Button("Atualizar Log")
 
     # --- 4. CONEXÕES DE EVENTOS DA UI ---
+    storyboard_and_keyframes_button.click(fn=run_pre_production_wrapper, inputs=[prompt_input, num_keyframes_slider, ref_image_input, resolution_selector, duration_per_fragment_slider], outputs=[generation_state_holder, storyboard_output, keyframe_gallery, step3_accordion])
+    produce_original_button.click(fn=run_original_production_wrapper, inputs=[generation_state_holder, trim_percent_slider, handler_strength, dest_strength, guidance_scale_slider, stg_scale_slider, inference_steps_slider], outputs=[original_video_output, final_video_output, step4_accordion, original_latents_paths_state, original_video_path_state, current_source_video_state, generation_state_holder, generation_data_output])
     
-    storyboard_and_keyframes_button.click(
-        fn=run_pre_production_wrapper, 
-        inputs=[prompt_input, num_keyframes_slider, ref_image_input, resolution_selector, duration_per_fragment_slider], 
-        outputs=[generation_state_holder, storyboard_output, keyframe_gallery, step3_accordion]
-    )
-    
-    produce_original_button.click(
-        fn=run_original_production_wrapper, 
-        inputs=[
-            generation_state_holder,
-            trim_percent_slider, handler_strength, dest_strength,
-            guidance_scale_slider, stg_scale_slider, inference_steps_slider
-        ], 
-        outputs=[
-            original_video_output, final_video_output, step4_accordion, 
-            original_latents_paths_state, original_video_path_state, current_source_video_state, 
-            generation_state_holder, generation_data_output
-        ]
-    )
-
-    generation_state_holder.change(
-        fn=lambda state: state,
-        inputs=generation_state_holder,
-        outputs=generation_data_output
-    )
+    run_upscaler_button.click(fn=run_upscaler_wrapper, inputs=[original_latents_paths_state, upscaler_chunk_size_slider], outputs=[upscaler_video_output, final_video_output, upscaled_video_path_state, current_source_video_state])
+    run_hd_button.click(fn=run_hd_wrapper, inputs=[current_source_video_state, hd_model_radio, hd_steps_slider, prompt_input], outputs=[hd_video_output, final_video_output, hd_video_path_state, current_source_video_state])
+    run_audio_button.click(fn=run_audio_wrapper, inputs=[current_source_video_state, audio_prompt_input, prompt_input], outputs=[audio_video_output, final_video_output])
     
+    generation_state_holder.change(fn=lambda state: state, inputs=generation_state_holder, outputs=generation_data_output)
     update_log_button.click(fn=get_log_content, inputs=[], outputs=[log_display])
-    
+
 # --- 5. INICIALIZAÇÃO DA APLICAÇÃO ---
 if __name__ == "__main__":
     if os.path.exists(WORKSPACE_DIR):
-        logger.info(f"Limpando workspace anterior em: {WORKSPACE_DIR}")
         shutil.rmtree(WORKSPACE_DIR)
     os.makedirs(WORKSPACE_DIR)
-    
     logger.info("Aplicaç��o Gradio iniciada. Lançando interface...")
     demo.queue().launch()