Update app.py

app.py

@@ -31,12 +31,10 @@ from einops import rearrange
 from scipy.io import wavfile
 from transformers import pipeline
 
-# 비디오 배경제거 관련 import
 # 비디오 배경제거 관련 import
 from transformers import AutoModelForImageSegmentation
 from torchvision import transforms
 
-
 # ── moviepy import ──────────────────────────────────────────
 try:
     from moviepy.editor import (
@@ -151,7 +149,6 @@ from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
 import httpx
 from datetime import datetime
 
-
 # 환경 변수 설정으로 torch.load 체크 우회 (임시 해결책)
 os.environ["TRANSFORMERS_ALLOW_UNSAFE_DESERIALIZATION"] = "1"
 
@@ -207,11 +204,10 @@ TRANSLATOR = None
 # API URLs
 TEXT2IMG_API_URL = "http://211.233.58.201:7896"
 VIDEO_API_URL = "http://211.233.58.201:7875"
-
 ANIM_API_URL = os.getenv("ANIM_API_URL", "http://211.233.58.201:7862/")
 
-# HTTP 타임아웃 설정
-ANIM_TIMEOUT = httpx.Timeout(connect=30.0, read=120.0, write=120.0, pool=30.0
+# HTTP 타임아웃 설정 - 괄호 수정
+ANIM_TIMEOUT = httpx.Timeout(connect=30.0, read=120.0, write=120.0, pool=30.0)
                              
 # Image size presets
 IMAGE_PRESETS = {
@@ -993,7 +989,6 @@ def merge_videos_with_audio(video_files, audio_file, audio_mode, audio_volume, o
         traceback.print_exc()
         return None, f"❌ 오류 발생: {str(e)}"
 
-
 def test_anim_api_connection():
     """애니메이션 서버 연결 테스트"""
     now = datetime.now().strftime("%H:%M:%S")
@@ -1296,8 +1291,7 @@ with demo:
                             interactive=False
                         )
         
-
-        # 네 번째 탭: 비디오 편집 부분을 다음과 같이 수정
+        # 네 번째 탭: 비디오 편집
         with gr.Tab("비디오 편집", elem_classes="tabitem"):
             with gr.Row(equal_height=True):
                 # 입력 컬럼
@@ -1331,7 +1325,6 @@ with demo:
                         - 최상의 결과를 위해 같은 크기의 비디오를 사용하세요
                         """)
 
-                    
                     with gr.Group(elem_classes="panel-box"):
                         gr.Markdown("### 🎵 오디오 설정 (선택)")
                 
@@ -1505,9 +1498,7 @@ with demo:
                         긴 비디오는 작은 조각으로 나누어 처리하세요.
                         """)
 
-
-
-        # 여섯 번째 탭: 이미지to아바타
+        # 여섯 번째 탭: 이미지to아바타 (중복 제거하고 하나만 유지)
         with gr.Tab("이미지to아바타", elem_classes="tabitem"):
             with gr.Row(equal_height=True):
                 # 입력 컬럼
@@ -1615,118 +1606,6 @@ with demo:
                         - 배경이 단순한 이미지가 더 좋은 결과를 생성합니다
                         - 오디오의 음성이 명확할수록 립싱크가 정확합니다
                         """)
-
-        # 여섯 번째 탭: 이미지to아바타
-        with gr.Tab("이미지to아바타", elem_classes="tabitem"):
-            with gr.Row(equal_height=True):
-                # 입력 컬럼
-                with gr.Column(scale=1):
-                    with gr.Group(elem_classes="panel-box"):
-                        gr.Markdown("### 🎭 아바타 애니메이션 생성")
-                        gr.Markdown("""
-                        포트레이트 이미지와 오디오를 업로드하면 말하는 아바타 애니메이션을 생성합니다.
-                        
-                        **권장 사항**:
-                        - 이미지: 정면을 보고 있는 얼굴 사진
-                        - 오디오: 명확한 음성이 담긴 오디오 파일
-                        """)
-                        
-                        avatar_image = gr.Image(
-                            label="포트레이트 이미지",
-                            type="filepath",
-                            elem_classes="panel-box"
-                        )
-                        
-                        avatar_audio = gr.Audio(
-                            label="드라이빙 오디오",
-                            type="filepath",
-                            elem_classes="panel-box"
-                        )
-                    
-                    with gr.Group(elem_classes="panel-box"):
-                        gr.Markdown("### ⚙️ 생성 설정")
-                        
-                        guidance_scale = gr.Slider(
-                            minimum=1.0,
-                            maximum=10.0,
-                            value=3.0,
-                            step=0.1,
-                            label="가이던스 스케일",
-                            info="높을수록 오디오에 더 충실한 움직임 생성"
-                        )
-                        
-                        inference_steps = gr.Slider(
-                            minimum=5,
-                            maximum=30,
-                            value=10,
-                            step=1,
-                            label="추론 스텝",
-                            info="높을수록 품질이 좋아지지만 생성 시간이 증가"
-                        )
-                        
-                        # 서버 상태 체크
-                        with gr.Row():
-                            test_connection_btn = gr.Button(
-                                "🔌 서버 연결 테스트",
-                                elem_id="test-connection-btn",
-                                scale=1
-                            )
-                        
-                        anim_status = gr.Textbox(
-                            label="서버 상태",
-                            interactive=False,
-                            elem_classes="panel-box"
-                        )
-                        
-                        generate_avatar_btn = gr.Button(
-                            "🎬 아바타 생성",
-                            variant="primary",
-                            elem_id="avatar-btn"
-                        )
-                
-                # 출력 컬럼
-                with gr.Column(scale=1):
-                    with gr.Group(elem_classes="panel-box"):
-                        gr.Markdown("### 🎭 생성 결과")
-                        
-                        avatar_result = gr.Video(
-                            label="애니메이션 결과",
-                            elem_classes="panel-box"
-                        )
-                        
-                        avatar_comparison = gr.Video(
-                            label="원본 대비 결과 (Side-by-Side)",
-                            elem_classes="panel-box"
-                        )
-                        
-                        with gr.Accordion("실행 로그", open=False):
-                            avatar_logs = gr.Textbox(
-                                label="로그",
-                                lines=10,
-                                max_lines=20,
-                                interactive=False,
-                                elem_classes="panel-box"
-                            )
-                        
-                        gr.Markdown("""
-                        ### ℹ️ 사용 안내
-                        
-                        1. **포트레이트 이미지 업로드**: 정면을 보고 있는 선명한 얼굴 사진
-                        2. **오디오 업로드**: 애니메이션에 사용할 음성 파일
-                        3. **설정 조정**: 가이던스 스케일과 추론 스텝 조정
-                        4. **생성 시작**: '아바타 생성' 버튼 클릭
-                        
-                        **처리 시간**: 
-                        - 일반적으로 2-5분 소요
-                        - 긴 오디오일수록 처리 시간 증가
-                        
-                        **팁**:
-                        - 배경이 단순한 이미지가 더 좋은 결과를 생성합니다
-                        - 오디오의 음성이 명확할수록 립싱크가 정확합니다
-                        """)
-
-
-
     
     # 모델 로드 함수 실행
     def on_demo_load():
@@ -1777,7 +1656,6 @@ with demo:
     )
     
     # 이벤트 연결 - 네 번째 탭 (비디오 편집)
-
     def toggle_original_volume(mode):
         return gr.update(visible=(mode == "백그라운드 뮤직"))
 
@@ -1787,12 +1665,12 @@ with demo:
         outputs=[original_audio_volume]
     )
 
-
     merge_videos_btn.click(
         merge_videos_with_audio,
         inputs=[video_files, audio_file, audio_mode, audio_volume, original_audio_volume, output_fps],
         outputs=[merged_video, merge_status]
-    )    
+    )
+    
     # 이벤트 연결 - 다섯 번째 탭 (비디오 배경제거/합성)
     def update_bg_visibility(bg_type):
         if bg_type == "색상":
@@ -1817,6 +1695,7 @@ with demo:
         outputs=[stream_image, output_bg_video, time_textbox]
     )
 
+    # 이벤트 연결 - 여섯 번째 탭 (이미지to아바타)
     test_connection_btn.click(
         test_anim_api_connection,
         outputs=[anim_status, anim_status]
@@ -1827,7 +1706,6 @@ with demo:
         inputs=[avatar_image, avatar_audio, guidance_scale, inference_steps],
         outputs=[avatar_result, avatar_comparison, avatar_logs]
     )
-
     
     # 데모 로드 시 실행
     demo.load(on_demo_load, outputs=model_status)
@@ -1840,4 +1718,4 @@ if __name__ == "__main__":
         except:
             pass
     
-    demo.launch()
+    demo.launch()