Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,250 @@
+import gradio as gr
+from gradio_client import Client, handle_file
+import logging
+import traceback
+from datetime import datetime
+import json
+
+# 로깅 설정
+logging.basicConfig(
+    level=logging.DEBUG,
+    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
+)
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+# API 엔드포인트
+API_URL = "http://211.233.58.201:7788/"
+
+def test_api_connection():
+    """API 연결 테스트"""
+    try:
+        client = Client(API_URL)
+        logger.info(f"Successfully connected to API: {API_URL}")
+        return True, "API 연결 성공!"
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Failed to connect to API: {str(e)}")
+        return False, f"API 연결 실패: {str(e)}"
+
+def generate_animation(image, audio, guidance_scale, steps, progress=gr.Progress()):
+    """애니메이션 생성 함수"""
+    logger.info("=== 애니메이션 생성 시작 ===")
+    logs = []
+    
+    try:
+        # 입력 파라미터 로깅
+        log_msg = f"입력 파라미터:\n- Image: {image}\n- Audio: {audio}\n- Guidance Scale: {guidance_scale}\n- Steps: {steps}"
+        logger.info(log_msg)
+        logs.append(f"[{datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}] {log_msg}")
+        
+        # 입력 검증
+        if image is None:
+            error_msg = "이미지가 제공되지 않았습니다."
+            logger.error(error_msg)
+            logs.append(f"[{datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}] ERROR: {error_msg}")
+            return None, None, "\n".join(logs)
+        
+        if audio is None:
+            error_msg = "오디오가 제공되지 않았습니다."
+            logger.error(error_msg)
+            logs.append(f"[{datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}] ERROR: {error_msg}")
+            return None, None, "\n".join(logs)
+        
+        # Progress 업데이트
+        progress(0.1, desc="API 클라이언트 초기화 중...")
+        
+        # API 클라이언트 생성
+        client = Client(API_URL)
+        logs.append(f"[{datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}] API 클라이언트 생성 완료")
+        
+        # Progress 업데이트
+        progress(0.3, desc="파일 핸들 생성 중...")
+        
+        # 파일 핸들 생성
+        image_handle = handle_file(image)
+        audio_handle = handle_file(audio)
+        
+        log_msg = f"파일 핸들 생성 완료:\n- Image handle: {type(image_handle)}\n- Audio handle: {type(audio_handle)}"
+        logger.debug(log_msg)
+        logs.append(f"[{datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}] {log_msg}")
+        
+        # Progress 업데이트
+        progress(0.5, desc="API 호출 중... (이 과정은 시간이 걸릴 수 있습니다)")
+        
+        # API 호출
+        logger.info("API 호출 시작")
+        logs.append(f"[{datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}] API 호출 시작...")
+        
+        result = client.predict(
+            image_path=image_handle,
+            audio_path=audio_handle,
+            guidance_scale=guidance_scale,
+            steps=steps,
+            api_name="/generate_animation"
+        )
+        
+        # Progress 업데이트
+        progress(0.9, desc="결과 처리 중...")
+        
+        # 결과 로깅
+        log_msg = f"API 호출 성공!\n결과 타입: {type(result)}\n결과 길이: {len(result) if isinstance(result, (list, tuple)) else 'N/A'}"
+        logger.info(log_msg)
+        logs.append(f"[{datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}] {log_msg}")
+        
+        # 결과 상세 로깅
+        if isinstance(result, (list, tuple)) and len(result) >= 2:
+            for i, item in enumerate(result):
+                log_msg = f"결과[{i}]: {type(item)} - {str(item)[:100]}..."
+                logger.debug(log_msg)
+                logs.append(f"[{datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}] {log_msg}")
+            
+            animation_result = result[0]
+            comparison_result = result[1]
+            
+            # 비디오 경로 추출
+            animation_video = None
+            comparison_video = None
+            
+            if isinstance(animation_result, dict) and 'video' in animation_result:
+                animation_video = animation_result['video']
+                logs.append(f"[{datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}] 애니메이션 비디오 경로: {animation_video}")
+            
+            if isinstance(comparison_result, dict) and 'video' in comparison_result:
+                comparison_video = comparison_result['video']
+                logs.append(f"[{datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}] 비교 비디오 경로: {comparison_video}")
+            
+            logs.append(f"[{datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}] === 애니메이션 생성 완료! ===")
+            
+            return animation_video, comparison_video, "\n".join(logs)
+        else:
+            error_msg = f"예상치 못한 결과 형식: {type(result)}"
+            logger.error(error_msg)
+            logs.append(f"[{datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}] ERROR: {error_msg}")
+            return None, None, "\n".join(logs)
+            
+    except Exception as e:
+        error_msg = f"오류 발생: {str(e)}"
+        logger.error(error_msg)
+        logger.error(traceback.format_exc())
+        logs.append(f"[{datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}] ERROR: {error_msg}")
+        logs.append(f"[{datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}] 상세 오류:\n{traceback.format_exc()}")
+        return None, None, "\n".join(logs)
+
+# Gradio 인터페이스 생성
+with gr.Blocks(title="Animation Generator API Test") as demo:
+    gr.Markdown("""
+    # 🎬 Animation Generator API Test Interface
+    
+    이 인터페이스는 `http://211.233.58.201:7788/` API를 테스트하기 위한 도구입니다.
+    
+    ## 사용 방법:
+    1. 포트레이트 이미지를 업로드하세요
+    2. 드라이빙 오디오 파일을 업로드하세요
+    3. Guidance Scale과 Inference Steps를 조정하세요
+    4. "Generate Animation" 버튼을 클릭하세요
+    """)
+    
+    # API 연결 상태 확인
+    with gr.Row():
+        with gr.Column():
+            connection_status = gr.Textbox(label="API 연결 상태", interactive=False)
+            check_connection_btn = gr.Button("API 연결 테스트", variant="secondary")
+    
+    gr.Markdown("---")
+    
+    # 입력 섹션
+    with gr.Row():
+        with gr.Column():
+            image_input = gr.Image(
+                label="Portrait Image (any aspect ratio)",
+                type="filepath",
+                elem_id="image_input"
+            )
+            audio_input = gr.Audio(
+                label="Driving Audio",
+                type="filepath",
+                elem_id="audio_input"
+            )
+        
+        with gr.Column():
+            guidance_scale = gr.Slider(
+                minimum=1,
+                maximum=10,
+                value=3,
+                step=0.1,
+                label="Guidance Scale",
+                info="Controls the strength of the guidance"
+            )
+            steps = gr.Slider(
+                minimum=1,
+                maximum=50,
+                value=10,
+                step=1,
+                label="Inference Steps",
+                info="Number of denoising steps"
+            )
+            
+            generate_btn = gr.Button("🚀 Generate Animation", variant="primary", size="lg")
+    
+    # 결과 섹션
+    gr.Markdown("## 📽️ Results")
+    with gr.Row():
+        with gr.Column():
+            animation_output = gr.Video(
+                label="Animation Result",
+                elem_id="animation_output"
+            )
+        with gr.Column():
+            comparison_output = gr.Video(
+                label="Side-by-Side Comparison",
+                elem_id="comparison_output"
+            )
+    
+    # 로그 섹션
+    with gr.Accordion("📋 실행 로그", open=True):
+        logs_output = gr.Textbox(
+            label="Logs",
+            lines=10,
+            max_lines=20,
+            interactive=False,
+            elem_id="logs"
+        )
+    
+    # 예제 섹션
+    gr.Markdown("## 🎯 Examples")
+    gr.Examples(
+        examples=[
+            ["example_portrait.jpg", "example_audio.wav", 3.0, 10],
+            ["example_portrait2.jpg", "example_audio2.wav", 2.5, 15],
+        ],
+        inputs=[image_input, audio_input, guidance_scale, steps],
+        outputs=[animation_output, comparison_output, logs_output],
+        fn=generate_animation,
+        cache_examples=False
+    )
+    
+    # 이벤트 핸들러
+    check_connection_btn.click(
+        fn=test_api_connection,
+        outputs=[connection_status, connection_status]
+    )
+    
+    generate_btn.click(
+        fn=generate_animation,
+        inputs=[image_input, audio_input, guidance_scale, steps],
+        outputs=[animation_output, comparison_output, logs_output]
+    )
+    
+    # 페이지 로드 시 API 연결 테스트
+    demo.load(
+        fn=test_api_connection,
+        outputs=[connection_status, connection_status]
+    )
+
+# 앱 실행
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch(
+        server_name="0.0.0.0",
+        server_port=7860,
+        share=False,
+        debug=True
+    )