Delete app.py

app.py

@@ -1,132 +0,0 @@
-import os
-import cv2
-import gradio as gr
-import numpy as np
-from PIL import Image
-from insightface.app import FaceAnalysis
-from insightface.model_zoo import get_model
-from huggingface_hub import hf_hub_download
-import tempfile
-
-# --- 1. إعداد المسارات وتحميل الموديلات (الطريقة الرسمية) ---
-print("--- جاري تجهيز الموديلات ---")
-
-try:
-    # تحميل موديل التبديل باستخدام huggingface_hub لضمان الاستقرار
-    # سيتم تحميله مرة واحدة فقط وتخزينه في الكاش
-    model_path = hf_hub_download(
-        repo_id="ezioruan/inswapper_128.onnx",
-        filename="inswapper_128.onnx",
-        local_dir=os.path.expanduser("~/.insightface/models"),
-        local_dir_use_symlinks=False
-    )
-    print(f"✅ الموديل جاهز في المسار: {model_path}")
-except Exception as e:
-    print(f"❌ فشل تحميل الموديل: {str(e)}")
-    model_path = None
-
-# إعداد محرك تحليل الوجوه (Buffalo_L)
-# ملاحظة: سيقوم تلقائياً بتحميل ملفاته الصغيرة عند أول تشغيل
-print("--- جاري تهيئة محرك الوجوه (CPU Mode) ---")
-face_app = FaceAnalysis(name='buffalo_l', providers=['CPUExecutionProvider'])
-face_app.prepare(ctx_id=0, det_size=(640, 640))
-
-# تحميل المبدل (Swapper)
-if model_path:
-    swapper = get_model(model_path, download=False)
-else:
-    swapper = None
-
-# --- 2. منطق المعالجة ---
-
-def process_video(source_img, target_video, progress=gr.Progress()):
-    if swapper is None:
-        return None, "❌ الموديل غير جاهز، تأكد من اتصال السيرفر."
-    
-    if source_img is None or target_video is None:
-        return None, "⚠️ يرجى رفع الصورة والفيديو أولاً."
-
-    # استخراج وجه المصدر
-    face_img = cv2.cvtColor(np.array(source_image_input), cv2.COLOR_RGB2BGR) # تعديل بسيط للمدخل
-    face_img = cv2.cvtColor(np.array(source_img), cv2.COLOR_RGB2BGR)
-    source_faces = face_app.get(face_img)
-    
-    if not source_faces:
-        return None, "❌ لم يتم العثور على وجه في الصورة المرفوعة."
-    
-    source_face = source_faces[0]
-
-    # إعداد الفيديو
-    cap = cv2.VideoCapture(target_video)
-    fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
-    total_frames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))
-    width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
-    height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
-
-    output_path = tempfile.mktemp(suffix='.mp4')
-    # استخدام 'avc1' لضمان عمل الفيديو على المتصفحات مباشرة
-    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v') 
-    out = cv2.VideoWriter(output_path, fourcc, fps, (width, height))
-
-    frame_count = 0
-    try:
-        while cap.isOpened():
-            ret, frame = cap.read()
-            if not ret:
-                break
-            
-            # تحليل الوجوه في الفريم الحالي
-            target_faces = face_app.get(frame)
-            if target_faces:
-                for target_face in target_faces:
-                    frame = swapper.get(frame, target_face, source_face, paste_back=True)
-            
-            out.write(frame)
-            frame_count += 1
-            
-            if frame_count % 10 == 0:
-                progress(frame_count / total_frames, desc=f"🎬 معالجة: {int((frame_count/total_frames)*100)}%")
-
-    except Exception as e:
-        return None, f"🔥 خطأ: {str(e)}"
-    finally:
-        cap.release()
-        out.release()
-    
-    return output_path, "✅ تم التبديل بنجاح!"
-
-# --- 3. واجهة المستخدم (التصميم الجمالي) ---
-css = """
-.container { max-width: 900px; margin: auto; }
-.upload-box { border: 2px dashed #4f46e5; border-radius: 15px; padding: 15px; background: #fdfdfd; }
-#mix-btn { background: linear-gradient(90deg, #4f46e5, #7c3aed); color: white; border-radius: 8px; font-size: 1.1em; }
-"""
-
-with gr.Blocks(css=css, theme=gr.themes.Soft(primary_hue="indigo")) as demo:
-    gr.HTML("""
-        <div style="text-align: center; padding: 10px;">
-            <h1 style="color: #4f46e5; margin-bottom: 5px;">🎭 AI Face Mix Pro</h1>
-            <p style="color: #666;">نسخة 2026 المستقرة - تبديل وجوه سينمائي</p>
-        </div>
-    """)
-    
-    with gr.Row(elem_classes="container"):
-        with gr.Column():
-            with gr.Group(elem_classes="upload-box"):
-                source_image = gr.Image(label="📸 صورتك", type="pil")
-                target_vid = gr.Video(label="🎬 فيديو المشهد")
-            
-            mix_btn = gr.Button("🚀 ابدأ الخلط السحري", elem_id="mix-btn")
-        
-        with gr.Column():
-            output_vid = gr.Video(label="✨ النتيجة")
-            status = gr.Textbox(label="📡 الحالة", interactive=False)
-
-    mix_btn.click(
-        fn=process_video,
-        inputs=[source_image, target_vid],
-        outputs=[output_vid, status]
-    )
-
-if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()