Update app.py

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@@ -5,7 +5,8 @@
 # Versão 6.0.0 (Clean, Interactive & Consolidated UI)
 #
 # Esta versão refatora completamente a interface do usuário para uma experiência
-# de coluna única, com um único player de vídeo, e adiciona um visualizador de logs.
+# de coluna única, com um único player de vídeo, streaming de resultados e
+# um visualizador de logs em tempo real, alinhado com a arquitetura do Diretor Autônomo.
 
 import gradio as gr
 import yaml
@@ -20,189 +21,206 @@ import json
 import aduc_framework
 from aduc_framework.types import PreProductionParams, ProductionParams
 
-# Configuração do Tema e Logging (sem alterações)
-cinematic_theme = gr.themes.Base(...) 
-# ... (todo o código de setup de logging e do Aduc Framework) ...
-
+# Configuração de Tema Cinemático
+cinematic_theme = gr.themes.Base(
+    primary_hue=gr.themes.colors.indigo,
+    secondary_hue=gr.themes.colors.purple,
+    neutral_hue=gr.themes.colors.slate,
+    font=(gr.themes.GoogleFont("Inter"), "ui-sans-serif", "system-ui", "sans-serif"),
+).set(
+    body_background_fill="#111827", body_text_color="#E5E7EB",
+    button_primary_background_fill="linear-gradient(90deg, #4F46E5, #8B5CF6)",
+    button_primary_text_color="#FFFFFF", button_secondary_background_fill="#374151",
+    button_secondary_border_color="#4B5563", button_secondary_text_color="#E5E7EB",
+    block_background_fill="#1F2937", block_border_width="1px", block_border_color="#374151",
+    block_label_background_fill="#374151", block_label_text_color="#E5E7EB",
+    block_title_text_color="#FFFFFF", input_background_fill="#374151",
+    input_border_color="#4B5563", input_placeholder_color="#9CA3AF",
+)
+
+# Configuração de Logging
 LOG_FILE_PATH = "aduc_log.txt"
-# ...
-
-# --- 2. FUNÇÕES WRAPPER ADAPTADAS PARA A NOVA UI ---
+if os.path.exists(LOG_FILE_PATH):
+    os.remove(LOG_FILE_PATH)
+
+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.setFormatter(logging.Formatter(log_format))
+root_logger.addHandler(stream_handler)
+file_handler = logging.FileHandler(LOG_FILE_PATH, mode='w', encoding='utf-8')
+file_handler.setFormatter(logging.Formatter(log_format))
+root_logger.addHandler(file_handler)
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+# Inicialização do Aduc Framework
+try:
+    with open("config.yaml", 'r') as f: config = yaml.safe_load(f)
+    WORKSPACE_DIR = config['application']['workspace_dir']
+    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)
+    with gr.Blocks() as demo:
+        gr.Markdown("# ERRO CRÍTICO NA INICIALIZAÇÃO")
+        gr.Markdown("Não foi possível iniciar o Aduc Framework. Verifique os logs para mais detalhes.")
+        gr.Textbox(value=str(e), label="Detalhes do Erro", lines=10)
+    demo.launch()
+    exit()
+
+# --- 2. FUNÇÕES WRAPPER (UI <-> FRAMEWORK) ---
 
-# Wrapper da pré-produção com 'yield' permanece o mesmo, pois já está otimizado
 def run_pre_production_wrapper(prompt, num_keyframes, ref_files, resolution_str, duration_per_fragment, progress=gr.Progress()):
-    # ... (código da função anterior, que já usa 'yield', continua igual) ...
+    if not ref_files: raise gr.Error("Por favor, forneça pelo menos uma imagem de referência.")
+    
+    target_resolution = int(resolution_str.split('x')[0])
+    ref_paths = [aduc.process_image_for_story(f.name, target_resolution, f"ref_processed_{i}.png") for i, f in enumerate(ref_files)]
+    
+    params = PreProductionParams(prompt=prompt, num_keyframes=int(num_keyframes), ref_paths=ref_paths, resolution=target_resolution, duration_per_fragment=duration_per_fragment)
+    
+    final_result = {}
+    for update in aduc.task_pre_production(params, progress):
+        yield {
+            generation_state_holder: update.get("updated_state", gr.UNCHANGED),
+            storyboard_output: update.get("storyboard", gr.UNCHANGED),
+            keyframe_gallery: gr.update(value=update.get("final_keyframes", [])),
+        }
+        final_result = update
+
+    yield {
+        generation_state_holder: final_result.get("updated_state"),
+        step3_accordion: gr.update(visible=True, open=True)
+    }
 
-# MUDANÇA: Wrappers de produção e pós-produção agora atualizam um único player e estados
 def run_original_production_wrapper(current_state_dict, trim_percent, handler_strength, dest_strength, guidance_scale, stg_scale, steps, progress=gr.Progress()):
-    yield { final_video_output: gr.update(value=None, visible=True, label="🎬 Produzindo seu filme...") }
-    
-    production_params = ProductionParams(...)
+    yield {final_video_output: gr.update(value=None, visible=True, label="🎬 Produzindo seu filme...")}
+    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)
     
     yield {
         final_video_output: gr.update(value=final_video_path, label="✅ Filme Original Master"),
         step4_accordion: gr.update(visible=True, open=True),
         original_latents_paths_state: latent_paths,
-        current_source_video_state: final_video_path, # Estado principal para a próxima etapa
+        current_source_video_state: final_video_path,
         generation_state_holder: updated_state.model_dump(),
-        generation_data_output: updated_state.model_dump()
     }
 
 def run_upscaler_wrapper(source_video, latent_paths, chunk_size, progress=gr.Progress()):
     if not source_video or not latent_paths: raise gr.Error("Fonte de vídeo ou latentes originais não encontrados para o Upscaler.")
-    yield { final_video_output: gr.update(label="Pós-Produção: Upscaler Latente...") }
+    yield {final_video_output: gr.update(label="Pós-Produção: Upscaler Latente...")}
     
-    final_path = None
+    final_path = source_video
     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 {
         final_video_output: gr.update(value=final_path, label="✅ Upscale Latente Concluído"),
-        current_source_video_state: final_path # Atualiza o estado para a próxima etapa
+        current_source_video_state: final_path
     }
 
 def run_hd_wrapper(source_video, steps, global_prompt, progress=gr.Progress()):
     if not source_video: raise gr.Error("Fonte de vídeo não encontrada para a Masterização HD.")
-    yield { final_video_output: gr.update(label="Pós-Produção: Masterização HD...") }
+    yield {final_video_output: gr.update(label="Pós-Produção: Masterização HD...")}
 
-    final_path = None
+    final_path = source_video
     for update in aduc.task_run_hd_mastering(source_video, int(steps), global_prompt, progress):
         if "final_path" in update: final_path = update['final_path']
         
     yield {
         final_video_output: gr.update(value=final_path, label="✅ Masterização HD Concluída"),
-        current_source_video_state: final_path # Atualiza o estado para a próxima etapa
+        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("Fonte de vídeo não encontrada para a Geração de Áudio.")
-    yield { final_video_output: gr.update(label="Pós-Produção: Geração de Áudio...") }
+    yield {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
+    final_path = source_video
     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 {
-        final_video_output: gr.update(value=final_path, label="✅ Filme Final com Áudio")
-    }
+    yield {final_video_output: gr.update(value=final_path, label="✅ Filme Final com Áudio")}
 
-# NOVA FUNÇÃO: Para ler o arquivo de log
 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."
+        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 NOVA UI ---
+# --- 3. DEFINIÇÃO DA UI ---
 with gr.Blocks(theme=cinematic_theme, css="style.css") as demo:
-    # MUDANÇA: Estados para gerenciar os caminhos dos vídeos nos bastidores
+    # Estados para gerenciar os caminhos dos vídeos nos bastidores
     generation_state_holder = gr.State(value={})
     original_latents_paths_state = gr.State(value=[])
-    current_source_video_state = gr.State(value=None) # O estado mais importante
+    current_source_video_state = gr.State(value=None)
 
     gr.Markdown("<h1>ADUC-SDR 🎬 - O Diretor de Cinema IA</h1>")
     gr.Markdown("<p>Crie um filme completo com vídeo e áudio, orquestrado por uma equipe de IAs especialistas.</p>")
 
-    # --- ETAPA 1: PRÉ-PRODUÇÃO (ENTRADAS PRINCIPAIS) ---
     with gr.Accordion("Etapa 1: Roteiro e Cenas-Chave (Pré-Produção)", open=True) as step1_accordion:
         prompt_input = gr.Textbox(label="Ideia Geral do Filme", value="Um leão majestoso caminha pela savana, senta-se e ruge para o sol poente.")
-        
         with gr.Row():
             lang_selector = gr.Radio(["🇧🇷", "🇺🇸", "🇨🇳"], value="🇧🇷", label="Idioma / Language")
             resolution_selector = gr.Radio(["512x512", "768x768", "1024x1024"], value="512x512", label="Resolução Base")
-
-        # MUDANÇA: Grupo de Imagens do Usuário
-        ref_image_input = gr.File(label="Imagens de Referência (Grupo de Imagens do Usuário)", file_count="multiple", file_types=["image"])
-        
+        ref_image_input = gr.File(label="Grupo de Imagens do Usuário", file_count="multiple", file_types=["image"])
         with gr.Row():
             num_keyframes_slider = gr.Slider(minimum=2, maximum=42, value=4, step=2, label="Número de Cenas-Chave (Par)")
             duration_per_fragment_slider = gr.Slider(label="Duração de cada Clipe (s)", minimum=2.0, maximum=10.0, value=4.0, step=0.1)
-        
         storyboard_and_keyframes_button = gr.Button("Gerar Roteiro e Keyframes", variant="primary")
-    
-    # --- ETAPA 2: PRODUÇÃO ---
+
     with gr.Accordion("Etapa 2: Produção do Vídeo Original", open=False, visible=False) as step3_accordion:
-        # ... (Sliders de Poda Causal, Força do Déjà-Vu, etc. continuam aqui)
+        trim_percent_slider = gr.Slider(minimum=10, maximum=90, value=50, step=5, label="Poda Causal (%)")
+        handler_strength = gr.Slider(label="Força do Déjà-Vu", minimum=0.0, maximum=1.0, value=0.5, step=0.05)
+        dest_strength = gr.Slider(label="Força da Âncora Final", minimum=0.0, maximum=1.0, value=0.75, step=0.05)
+        guidance_scale_slider = gr.Slider(minimum=1.0, maximum=10.0, value=2.0, step=0.1, label="Escala de Orientação")
+        stg_scale_slider = gr.Slider(minimum=0.0, maximum=1.0, value=0.025, step=0.005, label="Escala STG")
+        inference_steps_slider = gr.Slider(minimum=10, maximum=50, value=20, step=1, label="Passos de Inferência")
         produce_original_button = gr.Button("🎬 Produzir Vídeo Original", variant="primary")
         
-    # --- ETAPA 3: PÓS-PRODUÇÃO ---
     with gr.Accordion("Etapa 3: Pós-Produção (Opcional)", open=False, visible=False) as step4_accordion:
         gr.Markdown("Aplique melhorias ao filme. 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")
-
         with gr.Accordion("B. Masterização HD (SeedVR)", open=True):
             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")
-
         with gr.Accordion("C. Geração de Áudio", open=True):
-            audio_prompt_input = gr.Textbox(label="Prompt de Áudio Detalhado (Opcional)", lines=2, placeholder="Descreva os sons, efeitos e música. Se vazio, usará o prompt geral.")
+            audio_prompt_input = gr.Textbox(label="Prompt de Áudio Detalhado (Opcional)", lines=2, placeholder="Descreva os sons, efeitos e música.")
             run_audio_button = gr.Button("Gerar Áudio", variant="secondary")
 
-    # --- MUDANÇA: GRUPOS DE VISUALIZAÇÃO DE RESULTADOS ---
-    
-    # Vídeo Final (ÚNICO PLAYER)
+    # --- RESULTADOS CONSOLIDADOS ---
     final_video_output = gr.Video(label="Filme Final (Resultado da Última Etapa)", visible=False, interactive=False)
     
-    # Grupo das Keyframes
-    with gr.Accordion("Galeria de Cenas-Chave (Keyframes)", open=False) as keyframes_accordion:
-        keyframe_gallery = gr.Gallery(label="Keyframes Gerados", visible=True, object_fit="contain", height="auto")
+    with gr.Accordion("Grupo das Keyframes", open=False) as keyframes_accordion:
+        keyframe_gallery = gr.Gallery(label="Keyframes Gerados", visible=True, object_fit="contain", height="auto", type="filepath")
         
-    # DNA Digital (JSON)
     with gr.Accordion("🧬 DNA Digital da Geração (JSON)", open=False) as data_accordion:
         storyboard_output = gr.JSON(label="Roteiro Gerado (Storyboard)")
         generation_data_output = gr.JSON(label="Estado de Geração Completo")
 
-    # NOVO: Log de Geração
     with gr.Accordion("📝 Log de Geração (Detalhado)", open=False) as log_accordion:
         log_display = gr.Textbox(label="Log da Sessão", lines=20, interactive=False, autoscroll=True)
         update_log_button = gr.Button("Atualizar Log")
 
-    # --- 4. CONEXÕES DE EVENTOS REFEITAS ---
-    
-    # Pré-Produção (com streaming)
-    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]
-    )
-    
-    # Produção
-    produce_original_button.click(
-        fn=run_original_production_wrapper, 
-        inputs=[generation_state_holder, ...], # todos os sliders da produção
-        outputs=[final_video_output, step4_accordion, original_latents_paths_state, current_source_video_state, generation_state_holder, generation_data_output]
-    )
+    # --- 4. CONEXÕES DE EVENTOS ---
+    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])
     
-    # Pós-Produção (em cadeia, usando o 'current_source_video_state')
-    run_upscaler_button.click(
-        fn=run_upscaler_wrapper, 
-        inputs=[current_source_video_state, original_latents_paths_state, upscaler_chunk_size_slider], 
-        outputs=[final_video_output, current_source_video_state]
-    )
-    run_hd_button.click(
-        fn=run_hd_wrapper, 
-        inputs=[current_source_video_state, hd_steps_slider, prompt_input], 
-        outputs=[final_video_output, current_source_video_state]
-    )
-    run_audio_button.click(
-        fn=run_audio_wrapper, 
-        inputs=[current_source_video_state, audio_prompt_input, prompt_input], 
-        outputs=[final_video_output] # Última etapa, não precisa atualizar o source_state
-    )
+    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=[final_video_output, step4_accordion, original_latents_paths_state, current_source_video_state, generation_state_holder])
     
-    # Conexão do botão de Log
-    update_log_button.click(fn=get_log_content, inputs=[], outputs=[log_display])
+    run_upscaler_button.click(fn=run_upscaler_wrapper, inputs=[current_source_video_state, original_latents_paths_state, upscaler_chunk_size_slider], outputs=[final_video_output, current_source_video_state])
+    run_hd_button.click(fn=run_hd_wrapper, inputs=[current_source_video_state, hd_steps_slider, prompt_input], outputs=[final_video_output, current_source_video_state])
+    run_audio_button.click(fn=run_audio_wrapper, inputs=[current_source_video_state, audio_prompt_input, prompt_input], outputs=[final_video_output])
     
-    # Atualiza o JSON de estado sempre que ele muda
     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__":
-    # ... (código de limpeza do workspace e demo.launch())
+    if os.path.exists(WORKSPACE_DIR):
+        shutil.rmtree(WORKSPACE_DIR)
+    os.makedirs(WORKSPACE_DIR)
+    logger.info("Aplicação Gradio iniciada. Lançando interface...")
+    demo.queue().launch()