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aduc_framework/types.py
CHANGED
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@@ -2,23 +2,32 @@
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# Copyright (C) August 4, 2025 Carlos Rodrigues dos Santos
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# Versão 4.
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# todos os dados que fluem através do sistema, incluindo o "DNA Digital"
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# completo de uma geração, que agora rastreia a proveniência de cada artefato.
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from pydantic import BaseModel, Field
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from typing import List, Dict, Any, Optional
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# ---
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class LatentInput(BaseModel):
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"""Representa uma única fonte de condicionamento usada para gerar um artefato."""
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caminho_origem: str = Field(description="Caminho para
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frame_alvo: int = Field(description="O frame no vídeo de destino onde
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forca_condicionamento: float = Field(description="A força (peso) da influência
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# --- Modelos de Parâmetros de Entrada ---
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@@ -43,7 +52,7 @@ class GenerationParameters(BaseModel):
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"""Agrega todos os parâmetros de configuração da geração."""
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pre_producao: Optional[PreProductionParams] = None
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producao: Optional[ProductionParams] = None
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-
pos_producao: Optional[Dict[str, Any]] = None
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# --- Modelos de Artefatos Gerados (Componentes do DNA) ---
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@@ -82,11 +91,7 @@ class VideoData(BaseModel):
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# --- O Modelo de Estado Principal (O DNA Completo) ---
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class GenerationState(BaseModel):
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"""
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O "DNA Digital" completo de uma geração.
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-
Este é o objeto de estado central que flui através do framework,
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contendo todos os parâmetros, decisões e caminhos de artefatos.
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-
"""
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parametros_geracao: GenerationParameters = Field(default_factory=GenerationParameters)
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Promt_geral: str = ""
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midias_referencia: List[MediaRef] = Field(default_factory=list)
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# Copyright (C) August 4, 2025 Carlos Rodrigues dos Santos
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# Versão 4.1.0 (Corrected Internal Types)
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# Adiciona a definição do dataclass LatentConditioningItem, que é um tipo de
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# dado interno essencial para a comunicação com o LTX Manager.
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from pydantic import BaseModel, Field
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from typing import List, Dict, Any, Optional
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+
from dataclasses import dataclass
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+
import torch
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+
# --- Tipos de Dados Internos (Essencial para o Backend) ---
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+
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@dataclass
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+
class LatentConditioningItem:
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+
"""Representa uma âncora de condicionamento no espaço latente para o LTX."""
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+
latent_tensor: torch.Tensor
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+
media_frame_number: int
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+
conditioning_strength: float
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+
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+
# --- Modelo de Proveniência (A "Receita" do DNA) ---
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class LatentInput(BaseModel):
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| 27 |
"""Representa uma única fonte de condicionamento usada para gerar um artefato."""
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| 28 |
+
caminho_origem: str = Field(description="Caminho para a origem ou descrição da memória.")
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| 29 |
+
frame_alvo: int = Field(description="O frame no vídeo de destino onde o condicional é aplicado.")
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| 30 |
+
forca_condicionamento: float = Field(description="A força (peso) da influência do condicional.")
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| 31 |
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| 32 |
# --- Modelos de Parâmetros de Entrada ---
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| 33 |
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| 52 |
"""Agrega todos os parâmetros de configuração da geração."""
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| 53 |
pre_producao: Optional[PreProductionParams] = None
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| 54 |
producao: Optional[ProductionParams] = None
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| 55 |
+
pos_producao: Optional[Dict[str, Any]] = None
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| 56 |
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| 57 |
# --- Modelos de Artefatos Gerados (Componentes do DNA) ---
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# --- O Modelo de Estado Principal (O DNA Completo) ---
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| 92 |
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| 93 |
class GenerationState(BaseModel):
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+
"""O "DNA Digital" completo de uma geração."""
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parametros_geracao: GenerationParameters = Field(default_factory=GenerationParameters)
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Promt_geral: str = ""
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midias_referencia: List[MediaRef] = Field(default_factory=list)
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