Update app_vince.py

app_vince.py

@@ -3,11 +3,24 @@ import os
 from pathlib import Path
 from typing import List, Tuple, Optional
 import gradio as gr
+
+# Importa o serviço
 from services.vincie import VincieService
 
+# Instancia e normaliza caminhos (defensivo contra imports alternativos)
 svc = VincieService()
+svc.repo_dir = Path(svc.repo_dir)
+svc.ckpt_dir = Path(svc.ckpt_dir)
 
-DEFAULT_NEGATIVE_PROMPT = "Worst quality, Normal quality, Low quality, Low res, Blurry, Jpeg artifacts, Grainy, text, logo, watermark, banner, extra digits, signature, subtitling, Bad anatomy, Bad proportions, Deformed, Disconnected limbs, Disfigured, Extra arms, Extra limbs, Extra hands, Fused fingers, Gross proportions, Long neck, Malformed limbs, Mutated, Mutated hands, Mutated limbs, Missing arms, Missing fingers, Poorly drawn hands, Poorly drawn face, Nsfw, Uncensored, Cleavage, Nude, Nipples, Overexposed, Plain background, Grainy, Underexposed, Deformed structures"
+DEFAULT_NEGATIVE_PROMPT = (
+    "Worst quality, Normal quality, Low quality, Low res, Blurry, Jpeg artifacts, Grainy, "
+    "text, logo, watermark, banner, extra digits, signature, subtitling, Bad anatomy, "
+    "Bad proportions, Deformed, Disconnected limbs, Disfigured, Extra arms, Extra limbs, "
+    "Extra hands, Fused fingers, Gross proportions, Long neck, Malformed limbs, Mutated, "
+    "Mutated hands, Mutated limbs, Missing arms, Missing fingers, Poorly drawn hands, "
+    "Poorly drawn face, Nsfw, Uncensored, Cleavage, Nude, Nipples, Overexposed, "
+    "Plain background, Grainy, Underexposed, Deformed structures"
+)
 
 def setup_auto() -> str:
     try:
@@ -21,9 +34,18 @@ def setup_auto() -> str:
 
 def _list_media(out_dir: Path, max_images: int = 24) -> Tuple[List[str], Optional[str]]:
     img_globs = ("*.png", "*.jpg", "*.jpeg", "*.webp")
-    images = sorted([p for pat in img_globs for p in out_dir.rglob(pat)], key=lambda p: p.stat().st_mtime)
+    try:
+        images = sorted(
+            [p for pat in img_globs for p in out_dir.rglob(pat)],
+            key=lambda p: p.stat().st_mtime
+        )
+    except FileNotFoundError:
+        images = []
     image_paths = [str(p) for p in images[-max_images:]]
-    videos = sorted(out_dir.rglob("*.mp4"), key=lambda p: p.stat().st_mtime)
+    try:
+        videos = sorted(out_dir.rglob("*.mp4"), key=lambda p: p.stat().st_mtime)
+    except FileNotFoundError:
+        videos = []
     video_path = str(videos[-1]) if videos else None
     return image_paths, video_path
 
@@ -34,7 +56,18 @@ def ui_multi_turn(input_image, turns_text, negative_prompt, seed, steps, cfg_sca
         return [], None, "Por favor, forneça as instruções de edição (uma por linha)."
     turns = [ln.strip() for ln in turns_text.splitlines() if ln.strip()]
     try:
-        out_dir = svc.multi_turn_edit(input_image, turns, negative_prompt=negative_prompt, seed=int(seed), steps=int(steps), cfg_scale=float(cfg_scale), resolution=int(resolution), use_vae_slicing=use_vae_slicing, num_gpus=int(num_gpus), batch_size=int(batch_size))
+        out_dir = svc.multi_turn_edit(
+            input_image,
+            turns,
+            negative_prompt=negative_prompt,
+            seed=int(seed),
+            steps=int(steps),
+            cfg_scale=float(cfg_scale),
+            resolution=int(resolution),
+            use_vae_slicing=use_vae_slicing,
+            num_gpus=int(num_gpus),
+            batch_size=int(batch_size),
+        )
         imgs, vid = _list_media(Path(out_dir))
         return imgs, vid, f"Saídas salvas em: {out_dir}"
     except Exception as e:
@@ -48,7 +81,19 @@ def ui_text_to_video(input_image, prompt, negative_prompt, seed, steps, cfg_scal
     if not prompt or not prompt.strip():
         return None, "Por favor, forneça um prompt para o vídeo."
     try:
-        out_dir = svc.text_to_video(input_image, prompt, negative_prompt=negative_prompt, seed=int(seed), steps=int(steps), cfg_scale=float(cfg_scale), resolution=int(resolution), fps=int(fps), use_vae_slicing=use_vae_slicing, num_gpus=int(num_gpus), batch_size=int(batch_size))
+        out_dir = svc.text_to_video(
+            input_image,
+            prompt,
+            negative_prompt=negative_prompt,
+            seed=int(seed),
+            steps=int(steps),
+            cfg_scale=float(cfg_scale),
+            resolution=int(resolution),
+            fps=int(fps),
+            use_vae_slicing=use_vae_slicing,
+            num_gpus=int(num_gpus),
+            batch_size=int(batch_size),
+        )
         _, vid = _list_media(Path(out_dir))
         return vid, f"Vídeo salvo em: {out_dir}"
     except Exception as e:
@@ -57,11 +102,15 @@ def ui_text_to_video(input_image, prompt, negative_prompt, seed, steps, cfg_scal
         return None, f"Erro na geração: {e}"
 
 def ui_multi_concept(files, descs_text, final_prompt):
-    if not files: return [], None, "Por favor, faça o upload das imagens de conceito."
-    if not descs_text: return [], None, "Por favor, forneça as descrições (uma por linha)."
-    if not final_prompt: return [], None, "Por favor, forneça um prompt final."
+    if not files:
+        return [], None, "Por favor, faça o upload das imagens de conceito."
+    if not descs_text:
+        return [], None, "Por favor, forneça as descrições (uma por linha)."
+    if not final_prompt:
+        return [], None, "Por favor, forneça um prompt final."
     descs = [ln.strip() for ln in descs_text.splitlines() if ln.strip()]
-    if len(descs) != len(files): return [], None, f"O número de descrições ({len(descs)}) deve ser igual ao de imagens ({len(files)})."
+    if len(descs) != len(files):
+        return [], None, f"O número de descrições ({len(descs)}) deve ser igual ao de imagens ({len(files)})."
     try:
         out_dir = svc.multi_concept_compose(files, descs, final_prompt)
         imgs, vid = _list_media(Path(out_dir))
@@ -73,62 +122,83 @@ def ui_multi_concept(files, descs_text, final_prompt):
 
 with gr.Blocks(title="VINCIE Service", theme=gr.themes.Soft()) as demo:
     gr.Markdown("# VINCIE Service — Geração Distribuída com Controles Avançados")
-    gr.Markdown("- **Interface por:** Carlex ([email protected] | GitHub: carlex22)")
+    gr.Markdown("- Interface por: Carlex ([email protected] | GitHub: carlex22)")
+
     with gr.Row():
         setup_out = gr.Textbox(label="Status da Configuração", interactive=False)
+
     with gr.Tab("Edição Multi-Turno"):
         with gr.Row():
             img_mt = gr.Image(type="filepath", label="Imagem de Entrada")
             with gr.Column():
-                turns_mt = gr.Textbox(lines=5, label="Instruções de Edição (uma por linha)", placeholder="Ex: adicione um chapéu azul\nagora, mude o fundo para uma praia")
-                with gr.Accordion("Configurações Avançadas e de Desempenho", open=True):
-                    with gr.Row():
-                        num_gpus_mt = gr.Slider(label="Número de GPUs", minimum=1, maximum=8, step=1, value=8, info="Use >1 para acelerar a geração com torchrun.")
-                        batch_size_mt = gr.Number(label="Batch Size por GPU", value=1, precision=0, info="Para Multi-GPU, o lote total será (GPUs x Batch Size).")
-                    resolution_mt = gr.Slider(label="Resolução", minimum=256, maximum=1024, step=128, value=512, info="Maior resolução exige mais VRAM e tempo.")
-                    use_vae_slicing_mt = gr.Checkbox(label="Usar VAE Slicing (Economiza VRAM)", value=True)
-                    neg_prompt_mt = gr.Textbox(lines=3, label="Prompt Negativo", value=DEFAULT_NEGATIVE_PROMPT)
-                    seed_mt = gr.Number(label="Seed (Semente)", value=1, precision=0)
-                    steps_mt = gr.Slider(label="Passos de Inferência", minimum=10, maximum=100, step=1, value=50, info="Menos passos = mais rápido.")
-                    cfg_mt = gr.Slider(label="Escala de Orientação (CFG)", minimum=1.0, maximum=20.0, step=0.5, value=7.5, info="Quão forte o modelo segue o prompt.")
-                run_mt = gr.Button("Executar Edição Multi-Turno", variant="primary")
+                turns_mt = gr.Textbox(
+                    lines=5,
+                    label="Instruções de Edição (uma por linha)",
+                    placeholder="Ex: adicione um chapéu azul\nagora, mude o fundo para uma praia"
+                )
+        with gr.Accordion("Configurações Avançadas e de Desempenho", open=True):
+            with gr.Row():
+                num_gpus_mt = gr.Slider(label="Número de GPUs", minimum=1, maximum=8, step=1, value=8, info="Use >1 para acelerar a geração com torchrun.")
+                batch_size_mt = gr.Number(label="Batch Size por GPU", value=1, precision=0, info="Para Multi-GPU, o lote total será (GPUs x Batch Size).")
+                resolution_mt = gr.Slider(label="Resolução", minimum=256, maximum=1024, step=128, value=512, info="Maior resolução exige mais VRAM e tempo.")
+                use_vae_slicing_mt = gr.Checkbox(label="Usar VAE Slicing (Economiza VRAM)", value=True)
+                neg_prompt_mt = gr.Textbox(lines=3, label="Prompt Negativo", value=DEFAULT_NEGATIVE_PROMPT)
+                seed_mt = gr.Number(label="Seed (Semente)", value=1, precision=0)
+                steps_mt = gr.Slider(label="Passos de Inferência", minimum=10, maximum=100, step=1, value=50, info="Menos passos = mais rápido.")
+                cfg_mt = gr.Slider(label="Escala de Orientação (CFG)", minimum=1.0, maximum=20.0, step=0.5, value=7.5, info="Quão forte o modelo segue o prompt.")
+            run_mt = gr.Button("Executar Edição Multi-Turno", variant="primary")
         gallery_mt = gr.Gallery(label="Imagens Geradas", columns=4, height="auto")
         video_mt = gr.Video(label="Vídeo da Sequência (se disponível)")
         status_mt = gr.Textbox(label="Status da Saída", interactive=False)
-        run_mt.click(ui_multi_turn, inputs=[img_mt, turns_mt, neg_prompt_mt, seed_mt, steps_mt, cfg_mt, resolution_mt, use_vae_slicing_mt, num_gpus_mt, batch_size_mt], outputs=[gallery_mt, video_mt, status_mt])
+        run_mt.click(
+            ui_multi_turn,
+            inputs=[img_mt, turns_mt, neg_prompt_mt, seed_mt, steps_mt, cfg_mt, resolution_mt, use_vae_slicing_mt, num_gpus_mt, batch_size_mt],
+            outputs=[gallery_mt, video_mt, status_mt]
+        )
+
     with gr.Tab("Texto-para-Vídeo"):
         with gr.Row():
             img_vid = gr.Image(type="filepath", label="Frame Inicial")
             with gr.Column():
                 prompt_vid = gr.Textbox(lines=2, label="Prompt do Vídeo", placeholder="Ex: um gato andando pela sala")
-                with gr.Accordion("Configurações Avançadas e de Desempenho", open=True):
-                    with gr.Row():
-                        num_gpus_vid = gr.Slider(label="Número de GPUs", minimum=1, maximum=8, step=1, value=8, info="Use >1 para acelerar a geração com torchrun.")
-                        batch_size_vid = gr.Number(label="Batch Size por GPU", value=1, precision=0, info="Para Multi-GPU, o lote total será (GPUs x Batch Size).")
-                    resolution_vid = gr.Slider(label="Resolução", minimum=256, maximum=1024, step=128, value=512)
-                    fps_vid = gr.Slider(label="Frames por Segundo (FPS)", minimum=1, maximum=24, step=1, value=2)
-                    use_vae_slicing_vid = gr.Checkbox(label="Usar VAE Slicing (Economiza VRAM)", value=True)
-                    neg_prompt_vid = gr.Textbox(lines=3, label="Prompt Negativo", value=DEFAULT_NEGATIVE_PROMPT)
-                    seed_vid = gr.Number(label="Seed (Semente)", value=1, precision=0)
-                    steps_vid = gr.Slider(label="Passos de Inferência", minimum=10, maximum=100, step=1, value=50)
-                    cfg_vid = gr.Slider(label="Escala de Orientação (CFG)", minimum=1.0, maximum=20.0, step=0.5, value=7.5)
-                run_vid = gr.Button("Gerar Vídeo", variant="primary")
+        with gr.Accordion("Configurações Avançadas e de Desempenho", open=True):
+            with gr.Row():
+                num_gpus_vid = gr.Slider(label="Número de GPUs", minimum=1, maximum=8, step=1, value=8, info="Use >1 para acelerar a geração com torchrun.")
+                batch_size_vid = gr.Number(label="Batch Size por GPU", value=1, precision=0, info="Para Multi-GPU, o lote total será (GPUs x Batch Size).")
+                resolution_vid = gr.Slider(label="Resolução", minimum=256, maximum=1024, step=128, value=512)
+                fps_vid = gr.Slider(label="Frames por Segundo (FPS)", minimum=1, maximum=24, step=1, value=2)
+                use_vae_slicing_vid = gr.Checkbox(label="Usar VAE Slicing (Economiza VRAM)", value=True)
+                neg_prompt_vid = gr.Textbox(lines=3, label="Prompt Negativo", value=DEFAULT_NEGATIVE_PROMPT)
+                seed_vid = gr.Number(label="Seed (Semente)", value=1, precision=0)
+                steps_vid = gr.Slider(label="Passos de Inferência", minimum=10, maximum=100, step=1, value=50)
+                cfg_vid = gr.Slider(label="Escala de Orientação (CFG)", minimum=1.0, maximum=20.0, step=0.5, value=7.5)
+            run_vid = gr.Button("Gerar Vídeo", variant="primary")
         video_vid = gr.Video(label="Vídeo Gerado")
         status_vid = gr.Textbox(label="Status da Saída", interactive=False)
-        run_vid.click(ui_text_to_video, inputs=[img_vid, prompt_vid, neg_prompt_vid, seed_vid, steps_vid, cfg_vid, resolution_vid, fps_vid, use_vae_slicing_vid, num_gpus_vid, batch_size_vid], outputs=[video_vid, status_vid])
+        run_vid.click(
+            ui_text_to_video,
+            inputs=[img_vid, prompt_vid, neg_prompt_vid, seed_vid, steps_vid, cfg_vid, resolution_vid, fps_vid, use_vae_slicing_vid, num_gpus_vid, batch_size_vid],
+            outputs=[video_vid, status_vid]
+        )
+
     with gr.Tab("Composição Multi-Conceito"):
         gr.Markdown("Nota: A composição multi-conceito está atualmente configurada para rodar em uma única GPU para garantir estabilidade.")
         with gr.Row():
             with gr.Column(scale=1):
                 files_mc = gr.File(file_count="multiple", type="filepath", label="1. Imagens de Conceito")
             with gr.Column(scale=2):
-                descs_mc = gr.Textbox(lines=5, label="2. Descrições (uma por linha, na mesma ordem)", placeholder="Ex: : uma foto de um pai\n: uma foto de uma mãe...")
-                final_prompt_mc = gr.Textbox(lines=3, label="3. Prompt Final de Composição", placeholder="Ex: Baseado em , ..., uma família sorrindo em um retrato...")
-            run_mc = gr.Button("Executar Composição", variant="primary")
+                descs_mc = gr.Textbox(lines=5, label="2. Descrições (uma por linha, na mesma ordem)", placeholder="Ex: <ref1>: uma foto de um pai\n<ref2>: uma foto de uma mãe...")
+                final_prompt_mc = gr.Textbox(lines=3, label="3. Prompt Final de Composição", placeholder="Ex: Baseado em <ref1>, <ref2>, ..., uma família sorrindo em um retrato...")
+        run_mc = gr.Button("Executar Composição", variant="primary")
         gallery_mc = gr.Gallery(label="Imagens Geradas", columns=4, height="auto")
         video_mc = gr.Video(label="Vídeo da Sequência (se disponível)")
         status_mc = gr.Textbox(label="Status da Saída", interactive=False)
-        run_mc.click(ui_multi_concept, inputs=[files_mc, descs_mc, final_prompt_mc], outputs=[gallery_mc, video_mc, status_mc])
+        run_mc.click(
+            ui_multi_concept,
+            inputs=[files_mc, descs_mc, final_prompt_mc],
+            outputs=[gallery_mc, video_mc, status_mc]
+        )
+
     demo.load(fn=setup_auto, outputs=setup_out)
 
 if __name__ == "__main__":