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app.py
CHANGED
@@ -1,8 +1,4 @@
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import gradio as gr
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import time
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import os
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import pathlib
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from PIL import Image
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import sulkuPypi
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from funciones import mass
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@@ -14,127 +10,16 @@ def perform(input1, input2):
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print(f"Tienes: {tokens} tokens. ")
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#Después autoriza.
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#video o cualquier otro sería para imagenes.
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modo = "pic"
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#local o huggingface
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plataforma = "huggingface"
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#face_swapper o face_enhancer o la combinación de ellos.
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procesador = "face_swapper"
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print(f"Inicio: Estamos en modo {modo}, plataforma: {plataforma} y procesador: {procesador}.")
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path_video = input2
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-
print("Path_video es:", path_video)
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time.sleep(4)
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if modo == "video":
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-
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33 |
-
if plataforma == "local":
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#Para local.
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path_parts = path_video.split("\\")
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-
else:
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#Para HuggingFace
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-
#Creo que no va en imagen.
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print("La plataforma en la que basaremos la división es HuggingFace.")
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path_parts = path_video.split("/")
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#Aquí obtendremos nom_video
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#Creo no va en imagen
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filename = path_parts[-1]
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nom_video = filename[:-4]
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-
print("Esto es filename alias nom_video: ", nom_video)
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47 |
-
path_particular = "/".join(path_parts[0:len(path_parts) - 1])
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48 |
-
path_general = "/".join(path_parts[0:len(path_parts) - 2])
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49 |
-
path_general = path_general.replace("\\", "/")
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50 |
-
path_particular = path_particular.replace("\\", "/")
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51 |
-
print("Path general: ", path_general)
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52 |
-
print("Path general: ", path_particular)
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53 |
-
path = pathlib.Path("result.mp4")
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54 |
-
files = os.listdir(path_general)
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-
print("Estos son los files que hay:")
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print(files)
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ext_imagen = "png"
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ext_video = "mp4"
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#Selector de modo.
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if modo == "video":
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-
print("Se asigno la extensión de video:", ext_video)
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-
extension = ext_video
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66 |
-
else:
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67 |
-
print("Se asigno la extensión de imagen:", ext_imagen)
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-
extension = ext_imagen
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#El source siempre es una imagen.
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-
source_path = "source.png"
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-
target_path = "target." + extension
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73 |
-
result_path = "result." + extension
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-
#La primera siempre será una imagen, por eso no entra en el modo selector.
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source_image = Image.fromarray(input1)
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-
print("Esto es source_image: ", source_image)
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-
source_image.save(source_path)
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#Aquí trabajaremos solo el target.
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if modo == "video":
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#Para Video
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target_path = input2
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else:
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#Es decir si es modo imagen
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#Para Imagenes
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-
target_image = Image.fromarray(input2)
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-
print("Esto es target_image: ", target_image)
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89 |
-
target_image.save(target_path)
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print("Después de los selectores de modo los paths quedaron así:")
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print("source_path: ", source_path)
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print("target_path: ", target_path)
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-
command = f"python run.py -s {source_path} -t {target_path} -o {result_path} --frame-processor {procesador} --execution-provider cuda"
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-
print(command)
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time.sleep(1)
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98 |
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proc = os.popen(command)
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-
output = proc.read()
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101 |
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print("Output (resultado de la ejecución del código):")
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102 |
-
time.sleep(1)
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103 |
-
print(output)
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104 |
-
print("Terminó la impresión del output...")
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-
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106 |
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print("Éste es el momento en el que se creo result, revisar...")
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time.sleep(1)
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try:
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print("Ésta vez no crearemos archivo zip.")
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except Exception as e:
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# código que se ejecutará si se produce la excepción
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print(e)
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if modo == "video":
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#Para video
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-
path = pathlib.Path("result.mp4")
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119 |
-
path_abs = os.path.abspath(path)
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120 |
-
print("Éste es el path para video:", path)
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121 |
-
print("Y su ruta absoluta es: ", path_abs)
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122 |
-
return path
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123 |
-
else:
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124 |
-
#Para imagen
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125 |
-
path = pathlib.Path("result.png")
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126 |
-
print("Éste es el path para imagen:", path)
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127 |
-
return path
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128 |
-
print("Listo! Gracias!")
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129 |
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#Después ejecuta la masa.
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print("Después de mass imprimo ésto.")
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time.sleep(10)
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#Y finalmente debita los tokens.
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#Así para imagenes
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demo = gr.Interface(
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140 |
fn=perform, inputs=[gr.Image(), gr.Image()], outputs=[gr.Image()]
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1 |
import gradio as gr
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2 |
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3 |
import sulkuPypi
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4 |
from funciones import mass
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print(f"Tienes: {tokens} tokens. ")
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#Después autoriza.
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#Después ejecuta la masa.
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15 |
+
path = mass(input1,input2)
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17 |
print("Después de mass imprimo ésto.")
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18 |
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19 |
#Y finalmente debita los tokens.
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20 |
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21 |
+
return path
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22 |
+
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23 |
#Así para imagenes
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24 |
demo = gr.Interface(
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25 |
fn=perform, inputs=[gr.Image(), gr.Image()], outputs=[gr.Image()]
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