app.py

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-pip install gradio
-pip install torch
-pip install transformers[torch]==4.9.2
-pip install deepspeed==0.5.3
+import gradio as gr
+import torch
+from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer
+from generate_video import generate as generate_video
+
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-en-pt")
+model_texts_to_video = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("manueltonneau/texts-to-video-iteration-2-continual")
+modelscope = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("nmpegetis/videoscope-model-en-pt")
+zeroscope = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("nmpegetis/videoscope-zero-en-pt")
+
+def generate_video_online(prompt, model, seed, duration):
+    # Essa função recebe os parâmetros da entrada e usa o módulo generate_video para gerar o vídeo com o áudio correspondente.
+    result = generate_video(prompt, tokenizer, model, seed, duration)
+    return result
+
+iface = gr.Interface(
+  fn=generate_video_online,
+  inputs=[
+    gr.inputs.Textbox(lines=7, placeholder="Insira seu texto aqui"),
+    gr.inputs.Radio(['modelscope', 'zeroscope'], label="Selecione o modelo a ser usado"),
+    gr.inputs.Slider(minimum=0, maximum=100000, step=1, label="Seed"),
+    gr.inputs.Slider(minimum=2, maximum=60, step=1, label="Duração em segundos")
+  ],
+  outputs="video",
+  title="Text to Video with Audio",
+  description="Esta é uma aplicação que gera vídeos