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

 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",