import streamlit as st
import base64
import os
from io import BytesIO
from pdf2image import convert_from_bytes
from dotenv import load_dotenv
import json
from pydantic import BaseModel, Field, RootModel
from typing import List
import shutil
from moviepy import ImageClip, AudioFileClip, concatenate_videoclips
from openai import OpenAI
import wave, numpy as np, os
from pydub import AudioSegment
import io

st.set_page_config(page_title="Slide to Video 🎞️")
st.title("Slide to Video 🎞️")

load_dotenv()
API_KEY = os.getenv("API_HUGGINGFACE")
BASE_URL = "https://matteoscript-ai.hf.space/v1/"
MODEL_NAME = "gemini-2.5-flash"
client = OpenAI(api_key=API_KEY, base_url=BASE_URL)

if "logged" not in st.session_state:
    st.session_state.logged = False
if st.session_state.logged == False:
    login_placeholder = st.empty()
    with login_placeholder.container():
        container = st.container(border=True)
        username = container.text_input('Username')
        password = container.text_input('Passowrd', type='password')
        login = container.button('  Login  ', type='primary')
    if not login or username != os.getenv("LOGIN_USER") or  password != os.getenv("LOGIN_PASSWORD"):
        if login:
            st.error('Password Errata')
        st.stop()
    st.session_state.logged = True
    login_placeholder.empty()

class DialogoPagina(BaseModel):
    """Contiene il dialogo per una singola pagina."""
    page: int = Field(..., description="Il numero della pagina a cui si riferisce il dialogo.")
    speaker: str = Field(..., description="Battuta del dialogo, pronunciata dallo Speaker.")

class DialoghiTTS(BaseModel):
    """L'oggetto JSON principale che contiene tutti i dialoghi generati."""
    data: List[DialogoPagina] = Field(..., description="Una lista di oggetti, ciascuno contenente il dialogo per una pagina.")

class SpeechSegment(BaseModel):
    speaker: str = Field(..., description="ID dello speaker (es. SPEAKER_00)")
    start_seconds: float = Field(..., ge=0, description="Secondi di inizio (comprensivi di decimali)")
    end_seconds:   float = Field(..., ge=0, description="Secondi di fine (comprensivi di decimali)")

class Speech(RootModel[List[SpeechSegment]]):
    """ Un modello radice che rappresenta direttamente una lista di SpeechSegment."""
    pass

def pdf_to_images(pdf_bytes: bytes):
    """Converte il PDF in miniature PIL (per anteprima)."""
    return convert_from_bytes(pdf_bytes, dpi=200)

def encode_bytes(file_bytes):
    """Codifica i byte di un file in una stringa base64."""
    return base64.b64encode(file_bytes).decode("utf-8")

def genera_dialoghi_tts(prompt: str, lingua: str, pdf_bytes: bytes, num_pagine: int)-> dict:
    """Invia uno o più PDF a OpenAI e restituisce un riassunto."""
    prompt_text = f"Per ciascuna delle {num_pagine} pagine del documento, {prompt}. Genera il testo in questa LINGUA: {lingua}. Rispondi solo con JSON conforme con un Array di {num_pagine} oggetti!!!"
    content = [{"type": "text", "text": prompt_text}]
    content.append(
        {
            "type": "image_url",
            "image_url": {"url": f"data:application/pdf;base64,{encode_bytes(pdf_bytes)}"},
        }
    )
    completion = client.beta.chat.completions.parse(
        model=MODEL_NAME,
        messages=[{"role": "user", "content": content}],
        response_format=DialoghiTTS
    )
    return completion.choices[0].message.parsed.model_dump()

def generate_text(system_prompt: str, user_request: str):
    """Chiama un LLM per chiamata API """
    response = client.chat.completions.create(
        model=MODEL_NAME,
        temperature=0.2,
        messages=[{"role": "system", "content": system_prompt}, {"role": "user", "content": f"Ecco il testo: {user_request}"}],
    )
    return response.choices[0].message.content.strip()

# Diarizzazione Audio per Speaker
def diarize_by_llm(file_name_audio: str, temp_dir: str, slides_data: list, music: str):
    """Suddivide l'audio sulla base dei secondi restituiti dall'LLM."""
    original_voice = AudioSegment.from_file(file_name_audio)
    silence_2s = AudioSegment.silent(duration=2000)  # 2000 ms = 2 s
    voice_with_silence = silence_2s + original_voice + silence_2s
    print(f"Durata originale: {len(original_voice)/1000:.2f}s | con silenzi: {len(voice_with_silence)/1000:.2f}s")
    buffer = io.BytesIO()
    voice_with_silence.export(buffer, format="wav")
    segments = trascrivi_audio_openai(buffer.getvalue(), slides_data)
    voice_with_silence.export(file_name_audio, format="wav")
    if music:
        add_music(file_name_audio, f"{music}.mp3")
    full_audio = AudioSegment.from_file(file_name_audio)
    segs = segments.root
    for idx in range(1, len(segs)):
        if idx==1:
            start_ms = 0
        else:
            start_ms = int(segs[idx - 1].start_seconds * 1000)
        end_ms = int(segs[idx].start_seconds * 1000)
        clip = full_audio[start_ms:end_ms]
        filename = os.path.join(temp_dir, f"slide_{idx}.wav")
        clip.export(filename, format="wav")
        print(f"Salvato: {filename} ({start_ms / 1000:.2f}s - {end_ms / 1000:.2f}s)")
    start_ms = int(segs[-1].start_seconds * 1000)
    final_clip = full_audio[start_ms:]
    final_filename = os.path.join(temp_dir, f"slide_{len(segs)}.wav")
    final_clip.export(final_filename, format="wav")
    print(f"Salvato: {final_filename} ({start_ms / 1000:.2f}s - {len(full_audio) / 1000:.2f}s)")

# Trascrive audio con SECONDI tramite LLM 
def trascrivi_audio_openai(audio: bytes, slides_data: dict) -> Speech:
    """ Trascrive AUDIO con secondi per la diarizzazione """
    audio_b64 = base64.b64encode(audio).decode() 
    resp = client.beta.chat.completions.parse(
        model = "gemini-2.5-flash",
        response_format=Speech,
        messages=[{
            "role": "user",
            "content": [
                { "type": "text", "text": f"Restituisci un array JSON con esattamente {len(slides_data)} oggetti aventi speaker, start_seconds (decimale), end_seconds (decimale), "
                                          f" sulla base del testo delle slides così formattate: {slides_data}"},
                { "type": "input_audio", "input_audio": { "data": audio_b64, "format": "wav"}}
            ]
        }]
    )
    return resp.choices[0].message.parsed

# Aggiungi musica di sottofondo 
def add_music(speech_name, music_name):
    """ Aggiunge musica di sottofondo alla presentazione """
    voice  = AudioSegment.from_wav(speech_name) 
    guitar = AudioSegment.from_file(music_name)  
    guitar = guitar - 15
    if len(guitar) < len(voice):
        loops  = (len(voice) // len(guitar)) + 1
        guitar = guitar * loops                    
    guitar = guitar[:len(voice)]                   
    final = voice.overlay(guitar)                  
    final.export(speech_name, format="wav")
    print("Creato audio con sottofondo")

# Modifica Dialoghi
def modifica_dialoghi_con_llm(richiesta_utente: str, dialoghi_attuali: dict) -> DialoghiTTS:
    """ Usa un LLM per modificare i dialoghi esistenti sulla base di una richiesta utente. """
    dialoghi_json_str = json.dumps(dialoghi_attuali, indent=2, ensure_ascii=False)
    prompt_llm = f"""
    Sei un assistente editoriale per presentazioni. Il tuo compito è modificare una serie di dialoghi per delle slide in base alla richiesta dell'utente.
    **Richiesta dell'Utente:**
    "{richiesta_utente}"
    ----------
    **Dialoghi Attuali in formato JSON:**
    {dialoghi_json_str}
    ----------
    **Istruzioni Obbligatorie:**
    1.  Leggi la richiesta dell'utente e modifica i dialoghi nel JSON come richiesto.
    2.  RISPONDI ESCLUSIVAMENTE CON UN OGGETTO JSON VALIDO.
    3.  L'oggetto JSON di risposta deve avere ESATTAMENTE le stesse chiavi (i numeri delle pagine) dell'oggetto JSON che ti ho fornito. Non aggiungere, rimuovere o modificare le chiavi.
    4.  Mantieni la struttura del JSON originale con i testi modificati!.
    """
    completion = client.beta.chat.completions.parse(
        model=MODEL_NAME,
        messages=[{"role": "user", "content": prompt_llm},],
        response_format=DialoghiTTS
    )
    try:
        return completion.choices[0].message.parsed
    except Exception as e:
        st.error(f"Errore durante la modifica dei dialoghi con l'LLM: {e}")
        return {}

# ────────────────────────────────────────────────────────────────
#  Streamlit UI
# ────────────────────────────────────────────────────────────────
# Inizializzazione dello stato della sessione
if 'dialoghi' not in st.session_state:
    st.session_state.dialoghi = None
if 'pages_imgs' not in st.session_state:
    st.session_state.pages_imgs = None
if 'video_path' not in st.session_state:
    st.session_state.video_path = None
if 'slides_da_eliminare' not in st.session_state:
    st.session_state.slides_da_eliminare = []

with st.sidebar:
    st.header("🔄 Caricamento")
    uploaded_file = st.file_uploader("Seleziona un file PDF", type=["pdf"])
    st.divider()
    st.header("✍️ Testo")
    prompt_dialoghi = st.text_area("Prompt di generazione", "Genera un breve dialogo (max 15 parole) adatto ad una presentazione aziendale molto professionale", height=100)
    lingua = st.selectbox("Lingua", ["Italiano", "Inglese", "Spagnolo", "Polacco", "Tedesco", "Rumeno", "Bresciano"])
    base_style_prompt = "Leggi in tono AZIENDALE e professionale per una presentazione molto elegante. Deve essere VELOCE!"
    if st.button("Genera Testo Dialoghi", type='primary', use_container_width=True) and uploaded_file:
        st.session_state.video_path = None # Resetta il video precedente
        st.session_state.slides_da_eliminare = [] # Resetta le slide eliminate
        pdf_bytes = uploaded_file.getvalue()
        with st.spinner("Creazione anteprime pagine..."):
            st.session_state.pages_imgs = pdf_to_images(pdf_bytes)
            num_pages = len(st.session_state.pages_imgs)
        with st.spinner("Generazione dialoghi con AI..."):
            st.session_state.dialoghi = genera_dialoghi_tts(prompt_dialoghi, lingua, pdf_bytes, num_pages)
        if lingua != "Italiano":
            with st.spinner("Traduzione stile audio..."):
                base_style_prompt = generate_text(f"Sei un TRADUTTORE dall'ITALIANO alla lingua {lingua}. Traduci la frase che ti viene assegnata:", base_style_prompt) 
    st.divider()
    st.subheader("🎤 Voce")

    voice_info = {
        "Zephyr":        ("Brillante",    "female"),
        "Puck":          ("Ritmato",      "male"),
        "Charon":        ("Informativa",  "male"),
        "Kore":          ("Deciso",       "female"),
        "Fenrir":        ("Eccitabile",   "male"),
        "Leda":          ("Giovane",      "female"),
        "Orus":          ("Aziendale",    "male"),
        "Aoede":         ("Arioso",       "female"),
        "Callirrhoe":    ("Rilassato",    "female"),
        "Autonoe":       ("Brillante",    "female"),
        "Enceladus":     ("Respiro",      "male"),
        "Iapetus":       ("Sussurrato",   "male"),
        "Umbriel":       ("Rilassato",    "male"),
        "Algieba":       ("Morbido",      "male"),
        "Despina":       ("Morbido",      "female"),
        "Erinome":       ("Chiara",       "female"),
        "Algenib":       ("Rauco",        "male"),
        "Rasalgethi":    ("Informativa",  "male"),
        "Laomedeia":     ("Allegro",      "female"),
        "Achernar":      ("Soffice",      "female"),
        "Alnilam":       ("Aziendale",    "male"),
        "Schedar":       ("Neutro",       "male"),
        "Gacrux":        ("Per adulti",   "female"),
        "Pulcherrima":   ("Avanzato",     "female"),
        "Achird":        ("Amichevole",   "male"),
        "Zubenelgenubi": ("Casual",       "male"),
        "Vindemiatrix":  ("Delicato",     "female"),
        "Sadachbia":     ("Vivace",       "male"),
        "Sadaltager":    ("Competente",   "male"),
        "Sulafat":       ("Caldo",        "female"),
    }
    def voice_label(name: str) -> str:
        style, gender = voice_info[name]
        symbol = "♀️" if gender == "female" else "♂️"
        return f"{symbol} {name} - {style}"

    voice_names = list(voice_info.keys())

    speaker1_voice = st.selectbox(
        "Prima Voce",
        options=voice_names,
        index=voice_names.index("Kore"),
        format_func=voice_label
    )

    speaker2_voice = st.selectbox(
        "Seconda Voce",
        options=voice_names,
        index=voice_names.index("Schedar"),
        format_func=voice_label
    )
    style_prompt = st.text_area("Stile", base_style_prompt, height=100)
    music = st.selectbox("Musica Sottofondo", ["Modern", "Guitar", "Uplifting", "Acoustic", ""])

if st.session_state.dialoghi and st.session_state.pages_imgs:
    st.subheader("Dialoghi Generati per Slide")
    st.divider()
    def elimina_slide(index_da_eliminare):
        if index_da_eliminare not in st.session_state.slides_da_eliminare:
            st.session_state.slides_da_eliminare.append(index_da_eliminare)
    for i, img in enumerate(st.session_state.pages_imgs, 1):
        if i in st.session_state.slides_da_eliminare:
            continue
        with st.container(border=False):
            col1, col2 = st.columns([0.8, 0.2])
            with col1:
                st.write(f"#### 📄 Slide {i}")
            with col2:
                st.button(f"🗑️ Elimina", key=f"delete_{i}", on_click=elimina_slide, args=(i,), use_container_width=True)

            st.image(img, use_container_width=True)
            if "data" in st.session_state.dialoghi:
                dialogo_trovato = next((item.get("speaker", "") for item in st.session_state.dialoghi["data"] if item.get("page") == i), "")
            st.text_area(f"Dialogo Pagina {i}", value=dialogo_trovato, height=100, key=f"dialogo_{i}", label_visibility="collapsed")
            st.divider()

    if st.sidebar.button("Genera Audio & Video", use_container_width=True, type="primary"):
        with st.spinner("Generazione in corso"):
            temp_dir = "temp_video_files"
            if os.path.exists(temp_dir):
                shutil.rmtree(temp_dir)
            os.makedirs(temp_dir)
            video_clips = []
            pagine_valide = [(i, img) for i, img in enumerate(st.session_state.pages_imgs, 1) 
                if i not in st.session_state.slides_da_eliminare]
            num_pagine_valide = len(pagine_valide)
            content_con_speaker = ""
            i = 0
            slides_data = []
            with st.spinner("Generazione audio"):
                for idx, (page_num, img) in enumerate(pagine_valide):
                    i+=1
                    dialogo_corrente = st.session_state[f"dialogo_{page_num}"]
                    if i % 2 != 0:
                        content_con_speaker+= f"Speaker 1: {dialogo_corrente}\n\n"
                    else:
                        content_con_speaker+= f"Speaker 2: {dialogo_corrente}\n\n"
                    slide_info = {"numero_slide": i, "testo_slide": dialogo_corrente}
                    slides_data.append(slide_info)
            file_name_audio = os.path.join(temp_dir, "slides.wav")
            response = client.audio.speech.create(
                model="gemini-2.5-flash-preview-tts",
                input=f"{style_prompt}\n\n{content_con_speaker}",
                voice=f"{speaker1_voice},{speaker2_voice}",
                response_format="wav",
            )
            response.write_to_file(file_name_audio)
            diarize_by_llm(file_name_audio, temp_dir, slides_data, music)
            progress_bar = st.sidebar.progress(0, "Inizio generazione video...")
            for idx, (page_num, img) in enumerate(pagine_valide):
                progress_text = f"Elaborazione slide {idx + 1}/{num_pagine_valide} (Pagina originale: {page_num})..."
                progress_bar.progress(idx / num_pagine_valide, text=progress_text)
                file_name_audio = os.path.join(temp_dir, f"slide_{idx + 1}.wav")
                if os.path.exists(file_name_audio):
                    audio_clip = AudioFileClip(file_name_audio)
                    clip = (
                        ImageClip(np.array(img))
                        .with_duration(audio_clip.duration)
                        .with_fps(1)
                        .with_audio(audio_clip)
                    )
                    video_clips.append(clip)
                else:
                    st.warning(f"Audio per slide {page_num} non generato correttamente.")

            progress_bar.progress(0.9, text="Assemblaggio video finale...")

            if video_clips:
                final_video = concatenate_videoclips(video_clips, method="chain")
                final_video_path = "final_video.mp4"
                final_video.write_videofile(final_video_path, codec="libx264", audio_codec="aac", fps=1, preset="ultrafast", threads=os.cpu_count(), ffmpeg_params=["-tune", "stillimage", "-movflags", "+faststart"])
                st.session_state.video_path = final_video_path
            else:
                st.warning("Nessuna slide valida da elaborare. Il video non è stato creato.")
            #shutil.rmtree(temp_dir)
            progress_bar.empty()

if st.session_state.video_path:
    st.success("🎉 Video generato con successo!")
    st.video(st.session_state.video_path)
    
    with open(st.session_state.video_path, "rb") as file:
        st.download_button(
            label="📥 SCARICA VIDEO",
            data=file,
            file_name="presentazione_video.mp4",
            mime="video/mp4",
            use_container_width=True, 
            type='primary'            
        )

#  CHAT INPUT
if st.session_state.dialoghi:
    prompt_modifica = st.chat_input("Come vuoi modificare i dialoghi? (es. 'Rendili più brevi e professionali')")
    if prompt_modifica:
        with st.spinner("L'AI sta modificando i dialoghi..."):
            dialoghi_attuali = {}
            pagine_visibili = [
                i for i in range(1, len(st.session_state.pages_imgs) + 1)
                if i not in st.session_state.slides_da_eliminare
            ]
            for page_num in pagine_visibili:
                key = f"dialogo_{page_num}"
                if key in st.session_state:
                    dialoghi_attuali[str(page_num)] = st.session_state[key]
            if not dialoghi_attuali:
                st.warning("Non ci sono dialoghi da modificare.")
            else:
                dialoghi_modificati_obj = modifica_dialoghi_con_llm(prompt_modifica, dialoghi_attuali)
                if dialoghi_modificati_obj:
                    st.session_state.dialoghi = dialoghi_modificati_obj.model_dump()
                    st.success("Dialoghi aggiornati!")
                    st.rerun()
                else:
                    st.error("❌ Modifica fallita: L'AI non ha restituito un output valido.")