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app.py

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 import gradio as gr
-import torch
-from diffusers import DiffusionPipeline, DPMSolverMultistepScheduler
-from diffusers.utils import export_to_video
-import os
+import requests
+import random
+import time
 
-# --- CONFIGURATION CPU ---
-device = "cpu"
-print(f"🚀 Démarrage de l'API CygnisAI sur {device} (Mode Économique)...")
-
-# --- 1. GÉNÉRATION D'IMAGES (Modèle Tiny) ---
-# On utilise un modèle très léger pour le CPU
-image_model_id = "segmind/tiny-sd" 
-try:
-    pipe_image = DiffusionPipeline.from_pretrained(image_model_id, torch_dtype=torch.float32)
-    # Pas de .to(device) car on est déjà sur CPU par défaut
-    print("✅ Modèle Image chargé.")
-except Exception as e:
-    print(f"❌ Erreur chargement modèle Image: {e}")
-    pipe_image = None
+# --- CONFIGURATION ---
+print("🚀 Démarrage de l'API CygnisAI (Proxy Pollinations)...")
 
 def generate_image(prompt):
-    if pipe_image is None: return None
-    # 15 étapes seulement pour aller vite
-    image = pipe_image(prompt, num_inference_steps=15).images[0]
-    output_path = "output_image.png"
-    image.save(output_path)
-    return output_path
-
-# --- 2. GÉNÉRATION DE VIDÉOS (Désactivée ou Mock) ---
-# Sur CPU Basic, la vidéo est impossible (timeout garanti).
-# On va simuler ou utiliser un modèle ultra-light si dispo, mais pour l'instant
-# on désactive pour éviter de frustrer l'utilisateur.
+    if not prompt:
+        return None
+    
+    # Construction de l'URL Pollinations
+    # On utilise le modèle FLUX par défaut pour la qualité
+    seed = random.randint(0, 100000)
+    clean_prompt = requests.utils.quote(prompt)
+    image_url = f"https://pollinations.ai/p/{cleanPrompt}?width=1024&height=1024&seed={seed}&model=flux&nologo=true"
+    
+    print(f"📸 Génération Image: {prompt} -> {image_url}")
+    
+    # On télécharge l'image pour l'afficher dans Gradio
+    try:
+        response = requests.get(image_url)
+        if response.status_code == 200:
+            output_path = "output_image.jpg"
+            with open(output_path, "wb") as f:
+                f.write(response.content)
+            return output_path
+        else:
+            return None
+    except Exception as e:
+        print(f"Erreur téléchargement image: {e}")
+        return None
 
 def generate_video(prompt):
-    return "Erreur: La génération de vidéo nécessite un GPU. Veuillez utiliser l'API Pixabay intégrée à l'application."
+    if not prompt:
+        return None
+        
+    # Pollinations ne fait pas encore de vidéo "text-to-video" stable via URL simple comme les images.
+    # Mais on peut utiliser leur endpoint expérimental ou un autre service gratuit si dispo.
+    # Pour l'instant, on va utiliser l'API Pixabay comme fallback fiable, 
+    # ou simuler une vidéo via Pollinations si possible (souvent des GIFs).
+    
+    # Tentative avec l'endpoint vidéo expérimental de Pollinations (souvent instable)
+    # url = f"https://pollinations.ai/p/{cleanPrompt}?model=turbo&animate=true"
+    
+    # Pour garantir un résultat, on va utiliser Pixabay via l'API (comme dans l'app principale)
+    # Mais ici on est en Python, donc on peut le faire proprement.
+    
+    API_KEY = "53929922-0888380397f008597974652ae" # Clé Pixabay publique
+    url = f"https://pixabay.com/api/videos/?key={API_KEY}&q={requests.utils.quote(prompt)}&pretty=true"
+    
+    print(f"🎥 Recherche Vidéo: {prompt}")
+    
+    try:
+        response = requests.get(url)
+        data = response.json()
+        if data['hits']:
+            video_url = data['hits'][0]['videos']['medium']['url']
+            # Télécharger la vidéo
+            video_path = "output_video.mp4"
+            v_resp = requests.get(video_url)
+            with open(video_path, "wb") as f:
+                f.write(v_resp.content)
+            return video_path
+        else:
+            return "Aucune vidéo trouvée."
+    except Exception as e:
+        return f"Erreur: {e}"
 
 # --- INTERFACE GRADIO ---
-with gr.Blocks(title="CygnisAI API (CPU Mode)", theme=gr.themes.Soft()) as demo:
-    gr.Markdown("# 🌌 CygnisAI API (CPU Mode)")
-    gr.Markdown("⚠️ Mode CPU activé. La génération vidéo est désactivée. Les images sont en basse résolution pour la rapidité.")
+with gr.Blocks(title="CygnisAI API (Pollinations Proxy)", theme=gr.themes.Soft()) as demo:
+    gr.Markdown("# 🌌 CygnisAI API (Powered by Pollinations & Pixabay)")
+    gr.Markdown("Génération ultra-rapide sans GPU requis.")
     
     with gr.Tab("Image Generation"):
         with gr.Row():
-            img_input = gr.Textbox(label="Prompt", placeholder="Un chat...")
-            img_btn = gr.Button("Générer (Lent)", variant="primary")
+            img_input = gr.Textbox(label="Prompt", placeholder="Un chat cybernétique...")
+            img_btn = gr.Button("Générer Image", variant="primary")
         img_output = gr.Image(label="Résultat")
         img_btn.click(generate_image, inputs=img_input, outputs=img_output)
 
     with gr.Tab("Video Generation"):
-        gr.Markdown("❌ Indisponible sur ce serveur.")
+        with gr.Row():
+            vid_input = gr.Textbox(label="Prompt", placeholder="Nature, City, Space...")
+            vid_btn = gr.Button("Rechercher Vidéo", variant="primary")
+        vid_output = gr.Video(label="Résultat")
+        vid_btn.click(generate_video, inputs=vid_input, outputs=vid_output)
 
 if __name__ == "__main__":
     demo.launch()