Update deformes4D_engine.py

deformes4D_engine.py

@@ -211,22 +211,8 @@ class Deformes4DEngine:
         gc.collect()
         torch.cuda.empty_cache()
 
-        # --- ATO III: MASTERIZAÇÃO FINAL (ÁUDIO E HD) ---
-        current_step += 1
-        progress(current_step / TOTAL_STEPS, desc="Gerando trilha sonora...")
-        try:
-            video_with_audio_path = audio_specialist_singleton.generate_audio_for_video(
-                video_path=refined_silent_video_path,
-                prompt=global_prompt,
-                duration_seconds=self._get_video_duration(refined_silent_video_path)
-            )
-            temp_audio_path = os.path.join(self.workspace_dir, f"{base_name}_extracted_audio.aac")
-            extracted_audio_path = self._extract_audio_ffmpeg(video_with_audio_path, temp_audio_path)
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"Falha na geração de áudio: {e}. O vídeo final será silencioso.")
-            extracted_audio_path = None
-
-        current_step += 1
+        # --- ATO II:  FINAL (HD) ---
+        
         progress(current_step / TOTAL_STEPS, desc="Aprimoramento final (HD)...")
         hq_silent_video_path = os.path.join(self.workspace_dir, f"{base_name}_hq_silent.mp4")
         try:
@@ -243,13 +229,9 @@ class Deformes4DEngine:
         progress(current_step / TOTAL_STEPS, desc="Finalizando montagem...")
         final_video_path = os.path.join(self.workspace_dir, f"{base_name}_FINAL.mp4")
         
-        if extracted_audio_path and os.path.exists(hq_silent_video_path):
-            self._combine_video_and_audio_ffmpeg(hq_silent_video_path, extracted_audio_path, final_video_path)
-        else:
-            os.rename(hq_silent_video_path, final_video_path)
-
-        logger.info(f"Processo concluído! Vídeo final salvo em: {final_video_path}")
-        yield {"final_path": final_video_path}
+        
+        logger.info(f"Processo concluído! Vídeo final salvo em: {hq_silent_video_path}")
+        yield {"final_path": hq_silent_video_path}
 
     def refine_latents(self, latents: torch.Tensor,
                        fps: int = 24,