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app.py

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-import gradio as gr
-from moviepy.editor import ImageSequenceClip
-import tempfile
+import openai
 import os
-import shutil  # 이 부분을 추가
 
+# OpenAI API 키 설정
+openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")  # 환경 변수에서 API 키를 불러옵니다.
 
-def images_to_video(image_files):
-    # 임시 디렉터리 생성
-    temp_dir = tempfile.mkdtemp()
-    
-    image_paths = []
-    for i, image_file in enumerate(image_files):
-        # 업로드된 파일을 임시 파일로 저장
-        temp_file_path = os.path.join(temp_dir, f"image_{i}.png")
-        with open(temp_file_path, "wb") as f:
-            f.write(image_file.read())  # 바이트 데이터를 파일로 저장
-        image_paths.append(temp_file_path)
-    
-    # 이미지 시퀀스로부터 비디오 클립 생성 및 기타 로직...
+def generate_keywords_with_gpt(scene_descriptions):
+    responses = []
+    for description in scene_descriptions:
+        response = openai.Completion.create(
+            engine="text-davinci-003",  # 혹은 다른 GPT 모델을 선택할 수 있습니다.
+            prompt=f"Generate a representative keyword for the following scene description: {description}",
+            max_tokens=60,  # 필요한 토큰 수를 조절할 수 있습니다.
+            temperature=0.7
+        )
+        responses.append(response.choices[0].text.strip())
+    return responses
 
-  
-    # 이미지 시퀀스로부터 비디오 클립 생성 (각 이미지의 지속 시간은 2초)
-    clip = ImageSequenceClip(image_paths, fps=0.5)  # fps=0.5 => 각 이미지는 2초 동안 보임
-    
-    # 비디오 파일 저장
-    output_video_path = os.path.join(temp_dir, "output.mp4")
-    clip.write_videofile(output_video_path, fps=24)  # 24fps로 출력 비디오 저장
-    
-    # 생성된 비디오 파일 경로 반환
-    return output_video_path
-
-    return image_paths  # 예시 반환값, 실제로는 생성된 비디오 파일 경로를 반환해야 함
-
-# Gradio 인터페이스 정의
-with gr.Blocks() as demo:
-    with gr.Row():
-        file_input = gr.File(label="Upload images")
-        
-        video_output = gr.Video(label="Output video")
-        file_input.change(images_to_video, inputs=file_input, outputs=video_output)
-
-demo.launch()
+# 사용 예시
+scene_descriptions = ["Enter description for Scene 1", "Enter description for Scene 2"]
+keywords = generate_keywords_with_gpt(scene_descriptions)
+print(keywords)