Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,36 @@
+import gradio as gr
+import torch
+from diffusers import DiffusionPipeline
+from PIL import Image
+import numpy as np
+import io
+
+# تحميل النموذج
+model_id = "stabilityai/stable-video-diffusion-img2vid"
+pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16).to("cuda")
+
+def generate_video(image):
+    # تحويل الصورة إلى تنسور
+    image_tensor = torch.tensor(np.array(image)).float().unsqueeze(0).permute(0, 3, 1, 2).to("cuda") / 255.0
+    
+    # توليد الفيديو
+    video_frames = pipe(image_tensor, num_frames=25).images  # افترضنا 25 إطار كعدد افتراضي
+
+    # حفظ الفيديو الناتج إلى ملف
+    video_bytes = io.BytesIO()
+    video_frames[0].save(video_bytes, format="mp4")  # احفظ الإطار الأول كفيديو للإشارة
+    
+    return video_bytes.getvalue()
+
+# إعداد واجهة Gradio
+interface = gr.Interface(
+    fn=generate_video,
+    inputs=gr.Image(type="pil", label="Upload an Image"),
+    outputs=gr.File(label="Download Video"),
+    title="Stable Video Diffusion - Image to Video",
+    description="Upload an image to generate a video using the Stable Video Diffusion model.",
+)
+
+# تشغيل الواجهة
+if __name__ == "__main__":
+    interface.launch()