Update app.py

app.py

@@ -4,12 +4,9 @@
 适配ZeroGPU的视频内容安全分析应用
 """
 import os
-import tempfile
 import gradio as gr
 import torch
-import numpy as np
-from typing import Optional, Tuple
-import logging
+from typing import Tuple
 
 # 设置中国镜像（如果在中国网络环境）
 os.environ['HF_ENDPOINT'] = 'https://hf-mirror.com'
@@ -41,15 +38,8 @@ def load_model():
     
     try:
         print("🔄 正在加载模型...")
-        
-        # 这里需要根据实际情况导入和加载您的模型
-        # 暂时返回模拟的模型
         print("✅ 模型加载成功（模拟）")
         
-        # 实际应该是：
-        # from minigpt4_video_demo import init_model
-        # model, processor, _, _, _ = init_model(args)
-        
         model = "simulation_model"
         processor = "simulation_processor"
         
@@ -61,16 +51,7 @@ def load_model():
 
 @spaces.GPU if GPU_AVAILABLE else lambda f: f
 def analyze_video_content(video_path: str, instruction: str = "请分析这个视频的内容") -> Tuple[str, str]:
-    """
-    分析视频内容
-    
-    Args:
-        video_path: 视频文件路径
-        instruction: 分析指令
-        
-    Returns:
-        Tuple[str, str]: (分析结果, 安全评级)
-    """
+    """分析视频内容"""
     try:
         # 加载模型
         model, processor = load_model()
@@ -80,28 +61,25 @@ def analyze_video_content(video_path: str, instruction: str = "请分析这个
         print(f"🔄 正在分析视频: {video_path}")
         print(f"📝 分析指令: {instruction}")
         
-        # 模拟分析过程
-        # 在实际应用中，这里会调用您的视频分析模型
-        
         # 模拟分析结果
         analysis_result = f"""
-🎬 **视频内容分析结果**
+🎬 视频内容分析结果
 
-📋 **基本信息**:
+📋 基本信息:
 - 视频路径: {video_path}
 - 分析指令: {instruction}
 
-🔍 **内容分析**:
+🔍 内容分析:
 - 检测到的对象: 人物、场景、文字等
 - 音频内容: 语音转文字结果
 - 情感分析: 积极/中性/消极
 
-🛡️ **安全检测**:
+🛡️ 安全检测:
 - 暴力内容: 未检测到
 - 不当内容: 未检测到
 - 版权问题: 未检测到
 
-✅ **总体评估**: 内容安全，符合平台规范
+✅ 总体评估: 内容安全，符合平台规范
         """
         
         safety_rating = "✅ P3 (安全)"
@@ -113,58 +91,33 @@ def analyze_video_content(video_path: str, instruction: str = "请分析这个
         return error_msg, "⚠️ 错误"
 
 def create_interface():
-    """创建Gradio界面"""
+    """创建简化的Gradio界面"""
     
-    with gr.Blocks(
-        title="🎥 Video Content Safety Analysis",
-        theme=gr.themes.Soft(),
-        css="""
-        .container { max-width: 800px; margin: auto; }
-        .header { text-align: center; padding: 20px; }
-        .footer { text-align: center; padding: 10px; color: #666; }
-        """
-    ) as app:
-        
-        # 标题
-        gr.Markdown("""
-        # 🎥 智能视频内容安全分析
-        
-        基于MiniGPT4-Video的多模态视频理解与安全检测系统
+    with gr.Blocks(title="Video Content Safety Analysis") as app:
         
-        ⚡ **ZeroGPU加速** | 🛡️ **智能安全检测** | 🌍 **中英双语支持**
-        """, elem_classes=["header"])
+        gr.Markdown("# 🎥 智能视频内容安全分析")
+        gr.Markdown("基于MiniGPT4-Video的多模态视频理解与安全检测系统")
         
         with gr.Row():
-            with gr.Column(scale=1):
-                # 输入区域
+            with gr.Column():
                 gr.Markdown("## 📤 上传视频")
                 
-                video_input = gr.Video(
-                    label="选择视频文件 (支持MP4, AVI, MOV等格式，建议小于50MB)"
-                )
+                video_input = gr.Video(label="选择视频文件")
                 
                 instruction_input = gr.Textbox(
                     label="分析指令",
-                    placeholder="请输入分析指令，如：请分析这个视频的内容安全性",
                     value="请分析这个视频的内容，重点关注是否存在违规内容",
                     lines=2
                 )
                 
-                analyze_btn = gr.Button(
-                    "🚀 开始分析",
-                    variant="primary",
-                    size="lg"
-                )
+                analyze_btn = gr.Button("🚀 开始分析")
                 
-            with gr.Column(scale=1):
-                # 输出区域
+            with gr.Column():
                 gr.Markdown("## 📊 分析结果")
                 
                 analysis_output = gr.Textbox(
                     label="详细分析",
-                    lines=15,
-                    max_lines=20,
-                    show_copy_button=True
+                    lines=10
                 )
                 
                 safety_output = gr.Textbox(
@@ -172,36 +125,26 @@ def create_interface():
                     lines=1
                 )
         
-        # 示例和说明
         gr.Markdown("""
         ## 💡 使用说明
         
-        1. **上传视频**: 选择要分析的视频文件
-        2. **输入指令**: 描述您希望如何分析视频内容
-        3. **开始分析**: 点击按钮开始智能分析
-        4. **查看结果**: 获得详细的内容分析和安全评级
+        1. 上传视频文件
+        2. 输入分析指令
+        3. 点击开始分析
+        4. 查看分析结果
         
         ## ⚠️ 注意事项
         
-        - 🕐 ZeroGPU有60秒运行时间限制
-        - 📁 建议上传文件小于50MB
-        - ⏱️ 首次加载模型需要1-2分钟
-        - 🔄 分析时间取决于视频长度和复杂度
-        
-        ## 🏷️ 安全等级说明
-        
-        - **🚨 P0 (高危)**: 严重违规，需立即处理
-        - **⚠️ P1 (中危)**: 中等风险，需要审核  
-        - **⚡ P2 (低危)**: 轻微风险，建议关注
-        - **✅ P3 (安全)**: 内容安全，符合规范
-        """, elem_classes=["footer"])
+        - ZeroGPU有60秒运行时间限制
+        - 建议上传文件小于50MB
+        - 首次加载模型需要1-2分钟
+        """)
         
         # 绑定事件
         analyze_btn.click(
             fn=analyze_video_content,
             inputs=[video_input, instruction_input],
-            outputs=[analysis_output, safety_output],
-            show_progress=True
+            outputs=[analysis_output, safety_output]
         )
     
     return app
@@ -219,15 +162,13 @@ def main():
     # 创建应用
     app = create_interface()
     
-    # 启动应用
-    if __name__ == "__main__":
-        app.launch(
-            server_name="0.0.0.0",
-            server_port=7860,
-            share=False,
-            show_error=True,
-            quiet=False
-        )
+    # 启动应用 - ZeroGPU环境配置
+    app.launch(
+        server_name="0.0.0.0",
+        server_port=7860,
+        share=True,
+        show_error=True
+    )
 
 if __name__ == "__main__":
     main()