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 import gradio as gr
-import whisper
-import torch
-from transformers import MarianMTModel, MarianTokenizer
-import ffmpeg
-import requests
-import os
-import tempfile
-import shutil
+from transformers import pipeline
 
-# Configuração do Hugging Face e ElevenLabs
-HF_MODEL = "Helsinki-NLP/opus-mt-mul-en"
-ELEVENLABS_API_KEY = os.getenv("ELEVENLABS_API_KEY")  # Defina essa variável no Hugging Face Spaces
+# Carrega o modelo (modifique para o modelo que você usa)
+modelo = pipeline("text-generation", model="gpt2")
 
-# Carregar modelos
-whisper_model = whisper.load_model("small")
-translator = MarianMTModel.from_pretrained(HF_MODEL)
-tokenizer = MarianTokenizer.from_pretrained(HF_MODEL)
+# Função para processar a entrada do usuário
+def gerar_texto(entrada):
+    resultado = modelo(entrada, max_length=50)
+    return resultado[0]["generated_text"]
 
-# Função para transcrever áudio
-def transcribe_audio(video_path: str) -> str:
-    try:
-        result = whisper_model.transcribe(video_path)
-        return result["text"]
-    except Exception as e:
-        return f"Erro na transcrição: {str(e)}"
-
-# Função para traduzir texto
-def translate_text(text: str, target_lang="pt") -> str:
-    try:
-        inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
-        translated_tokens = translator.generate(**inputs)
-        return tokenizer.decode(translated_tokens[0], skip_special_tokens=True)
-    except Exception as e:
-        return f"Erro na tradução: {str(e)}"
-
-# Função para gerar áudio em português (usando ElevenLabs)
-def synthesize_speech(text: str, voice="Antônio") -> str:
-    try:
-        url = "https://api.elevenlabs.io/v1/text-to-speech"
-        headers = {"Authorization": f"Bearer {ELEVENLABS_API_KEY}"}
-        response = requests.post(url, json={"text": text, "voice": voice}, headers=headers)
-
-        if response.status_code != 200:
-            return f"Erro na geração de voz: {response.text}"
-
-        temp_audio = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".mp3")
-        with open(temp_audio.name, "wb") as f:
-            f.write(response.content)
-        return temp_audio.name
-    except Exception as e:
-        return f"Erro na síntese de voz: {str(e)}"
-
-# Função para substituir o áudio no vídeo
-def replace_audio(video_path: str, new_audio_path: str) -> str:
-    try:
-        output_path = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".mp4").name
-        ffmpeg.input(video_path).output(
-            output_path,
-            audio=new_audio_path,
-            codec="copy"
-        ).run(overwrite_output=True)
-
-        return output_path
-    except Exception as e:
-        return f"Erro na substituição do áudio: {str(e)}"
-
-# Função para mover o arquivo gerado para um local público
-def move_video_to_public(output_video_path: str) -> str:
-    try:
-        public_path = f"/app/public/{os.path.basename(output_video_path)}"  # Ajuste para o ambiente de produção
-        shutil.move(output_video_path, public_path)
-        return public_path
-    except Exception as e:
-        return f"Erro ao mover o vídeo para o diretório público: {str(e)}"
-
-# Pipeline completo
-def process_video(video_file):
-    try:
-        # Verifique se o arquivo tem o método 'read' e é do tipo esperado
-        if not hasattr(video_file, 'read'):
-            return "Erro: O arquivo fornecido não é válido."
-
-        # Salve o arquivo temporariamente
-        with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".mp4") as temp_video:
-            temp_video.write(video_file.read())  # Lê o conteúdo do arquivo de entrada
-            video_path = temp_video.name
-
-        # Passo 1: Transcrição do áudio
-        transcript = transcribe_audio(video_path)
-        if "Erro" in transcript:
-            return transcript
-
-        # Passo 2: Tradução do texto
-        translated_text = translate_text(transcript)
-        if "Erro" in translated_text:
-            return translated_text
-
-        # Passo 3: Síntese de fala em português
-        new_audio_path = synthesize_speech(translated_text)
-        if "Erro" in new_audio_path:
-            return new_audio_path
-
-        # Passo 4: Substituição do áudio no vídeo
-        output_video_path = replace_audio(video_path, new_audio_path)
-        if "Erro" in output_video_path:
-            return output_video_path
-
-        # Passo 5: Mover o vídeo para um local público (link acessível)
-        public_video_path = move_video_to_public(output_video_path)
-        if "Erro" in public_video_path:
-            return public_video_path
-
-        # Retorna o link público para o vídeo
-        return f"Vídeo processado com sucesso! Você pode visualizar o vídeo no seguinte link: [Clique aqui para ver o vídeo](/{os.path.basename(public_video_path)})"
-    except Exception as e:
-        return f"Erro inesperado: {str(e)}"
-
-# Interface Gradio
+# Interface do Gradio
 iface = gr.Interface(
-    fn=process_video,
-    inputs=gr.File(label="Carregar Vídeo (MP4)"),
-    outputs=gr.HTML(label="Link para o Vídeo"),
-    title="Tradutor de Vídeos para Português",
-    description="Faz a transcrição, tradução e substituição de áudio em vídeos automaticamente."
+    fn=gerar_texto,
+    inputs=gr.Textbox(label="Digite seu texto"),
+    outputs=gr.Textbox(label="Texto Gerado"),
 )
 
-iface.launch(share=True)
+# Lançar app (sem `share=True`)
+iface.launch()
+