Old prompt

app.py

@@ -113,34 +113,8 @@ def generate_visual_blueprint_with_groq(user_prompt, api_key, model_name):
         return visual_blueprint, None
     except Exception as e: return None, f"Groq API Error: {e}"
 
-def distill_prompt_for_short_video(enhanced_prompt, api_key, model_name):
-    print("🧪 Contacting Groq (Prompt Distiller)...")
-    try:
-        client = Groq(api_key=api_key)
-        system_prompt = """You are an expert video editor who specializes in ultra-short clips (3-4 seconds). 
-        Your task is to take a long, hyper-detailed prompt and distill it into a concise, powerful version perfect for a brief video.
-        RULES:
-        1. Identify the single most important subject and a very brief, clear action.
-        2. Focus the entire prompt on ONE dynamic moment or a powerful, static scene. Do not describe multiple complex actions.
-        3. Condense descriptive keywords. Instead of 'photorealistic, 4k, ultra realistic, hyper-detailed', choose the best two, like 'cinematic, hyper-detailed'.
-        4. The final prompt must be significantly shorter but retain the core artistic vision.
-        Output ONLY the final, short, distilled prompt.
-        """
-        response = client.chat.completions.create(
-            model=model_name,
-            messages=[
-                {"role": "system", "content": system_prompt},
-                {"role": "user", "content": enhanced_prompt}
-            ]
-        )
-        distilled_prompt = response.choices[0].message.content.strip()
-        print(f"✨ Distiller's final prompt: {distilled_prompt}")
-        return distilled_prompt, None
-    except Exception as e:
-        print(f"⚠️ Groq Distiller failed: {e}. Falling back to original enhanced prompt.")
-        return enhanced_prompt, None
+# हमने यहाँ से distill_prompt_for_short_video फंक्शन को हटा दिया है।
 
-# /// --- यह नया, सही और सुरक्षित फंक्शन है --- ///
 def generate_clip(prompt, idx, api_key, bytez_model):
     from bytez import Bytez
     sdk = Bytez(api_key)
@@ -150,34 +124,24 @@ def generate_clip(prompt, idx, api_key, bytez_model):
     err = None
     
     try:
-        # हम model.run() से आने वाले सभी आउटपुट को एक ही वेरिएबल में पकड़ेंगे
         result = model.run(prompt)
-        
-        # हम यह देखने के लिए प्रिंट करेंगे कि असल में क्या आ रहा है (डीबगिंग के लिए)
         print(f"DEBUG: model.run() returned a '{type(result)}'. Full result: {result}")
 
-        # अब हम सुरक्षित रूप से जांच करेंगे कि क्या result एक ट्यूपल (tuple) है
         if isinstance(result, tuple) and len(result) >= 2:
-            # यदि यह एक ट्यूपल है, तो हम पहले दो मानों को out और err में डालेंगे
             out = result[0]
             err = result[1]
         elif isinstance(result, tuple) and len(result) == 1:
-             # यदि केवल एक ही मान है, तो हम मानते हैं कि यह आउटपुट है
              out = result[0]
              err = None
         else:
-            # यदि यह ट्यूपल नहीं है, तो हम मानते हैं कि यह सफल आउटपुट है
             out = result
             err = None
 
     except Exception as e:
-        # यदि model.run() खुद ही क्रैश हो जाए (जो नहीं होना चाहिए, लेकिन सुरक्षा के लिए)
         print(f"🛑 CRITICAL ERROR during model.run() call: {e}")
         return None, str(e)
 
-    # --- बाकी का लॉजिक वही रहेगा ---
     if err:
-        # अगर मॉडल ने कोई एरर लौटाया है (जैसे सेफ्टी फिल्टर)
         return None, f"Model Error (Key ...{api_key[-4:]}): {err}"
         
     filename = f"clip_{idx}_{uuid.uuid4().hex}.mp4"
@@ -190,7 +154,6 @@ def generate_clip(prompt, idx, api_key, bytez_model):
             r.raise_for_status()
             with open(filepath, "wb") as f: f.write(r.content)
         else:
-            # यदि 'out' में कुछ भी अपेक्षित नहीं है (जैसे None), तो हम यहाँ एक स्पष्ट एरर देंगे
             return None, f"Unexpected or empty output from model. Output type: {type(out)}"
     except Exception as e:
         return None, f"Failed to save or download the generated clip: {e}"
@@ -298,12 +261,13 @@ def start():
         set_progress(status="error", error=err, active=False, log_message=f"🛑 Groq Enhancer Failure: {err}"); return jsonify({"error": err}), 500
     set_progress(log_message=f"✨ Enhanced Blueprint: \"{visual_blueprint[:80]}...\"")
 
-    set_progress(log_message="🧪 Distilling prompt for short video clip...")
-    distilled_prompt, err = distill_prompt_for_short_video(visual_blueprint, GROQ_API_KEY, GROQ_MODEL)
-    set_progress(log_message=f"🎯 Final Distilled Prompt: \"{distilled_prompt[:80]}...\"")
+    ### --- यह हिस्सा बदला गया है --- ###
+    # हमने यहाँ से "Prompt Distiller" को हटा दिया है।
+    # अब हम विस्तृत प्रॉम्प्ट को सीधे उपयोग करेंगे।
     
     negative_keywords = "blurry, deformed, ugly, bad anatomy, watermark, noise, grain, low quality, distortion, glitch, pixelated, artifacts"
-    final_prompt = f"{distilled_prompt}, {negative_keywords}"
+    # अब हम `visual_blueprint` का सीधा उपयोग कर रहे हैं।
+    final_prompt = f"{visual_blueprint}, {negative_keywords}"
     
     print(f"🚀 Final Prompt for Bytez (Model: {bytez_model}): {final_prompt}")
     job_thread = threading.Thread(target=generate_video_job, args=(final_prompt, num_clips, bytez_model), daemon=True)