Update aduc_framework/orchestrator.py

aduc_framework/orchestrator.py

@@ -3,6 +3,11 @@
 # Copyright (C) August 4, 2025  Carlos Rodrigues dos Santos
 #
 # Versão 3.2.0 (Com Orquestração de Pós-Produção)
+#
+# Esta versão representa a camada de orquestração do Aduc Framework.
+# Ela é agnóstica a qualquer interface (UI ou API) e opera com
+# tipos de dados bem definidos (Pydantic) e um estado de geração central.
+# Agora, é responsável por inicializar os singletons e orquestrar todas as etapas.
 
 import logging
 from typing import List, Dict, Any, Tuple, Callable, Optional, Generator
@@ -13,7 +18,7 @@ import shutil
 from pathlib import Path
 import time
 import gc
-import torch # Necessário para torch.load
+import torch
 
 # Importa componentes internos do framework
 from .director import AducDirector
@@ -26,7 +31,6 @@ from .managers.mmaudio_manager import mmaudio_manager_singleton
 from .managers.vae_manager import vae_manager_singleton
 from .tools.video_encode_tool import video_encode_tool_singleton
 
-
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
 ProgressCallback = Optional[Callable[[float, str], None]]
@@ -43,7 +47,7 @@ class AducOrchestrator:
         self.editor.initialize(workspace_dir)
         self.painter = deformes3d_engine_singleton
         self.painter.initialize(workspace_dir)
-        self.device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' # Para operações com tensores
+        self.device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
         logger.info("ADUC Maestro (Framework Core) está no pódio. Engenheiros especialistas prontos.")
 
     def get_current_state(self) -> GenerationState:
@@ -57,7 +61,6 @@ class AducOrchestrator:
         logger.info(f"Imagem de referência processada e salva em: {processed_path}")
         return processed_path
 
-    # --- TAREFAS DE PRÉ-PRODUÇÃO E PRODUÇÃO (sem alterações lógicas) ---
     def task_pre_production(self, params: PreProductionParams, progress_callback: ProgressCallback = None) -> Tuple[List[str], List[str], GenerationState]:
         logger.info("Maestro: Iniciando tarefa de Pré-Produção.")
         self.director.update_parameters("pre_producao", params)
@@ -83,8 +86,6 @@ class AducOrchestrator:
         logger.info("Maestro: Tarefa de Produção do Filme Original concluída.")
         return final_video_path, latent_paths, final_state
 
-    # --- TAREFAS DE PÓS-PRODUÇÃO (MOVIDAS PARA CÁ) ---
-
     def task_run_latent_upscaler(self, latent_paths: List[str], chunk_size: int, progress_callback: ProgressCallback = None) -> Generator[Dict[str, Any], None, None]:
         if not self.director.workspace_dir: raise RuntimeError("Orchestrator não inicializado corretamente.")
         if not latent_paths:
@@ -117,7 +118,7 @@ class AducOrchestrator:
 
             base_name = f"upscaled_clip_{i:04d}_{run_timestamp}"
             current_clip_path = os.path.join(temp_dir, f"{base_name}.mp4")
-            self.editor.save_video_from_tensor(pixel_tensor, current_clip_path, fps=24) # Reutiliza o helper do editor
+            self.editor.save_video_from_tensor(pixel_tensor, current_clip_path, fps=24)
             final_upscaled_clip_paths.append(current_clip_path)
             del pixel_tensor; gc.collect(); torch.cuda.empty_cache()