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# [最重要] アプリケーションの本体を読み込む前に、モデルのセットアップを実行
import initialize
import time

print("--- [1/3] Starting Model Setup Script ---")
start_time = time.time()
# Hugging Face Spacesでは推論のみ行うのが一般的なので、
# only_infer=True を指定して不要なモデルのダウンロードをスキップします。
# これにより起動が高速化します。
initialize.main(only_infer=True) 
end_time = time.time()
print(f"--- [2/3] Model Setup Complete. Elapsed time: {end_time - start_time:.2f} seconds ---")
# ===================================================================


# [3/3] モデルの準備が完了したので、アプリケーションの本体を読み込んで起動
print("--- [3/3] Initializing and launching Gradio App... ---")

import argparse
from pathlib import Path

import gradio as gr
import torch

# 拡張機能タブから必要なものだけをインポート
from gradio_tabs.single import create_synthesis_app
from gradio_tabs.merge import create_merge_app
# ▼▼▼ ここを追加 ▼▼▼
from gradio_tabs.sample import create_player_tab # sample.pyから関数をインポート

from config import get_path_config
from style_bert_vits2.constants import GRADIO_THEME, VERSION
from style_bert_vits2.nlp.japanese import pyopenjtalk_worker
from style_bert_vits2.nlp.japanese.user_dict import update_dict
from style_bert_vits2.tts_model import TTSModelHolder


# このプロセスからはワーカーを起動して辞書を使いたいので、ここで初期化
pyopenjtalk_worker.initialize_worker()

# dict_data/ 以下の辞書データを pyopenjtalk に適用
update_dict()


parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--device", type=str, default="cuda")
parser.add_argument("--no_autolaunch", action="store_true")

args = parser.parse_args()
device = args.device
if device == "cuda" and not torch.cuda.is_available():
    print("CUDA not available, falling back to CPU.")
    device = "cpu"
else:
    print(f"Using device: {device}")


path_config = get_path_config()

model_holder = TTSModelHolder(Path(path_config.assets_root), device)

# 起動時にトップへスクロールさせるjsを追加
with gr.Blocks(theme=GRADIO_THEME, js="() => { window.scrollTo(0, 0); }") as app:
    gr.Markdown(f"# Amateur Voice")
    
    with gr.Tabs():
        with gr.Tab("読み上げ"):
            create_synthesis_app(model_holder=model_holder)
        with gr.Tab("融☆合"):
            create_merge_app(model_holder=model_holder)
        # ▼▼▼ ここを追加 ▼▼▼
        with gr.Tab("サンプル"):
            create_player_tab() # インポートした関数を呼び出してUIを構築

# Hugging Face Spacesでは、share=Trueは不要（自動で公開URLが生成される）
# また、サーバー名とポートも指定しない方が安定します。
app.launch(share=True)