Initial commit

INSTALL.BAT

@@ -0,0 +1,9 @@
+@echo Chuong trinh doc thong tin prompt ho tro Automatic1111,sd-forge,ComfyUI,Fooocus,InvokeAI,NovelAI
+@echo Lien he: Andy N Le 0908231181
+pip install sd-parsers
+pip install pyperclip
+pip install gradio requests
+pip install gradio --upgrade
+
+@echo cai xong roi !!!
+pause

RUN.bat

@@ -0,0 +1,7 @@
+@echo Chuong trinh doc thong tin prompt ho tro Automatic1111,sd-forge,ComfyUI,Fooocus,InvokeAI,NovelAI
+@echo Lien he: Andy N Le 0908231181
+@echo .
+@echo vui long doi ti....
+python Wf_Info.py
+
+pause

Wf_Info.py

@@ -0,0 +1,316 @@
+import pyperclip
+import os
+from PIL import Image
+from sd_parsers import ParserManager
+import gradio as gr
+import re
+import json
+
+
+parser_manager = ParserManager()
+
+TITLE = "<h1><center>Workflow Info Reader - By Andy N Le 0908 23 11 81 </center></h1>\n"
+
+def extract_lora_info(prompt):
+    lora_pattern = r"<lora:(.*?):(.*?)>"
+    loras = re.findall(lora_pattern, prompt)
+    if not loras:
+        return "Không xác định"
+    lora_info = [f" {name} - Weight: {weight}" for name, weight in loras]
+    return "\n".join(lora_info)
+
+def generate_workflow_from_metadata(metadata):
+    nodes = []
+    connections = []
+
+    if 'nodes' in metadata:
+        for node in metadata['nodes']:
+            nodes.append({
+                'id': node['id'],
+                'title': node.get('title', 'Unnamed Node'),
+                'pos': node.get('pos', [0, 0]),
+                'type': node.get('type', 'basic/node')
+            })
+    
+    if 'connections' in metadata:
+        for conn in metadata['connections']:
+            connections.append({
+                'from': conn['from'],
+                'to': conn['to']
+            })
+    
+    return {
+        'nodes': nodes,
+        'connections': connections
+    }
+
+def format_sampler_params(sampler_params):
+    try:
+        params = json.loads(sampler_params)
+    except (json.JSONDecodeError, TypeError):
+        return "Không xác định"
+    
+    scheduler = params.get("scheduler", "Không xác định")
+    cfg_scale = params.get("cfg_scale", "Không xác định")
+    steps = params.get("steps", "Không xác định")
+    return f"scheduler: {scheduler}\nCFG: {cfg_scale}\nSteps: {steps}"
+
+def read_image_metadata(image_path):
+    try:
+        if not image_path:
+            raise ValueError("Không có ảnh được tải lên.")
+        
+        with Image.open(image_path) as img:
+            prompt_info = parser_manager.parse(img)
+            
+            if not prompt_info:
+                raise ValueError("Không thể đọc thông tin từ ảnh.")
+
+            # Kiểm tra loại generator
+            if prompt_info.generator == "AUTOMATIC1111":
+                return handle_automatic1111(prompt_info)
+            elif prompt_info.generator == "ComfyUI":
+                return handle_comfyui(prompt_info)
+            else:
+                raise ValueError("Loại generator không được hỗ trợ.")
+                
+    except Exception as e:
+        print(f"Lỗi khi xử lý ảnh: {str(e)}")  
+        return "Không tìm thấy thông tin!", "", "", "", "", "", "", ""
+
+
+def handle_automatic1111(prompt_info):
+    prompt = prompt_info.full_prompt
+    negative_prompt = prompt_info.full_negative_prompt if prompt_info.full_negative_prompt else "N/A"
+    
+    models_list = list(prompt_info.models) if isinstance(prompt_info.models, set) else prompt_info.models
+    model = models_list[0].name if models_list else "Không xác định"
+    
+    loras = extract_lora_info(prompt)
+    
+    samplers_list = list(prompt_info.samplers) if isinstance(prompt_info.samplers, set) else prompt_info.samplers
+    if samplers_list and len(samplers_list) > 0:
+        sampler = samplers_list[0].name if samplers_list[0].name else "N/A"
+        sampler_params = json.dumps(samplers_list[0].parameters) if samplers_list[0].parameters else "N/A"
+        seed = samplers_list[0].parameters.get('seed', 'Không xác định')
+    else:
+        sampler = "N/A"
+        sampler_params = "N/A"
+        seed = "Không xác định"
+
+    formatted_sampler_params = format_sampler_params(sampler_params)
+
+    other_metadata = "\n".join([
+        f"{key}: {value}" for key, value in prompt_info.metadata.items() 
+        if isinstance(key, str) and not key.startswith("Module")
+    ])
+    
+    return prompt, negative_prompt, model, loras, seed, sampler, formatted_sampler_params, other_metadata
+
+def format_metadata(metadata):
+    formatted_output = ""
+    for key, value in metadata.items():
+        node_title, node_id = key
+        formatted_output += f"Node '{node_title}'\n"
+        for prop_key, prop_value in value.items():
+            formatted_output += f"    {prop_key}: {prop_value}\n"
+    return formatted_output
+
+def handle_comfyui(prompt_info):
+    prompt = prompt_info.full_prompt or "Không xác định"
+    negative_prompt = prompt_info.full_negative_prompt if prompt_info.full_negative_prompt else "N/A"
+    
+    models_list = list(prompt_info.models) if isinstance(prompt_info.models, set) else prompt_info.models
+    model = models_list[0].name if models_list else "Không xác định"
+    
+    samplers_list = list(prompt_info.samplers) if isinstance(prompt_info.samplers, set) else prompt_info.samplers
+    if samplers_list and len(samplers_list) > 0:
+        sampler = samplers_list[0].name if samplers_list[0].name else "N/A"
+        sampler_params = json.dumps(samplers_list[0].parameters) if samplers_list[0].parameters else "N/A"
+        seed = samplers_list[0].parameters.get('seed', 'Không xác định')
+    else:
+        sampler = "N/A"
+        sampler_params = "N/A"
+        seed = "Không xác định"
+
+    formatted_sampler_params = format_sampler_params(sampler_params)
+
+    
+    converted_metadata = {}
+    for key, value in prompt_info.metadata.items():
+        if isinstance(key, tuple):
+            key = str(key)
+        converted_metadata[key] = value
+
+    other_metadata = format_metadata(prompt_info.metadata)
+    
+    if not other_metadata:
+        other_metadata = "Không có metadata bổ sung."
+
+    return prompt, negative_prompt, model, None, seed, sampler, formatted_sampler_params, other_metadata
+
+output_dir = "outputs"
+if not os.path.exists(output_dir):
+    os.mkdir(output_dir)
+
+def copy_to_clipboard(prompt, neg_prompt, seed, copy_prompt, copy_neg_prompt, copy_seed):
+    copied_text = ""
+    if copy_prompt:
+        copied_text += f"Prompt: {prompt}\n"
+    if copy_neg_prompt:
+        copied_text += f"Negative Prompt: {neg_prompt}\n"
+    if copy_seed:
+        copied_text += f"Seed: {seed}\n"
+
+    if copied_text:
+        pyperclip.copy(copied_text)
+        return gr.Info("Sao chép thành công!", duration=2)
+    else:
+        return gr.Info("Không có gì để sao chép!", duration=2)
+
+# Hàm hủy bỏ sao chép
+def cancel_copy():
+    pyperclip.copy("")  
+    return (
+        gr.update(value=False),  # Uncheck all checkboxes
+        gr.update(value=False),
+        gr.update(value=False),
+        gr.Info("Đã hủy bỏ sao chép!", duration=2)
+    )
+
+def save_metadata_to_file(image_input, prompt, neg_prompt, model, loras, seed, sampler, sampler_params, metadata):
+    if not any([prompt, neg_prompt, model, loras, seed, sampler, sampler_params, metadata]):
+        return gr.Info("Không có thông tin để lưu!", duration=2)
+    if image_input is None:
+        return gr.Info("Không thể lưu tệp: Không có ảnh nào được tải lên.", duration=2)
+    
+    
+    image_filename = os.path.basename(image_input)
+    txt_filename = os.path.splitext(image_filename)[0] + ".txt"
+    txt_filepath = os.path.join(output_dir, txt_filename)
+
+    
+    with open(txt_filepath, "w", encoding="utf-8") as f:
+        f.write(f"Prompt: {prompt}\n")
+        f.write(f"Negative Prompt: {neg_prompt}\n")
+        f.write(f"Model: {model}\n")
+        f.write(f"Loras: {loras}\n")
+        f.write(f"Seed: {seed}\n")
+        f.write(f"Sampler: {sampler}\n")
+        f.write(f"Sampler Parameters: {sampler_params}\n")
+        f.write(f"Other Metadata:\n{metadata}\n")
+    
+    return gr.Info(f"Đã lưu thông tin vào file: {txt_filename}", duration=2)
+
+def check_image_size(image_input):
+    try:
+        if not image_input:
+            raise ValueError("Không có ảnh được tải lên.")
+        
+        with Image.open(image_input) as img:
+            width, height = img.size
+            if width > 5000 or height > 5000:
+                raise ValueError("Kích thước ảnh vượt quá 5000 px ở chiều ngang hoặc chiều dọc.")
+            return image_input, gr.Info("Ảnh hợp lệ.", duration=1)
+    except Exception as e:
+        return None, gr.Info(f"Lỗi khi xử lý ảnh: {str(e)}", duration=2)
+
+
+def gradio_interface(image_input):
+    try:
+        # Đọc dữ liệu từ ảnh
+        prompt, negative_prompt, model, loras, seed, sampler, formatted_sampler_params, other_metadata = read_image_metadata(image_input)
+        
+        # Kiểm tra xem dữ liệu có bị thiếu không cho từng trường hợp
+        if prompt == "Không thể đọc thông tin" or not any([prompt, negative_prompt, model, seed]):
+            raise ValueError("Thiếu dữ liệu khi xử lý ảnh.")
+
+        return prompt, negative_prompt, model, loras, seed, sampler, formatted_sampler_params, other_metadata
+    except Exception as e:
+        # In ra lỗi và trả về nội dung lỗi
+        print(f"Lỗi trong gradio_interface: {str(e)}")
+        return "Không tìm thấy thông tin ", "", "", "", "", "", "", ""
+
+
+js_func = """
+            function refresh() {
+                const url = new URL(window.location);
+
+                if (url.searchParams.get('__theme') !== 'dark') {
+                    url.searchParams.set('__theme', 'dark');
+                    window.location.href = url.href;
+                }
+            }
+
+            """
+with gr.Blocks(js = js_func) as demo:
+    gr.HTML(TITLE)
+    with gr.Row():
+        with gr.Column():
+            image_input = gr.Image(type="filepath", label="Tải lên hình ảnh")
+            read_button = gr.Button("Đọc thông tin")
+            copy_prompt = gr.Checkbox(label="Sao chép lời mô tả", value=False)
+            copy_neg_prompt = gr.Checkbox(label="Sao chép mô tả loại trừ", value=False)
+            copy_seed = gr.Checkbox(label="Sao Chép Seed", value=False)
+            with gr.Row():
+                copy_button = gr.Button("Sao chép")
+                cancel_button = gr.Button("Hủy sao chép")
+                download_button = gr.Button("Lưu file .txt")
+            message_output = gr.HTML()
+    
+        
+        with gr.Column(): 
+            prompt_output = gr.Textbox(label="Lời mô tả (prompt)")
+            negative_prompt_output = gr.Textbox(label="Mô tả loại trừ (Negative Prompt)")
+            model_output = gr.Textbox(label="Mô hình (Model)")
+            lora_output = gr.Textbox(label="Lora (Tên & Trọng số)")
+            seed_output = gr.Textbox(label="Seed")
+            sampler_output = gr.Textbox(label="Phương pháp lấy mẫu")
+            sampler_params_output = gr.Textbox(label="Thông số lấy mẫu")
+            other_metadata_output = gr.Textbox(label="Thông tin khác", lines=10)
+
+    read_button.click(
+        fn=check_image_size,
+        inputs=image_input,
+        outputs=[image_input, message_output],
+        show_progress=False
+    )
+
+    # Sau khi kiểm tra kích thước, nếu hợp lệ, đọc metadata từ ảnh
+    read_button.click(
+        fn=gradio_interface,
+        inputs=image_input,
+        outputs=[prompt_output, negative_prompt_output, model_output, lora_output, seed_output, sampler_output, sampler_params_output, other_metadata_output]
+    )
+    copy_button.click(
+        copy_to_clipboard, 
+        inputs=[prompt_output, negative_prompt_output, seed_output, copy_prompt, copy_neg_prompt, copy_seed], 
+        outputs=message_output
+    )
+
+    # Gắn sự kiện click cho nút hủy sao chép
+    cancel_button.click(
+        cancel_copy, 
+        inputs=None, 
+        outputs=[copy_prompt, copy_neg_prompt, copy_seed, message_output]
+    )
+    download_button.click(
+    save_metadata_to_file, 
+    inputs=[
+        image_input, 
+        prompt_output, 
+        negative_prompt_output, 
+        model_output, 
+        lora_output, 
+        seed_output, 
+        sampler_output, 
+        sampler_params_output, 
+        other_metadata_output  
+    ],
+    outputs=message_output
+)
+
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch(inbrowser=True)

requirements.txt

@@ -0,0 +1,4 @@
+gradio
+Pillow
+sd-parsers
+pyperclip