File size: 20,604 Bytes
22b7932 6f5a450 22b7932 6f5a450 22b7932 6f5a450 22b7932 6f5a450 22b7932 889dd25 6f5a450 889dd25 22b7932 889dd25 22b7932 889dd25 22b7932 c3e97f1 22b7932 889dd25 22b7932 889dd25 22b7932 889dd25 22b7932 889dd25 22b7932 889dd25 22b7932 889dd25 22b7932 c3e97f1 889dd25 22b7932 889dd25 22b7932 889dd25 22b7932 889dd25 22b7932 889dd25 22b7932 889dd25 5818481 889dd25 5818481 889dd25 5818481 889dd25 f495f0c 889dd25 fef9712 889dd25 a3df609 889dd25 a3df609 889dd25 a3df609 889dd25 a3df609 5818481 889dd25 a3df609 d589687 889dd25 5818481 889dd25 5818481 889dd25 5818481 889dd25 5818481 889dd25 5818481 889dd25 5818481 889dd25 5818481 889dd25 5818481 889dd25 5818481 889dd25 6219686 d589687 889dd25 d589687 889dd25 d589687 6219686 22b7932 c3e97f1 6219686 22b7932 889dd25 c3e97f1 889dd25 c3e97f1 4cb4621 fef9712 c3e97f1 22b7932 fef9712 a0093c5 49514fe 889dd25 c3e97f1 889dd25 c3e97f1 22b7932 c3e97f1 889dd25 c3e97f1 3392168 c3e97f1 4cb4621 c3e97f1 4cb4621 c3e97f1 4cb4621 c3e97f1 22b7932 889dd25 c3e97f1 889dd25 c3e97f1 889dd25 c3e97f1 299cbd8 e57c12d 889dd25 22b7932 49514fe |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 |
import argparse
import os
os.environ['CUDA_HOME'] = '/usr/local/cuda'
os.environ['PATH'] = os.environ['PATH'] + ':/usr/local/cuda/bin'
from datetime import datetime
import gradio as gr
import spaces
import numpy as np
import torch
from diffusers.image_processor import VaeImageProcessor
from huggingface_hub import snapshot_download
from PIL import Image
torch.jit.script = lambda f: f
from model.cloth_masker import AutoMasker, vis_mask
from model.pipeline import CatVTONPipeline, CatVTONPix2PixPipeline
from model.flux.pipeline_flux_tryon import FluxTryOnPipeline
from utils import init_weight_dtype, resize_and_crop, resize_and_padding
access_token = os.getenv('HF_ACCESS_TOKEN')
# dùng để phân tích các tham số từ dòng lệnh và trả về cấu hình cài đặt cho chương trình
def parse_args():
# Khởi tạo đối tượng để quản lý các tham số dòng lệnh.
parser = argparse.ArgumentParser(description="Simple example of a training script.")
parser.add_argument(
"--base_model_path",
type=str,
default="booksforcharlie/stable-diffusion-inpainting",
help=(
"The path to the base model to use for evaluation. This can be a local path or a model identifier from the Model Hub."
),
)
parser.add_argument(
"--resume_path",
type=str,
default="zhengchong/CatVTON",
help=(
"The Path to the checkpoint of trained tryon model."
),
)
parser.add_argument(
"--output_dir",
type=str,
default="resource/demo/output",
help="The output directory where the model predictions will be written.",
)
parser.add_argument(
"--width",
type=int,
default=768,
help=(
"The resolution for input images, all the images in the train/validation dataset will be resized to this"
" resolution"
),
)
parser.add_argument(
"--height",
type=int,
default=1024,
help=(
"The resolution for input images, all the images in the train/validation dataset will be resized to this"
" resolution"
),
)
parser.add_argument(
"--repaint",
action="store_true",
help="Whether to repaint the result image with the original background."
)
parser.add_argument(
"--allow_tf32",
action="store_true",
default=True,
help=(
"Whether or not to allow TF32 on Ampere GPUs. Can be used to speed up training. For more information, see"
" https://pytorch.org/docs/stable/notes/cuda.html#tensorfloat-32-tf32-on-ampere-devices"
),
)
parser.add_argument(
"--mixed_precision",
type=str,
default="bf16",
choices=["no", "fp16", "bf16"],
help=(
"Whether to use mixed precision. Choose between fp16 and bf16 (bfloat16). Bf16 requires PyTorch >="
" 1.10.and an Nvidia Ampere GPU. Default to the value of accelerate config of the current system or the"
" flag passed with the `accelerate.launch` command. Use this argument to override the accelerate config."
),
)
args = parser.parse_args()
# Xử lý tham số:
# Đảm bảo rằng local_rank (chỉ số GPU cục bộ khi chạy phân tán) được đồng bộ từ biến môi trường
# Khi chạy các tác vụ huấn luyện phân tán, hệ thống cần biết chỉ số GPU cục bộ để phân bổ tài nguyên.
env_local_rank = int(os.environ.get("LOCAL_RANK", -1))
if env_local_rank != -1 and env_local_rank != args.local_rank:
args.local_rank = env_local_rank
return args
# Hàm image_grid tạo một lưới ảnh (grid) từ danh sách các ảnh đầu vào, với số hàng (rows) và số cột (cols) được chỉ định.
def image_grid(imgs, rows, cols):
assert len(imgs) == rows * cols # Kiểm tra số lượng ảnh
w, h = imgs[0].size
grid = Image.new("RGB", size=(cols * w, rows * h)) # Tạo ảnh trống làm lưới
#Duyệt qua các ảnh và ghép vào lưới
for i, img in enumerate(imgs):
grid.paste(img, box=(i % cols * w, i // cols * h))
return grid
args = parse_args()
# Mask-based CatVTON
catvton_repo = "zhengchong/CatVTON"
repo_path = snapshot_download(repo_id=catvton_repo) # snapshot_download: Hàm này tải toàn bộ dữ liệu mô hình từ kho lưu trữ trên Hugging Face và lưu về máy cục bộ.
# Pipeline thực hiện Virtual Try on (dùng mask)
pipeline = CatVTONPipeline(
base_ckpt=args.base_model_path, # Checkpoint của mô hình cơ sở (dùng để tạo nền tảng cho pipeline).
attn_ckpt=repo_path, # Checkpoint chứa các tham số của attention module, được tải từ repo_path.
attn_ckpt_version="mix",
weight_dtype=init_weight_dtype(args.mixed_precision), # Kiểu dữ liệu của trọng số mô hình. Được thiết lập bởi hàm init_weight_dtype, có thể là fp16 hoặc bf16 tùy thuộc vào GPU và cấu hình.
use_tf32=args.allow_tf32, # Cho phép sử dụng TensorFloat32 trên GPU Ampere (như A100) để tăng tốc.
device='cuda' # Thiết bị chạy mô hình (ở đây là cuda, tức GPU).
)
# AutoMasker Part
# VaeImageProcessor: Bộ xử lý hình ảnh được thiết kế để làm việc với các mô hình dựa trên VAE (Variational Autoencoder).
mask_processor = VaeImageProcessor(
vae_scale_factor=8, # Tỉ lệ nén hình ảnh khi xử lý bằng VAE. Ảnh sẽ được giảm kích thước theo tỉ lệ 1/8.
do_normalize=False, # Không thực hiện chuẩn hóa giá trị pixel (ví dụ: chuyển đổi giá trị về khoảng [0, 1]).
do_binarize=True, # Chuyển đổi hình ảnh thành nhị phân (chỉ chứa 2 giá trị: 0 hoặc 255). Quan trọng để tạo mặt nạ rõ ràng.
do_convert_grayscale=True
)
# AutoMasker: Công cụ tự động tạo mặt nạ dựa trên các mô hình dự đoán hình dạng cơ thể người và phân đoạn quần áo.
automasker = AutoMasker(
densepose_ckpt=os.path.join(repo_path, "DensePose"), # DensePose: Mô hình dự đoán vị trí 3D của cơ thể từ ảnh 2D.
schp_ckpt=os.path.join(repo_path, "SCHP"), # SCHP: Mô hình phân đoạn chi tiết cơ thể người (ví dụ: tách tóc, quần áo, da, v.v.).
device='cuda',
)
# Hàm này nhận dữ liệu đầu vào (ảnh người, ảnh quần áo, các tham số) và thực hiện các bước xử lý để trả về ảnh kết quả.
@spaces.GPU(duration=120) # Gán GPU để thực hiện hàm submit_function, với thời gian tối đa là 120 giây.
# Định nghĩa hàm nhận vào các tham số sau
def submit_function(
person_image,
cloth_image,
cloth_type, # upper, lower, hoặc overall
num_inference_steps,
guidance_scale,
seed,
show_type # Kiểu hiển thị kết quả (chỉ kết quả, kết hợp ảnh gốc và kết quả, hoặc hiển thị cả mặt nạ).
):
# Xử lý mặt nạ (mask)
person_image,
print("person_image content:", person_image)
mask = person_image["background"], # Lấy ảnh người từ lớp nền.
print("background: ", person_image["background"])
print("layer: ", person_image["layer"])
#person_image["layers"][0] # Lấy mặt nạ do người dùng vẽ (nếu có).
print("xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx")
if len(person_image["layers"]) > 0:
# Nếu danh sách không rỗng, lấy phần tử đầu tiên
layer = person_image["layers"][0]
print(layer)
else:
# Nếu danh sách rỗng, thực hiện hành động thay thế hoặc thông báo lỗi
layer = None
print("Không có layers trong person_image.")
#mask = Image.open(mask).convert("L") # Chuyển mặt nạ thành ảnh thang độ xám
if mask is None:
raise ValueError("Tham số 'mask' bị rỗng.")
elif isinstance(mask, (str, bytes)) or hasattr(mask, "read"):
mask = Image.open(mask).convert("L")
print("Loại của mask:", type(mask))
print("Giá trị của mask:", mask)
else:
raise ValueError(f"Kiểu dữ liệu '{type(mask)}' của 'mask' không được hỗ trợ.")
if len(np.unique(np.array(mask))) == 1: # Nếu mặt nạ chỉ chứa một giá trị (ví dụ: toàn đen hoặc toàn trắng), thì không sử dụng mặt nạ (mask = None).
mask = None
else:
mask = np.array(mask) # Chuyển mặt nạ thành mảng numpy.
mask[mask > 0] = 255 # Các pixel có giá trị lớn hơn 0 được chuyển thành 255 (trắng).
mask = Image.fromarray(mask) # Chuyển mảng trở lại thành ảnh.
# Xử lý đường dẫn lưu trữ kết quả
tmp_folder = args.output_dir # Thư mục tạm thời lưu kết quả.
date_str = datetime.now().strftime("%Y%m%d%H%M%S") # Chuỗi ngày giờ hiện tại (ví dụ: 20250108).
result_save_path = os.path.join(tmp_folder, date_str[:8], date_str[8:] + ".png") # Đường dẫn đầy đủ để lưu ảnh kết quả.
if not os.path.exists(os.path.join(tmp_folder, date_str[:8])):
os.makedirs(os.path.join(tmp_folder, date_str[:8])) # Tạo thư mục lưu trữ nếu chưa tồn tại.
# Xử lý seed ngẫu nhiên
generator = None
if seed != -1: # Nếu seed được cung cấp, mô hình sẽ sử dụng giá trị này để sinh dữ liệu (giữ tính ngẫu nhiên nhưng tái tạo được).
generator = torch.Generator(device='cuda').manual_seed(seed)
# Chuẩn hóa ảnh đầu vào
person_image = Image.open(person_image).convert("RGB")
cloth_image = Image.open(cloth_image).convert("RGB")
person_image = resize_and_crop(person_image, (args.width, args.height))
cloth_image = resize_and_padding(cloth_image, (args.width, args.height))
# Process mask
if mask is not None:
mask = resize_and_crop(mask, (args.width, args.height)) # Nếu mặt nạ được cung cấp, thay đổi kích thước cho phù hợp.
else:
mask = automasker(
person_image,
cloth_type
)['mask'] # Nếu không, tạo mặt nạ tự động bằng automasker, dựa trên loại quần áo (cloth_type).
mask = mask_processor.blur(mask, blur_factor=9) # Làm mờ mặt nạ (blur) để giảm bớt các cạnh sắc
# Suy luận mô hình: gán các tham số vô hàm tính toán, trả lại result là hình ảnh
# Inference
# try:
result_image = pipeline(
image=person_image,
condition_image=cloth_image,
mask=mask,
num_inference_steps=num_inference_steps,
guidance_scale=guidance_scale,
generator=generator
)[0]
# except Exception as e:
# raise gr.Error(
# "An error occurred. Please try again later: {}".format(e)
# )
# Post-process - Xử lý hậu kỳ
# Tạo ảnh kết quả lưới
masked_person = vis_mask(person_image, mask) # Hiển thị ảnh người với mặt nạ được áp dụng.
save_result_image = image_grid([person_image, masked_person, cloth_image, result_image], 1, 4) # Tạo một ảnh lưới chứa
save_result_image.save(result_save_path)
# Điều chỉnh hiển thị kết quả
if show_type == "result only":
return result_image
else:
width, height = person_image.size
if show_type == "input & result":
condition_width = width // 2
conditions = image_grid([person_image, cloth_image], 2, 1)
else:
condition_width = width // 3
conditions = image_grid([person_image, masked_person , cloth_image], 3, 1)
conditions = conditions.resize((condition_width, height), Image.NEAREST)
# conditions: Ảnh ghép ban đầu, được tạo từ các ảnh như ảnh người gốc, ảnh quần áo, và ảnh mặt nạ (tùy chọn).
# Tham số Image.NEAREST: Đây là phương pháp nội suy (interpolation) gần nhất, dùng để thay đổi kích thước ảnh mà không làm mờ hay mất chi tiết.
new_result_image = Image.new("RGB", (width + condition_width + 5, height)) # Image.new: Tạo một ảnh trống mới
new_result_image.paste(conditions, (0, 0))
new_result_image.paste(result_image, (condition_width + 5, 0))
return new_result_image
def person_example_fn(image_path):
return image_path
HEADER = ""
def app_gradio():
with gr.Blocks(title="CatVTON") as demo:
gr.Markdown(HEADER)
with gr.Tab("Mask-based"):
with gr.Row():
with gr.Column(scale=1, min_width=350):
# Ảnh model (người)
with gr.Row():
image_path = gr.Image(
type="filepath",
interactive=True,
visible=False,
)
person_image = gr.ImageEditor(
interactive=True, label="Person Image", type="filepath"
)
# Ảnh quần áo
with gr.Row():
with gr.Column(scale=1, min_width=230):
cloth_image = gr.Image(
interactive=True, label="Condition Image", type="filepath"
)
with gr.Column(scale=1, min_width=120):
gr.Markdown(
'<span style="color: #808080; font-size: small;">Two ways to provide Mask:<br>1. Upload the person image and use the `🖌️` above to draw the Mask (higher priority)<br>2. Select the `Try-On Cloth Type` to generate automatically </span>'
)
cloth_type = gr.Radio(
label="Try-On Cloth Type",
choices=["upper", "lower", "overall"],
value="upper",
)
# Submit button - Run
submit = gr.Button("Submit")
gr.Markdown(
'<center><span style="color: #FF0000">!!! Click only Once, Wait for Delay !!!</span></center>'
)
# Advance setting
gr.Markdown(
'<span style="color: #808080; font-size: small;">Advanced options can adjust details:<br>1. `Inference Step` may enhance details;<br>2. `CFG` is highly correlated with saturation;<br>3. `Random seed` may improve pseudo-shadow.</span>'
)
with gr.Accordion("Advanced Options", open=False):
num_inference_steps = gr.Slider(
label="Inference Step", minimum=10, maximum=100, step=5, value=50
)
# Guidence Scale
guidance_scale = gr.Slider(
label="CFG Strenth", minimum=0.0, maximum=7.5, step=0.5, value=2.5
)
# Random Seed
seed = gr.Slider(
label="Seed", minimum=-1, maximum=10000, step=1, value=42
)
show_type = gr.Radio(
label="Show Type",
choices=["result only", "input & result", "input & mask & result"],
value="input & mask & result",
)
with gr.Column(scale=2, min_width=500):
# Result image
result_image = gr.Image(interactive=False, label="Result")
with gr.Row():
# Photo Examples
root_path = "resource/demo/example"
with gr.Column():
men_exm = gr.Examples(
examples=[
os.path.join(root_path, "person", "men", _)
for _ in os.listdir(os.path.join(root_path, "person", "men"))
],
examples_per_page=4,
inputs=image_path,
label="Person Examples ①",
)
women_exm = gr.Examples(
examples=[
os.path.join(root_path, "person", "women", _)
for _ in os.listdir(os.path.join(root_path, "person", "women"))
],
examples_per_page=4,
inputs=image_path,
label="Person Examples ②",
)
gr.Markdown(
'<span style="color: #808080; font-size: small;">*Person examples come from the demos of <a href="https://huggingface.co/spaces/levihsu/OOTDiffusion">OOTDiffusion</a> and <a href="https://www.outfitanyone.org">OutfitAnyone</a>. </span>'
)
with gr.Column():
condition_upper_exm = gr.Examples(
examples=[
os.path.join(root_path, "condition", "upper", _)
for _ in os.listdir(os.path.join(root_path, "condition", "upper"))
],
examples_per_page=4,
inputs=cloth_image,
label="Condition Upper Examples",
)
condition_overall_exm = gr.Examples(
examples=[
os.path.join(root_path, "condition", "overall", _)
for _ in os.listdir(os.path.join(root_path, "condition", "overall"))
],
examples_per_page=4,
inputs=cloth_image,
label="Condition Overall Examples",
)
condition_person_exm = gr.Examples(
examples=[
os.path.join(root_path, "condition", "person", _)
for _ in os.listdir(os.path.join(root_path, "condition", "person"))
],
examples_per_page=4,
inputs=cloth_image,
label="Condition Reference Person Examples",
)
gr.Markdown(
'<span style="color: #808080; font-size: small;">*Condition examples come from the Internet. </span>'
)
image_path.change(
person_example_fn, inputs=image_path, outputs=person_image
)
# Function khi ấn nút submit
submit.click(
submit_function,
[
person_image,
cloth_image,
cloth_type,
num_inference_steps,
guidance_scale,
seed,
show_type,
],
result_image,
)
demo.queue().launch(share=True, show_error=True)
#demo.queue().launch()
if __name__ == "__main__":
app_gradio()
|