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()