#!/usr/bin/env python

从__未来_ _进口附注

进口argparse
进口functools
进口操作系统（操作系统)
进口超文本标记语言
进口pathlib
进口目标文件

进口deepdanbooru如同截止日期（截止日期的缩写)
进口格拉迪欧如同希腊
进口拥抱脸_集线器
进口numpy如同铭牌
进口PIL。图像
进口张量流如同法国南部（法国南部领地的缩写)
进口皮耶西弗
进口piexif.helper

标题=DeepDanbooru字符串'

TOKEN = os.environ['令牌']
型号_回购=yo2266911/DeepDanbooru_string'
型号文件名='型号-resnet_custom_v3.h5 '
标签文件名=' tags.txt '


极好的 解析参数()-> argparse。命名空间：
parser = argparse。ArgumentParser()
parser.add_argument(-分数-滑块-步长,类型=浮点型,默认值=0.05)
parser.add_argument("分数阈值",类型=浮点型,默认值=0.5)
parser.add_argument(主题,类型=字符串,默认值="暗草")
parser.add_argument(-直播,动作=' store_true ')
parser.add_argument(分享,动作=' store_true ')
parser.add_argument(-港口，type=int)
parser.add_argument(-禁用队列,
目标='启用队列',
动作=' store_false ')
parser.add_argument(-允许标记,类型=字符串,默认值=从来没有)
返回parser.parse_args()


极好的 加载_样本_图像_路径()-> list[pathlib。路径]:
image_dir = pathlib。路径（'图像')
如果 不image_dir.exists():
数据集报告=' hysts/sample-images-TADNE '
路径=拥抱脸_集线器.HF _ hub _ download(数据集_报告
images.tar.gz的,
回购类型='数据集',
使用_认证_令牌=令牌)
随着tarfile.open(路径)如同女：
萃取塔
返回已排序(图片_目录.全球'*'))


极好的 负载模型()-> tf.keras.Model:
路径=拥抱脸_集线器.HF _ hub _下载(车型_ REPO，
型号_文件名,
使用_认证_令牌=令牌)
型号= TF .喀拉斯。模特。负载模型（路径)
返回模型


极好的 加载标签()-> list[str]:
路径=拥抱脸_集线器.HF _ hub _下载(车型_ REPO，
标签文件名,
使用_认证_令牌=令牌)
随着打开（路径)如同女：
labels = [line.strip()为线条在f.readlines()]
返回标签

极好的 明文转换为html(文本):
文本=" < p > " + " < br>\n "。加入([f "{html.escape(x)} "为x在文本分割(\n)]) +" </p > "
返回文本

极好的预测（图片:PIL .形象。Image，score_threshold: float，
模型:tf.keras.Model，标签:list[str]) -> dict[str，float]:
原始图像=图像
_,高度,宽度,_ =模型。输入_形状
image = np.asarray(image)
image = tf.image.resize(image，
大小=(高,宽),
方法= TF . image . size method . area，
preserve_aspect_ratio=真实的
image = image.numpy()
image = DD。形象。转换_和_ pad _ image(图像，宽度，高度)
图像=图像/255。
probs =模型。预测(图片[无,...])[0]
probs = probs.astype(float)
res = dict()
对于prob，zip中的标签(probs.tolist()，标签):
如果概率<分数阈值：
继续
RES[标签] = prob
b = dict(sorted(res.items()，key=希腊字母的第11个项目:项目[1]，反向=真实的))
a ='，'。join(list(b.keys())).替换（' _ '，' ')。替换（'('，' \(')。替换（')'，' \)')
c ='，'。join(list(b.keys()))
    
items = rawimage.info
geninfo =' '
    
    if "exif" in rawimage.info:
        exif = piexif.load(rawimage.info["exif"])
        exif_comment = (exif or {}).get("Exif", {}).get(piexif.ExifIFD.UserComment, b'')
        try:
            exif_comment = piexif.helper.UserComment.load(exif_comment)
        except ValueError:
            exif_comment = exif_comment.decode('utf8', errors="ignore")
    
        items['exif comment'] = exif_comment
        geninfo = exif_comment
    
        for field in ['jfif', 'jfif_version', 'jfif_unit', 'jfif_density', 'dpi', 'exif',
                      'loop', 'background', 'timestamp', 'duration']:
            items.pop(field, None)
    
    geninfo = items.get('parameters', geninfo)
    
    info = f"""
<p><h4>PNG Info</h4></p>    
"""
    for key, text in items.items():
        info += f"""
<div>
<p><b>{plaintext_to_html(str(key))}</b></p>
<p>{plaintext_to_html(str(text))}</p>
</div>
""".strip()+"\n"
    
    if len(info) == 0:
        message = "Nothing found in the image."
        info = f"<div><p>{message}<p></div>"
    
    return (a,c,res,info)


def main():
    args = parse_args()
    model = load_model()
    labels = load_labels()

    func = functools.partial(predict, model=model, labels=labels)
    func = functools.update_wrapper(func, predict)

    gr.Interface(
        func,
        [
            gr.inputs.Image(type='pil', label='Input'),
            gr.inputs.Slider(0,
                             1,
                             step=args.score_slider_step,
                             default=args.score_threshold,
                             label='Score Threshold'),
        ],
        [
            gr.outputs.Textbox(label='Output (string)'), 
            gr.outputs.Textbox(label='Output (raw string)'), 
            gr.outputs.Label(label='Output (label)'),
            gr.outputs.HTML()
        ],
        examples=[
        ['miku.jpg',0.5],
        ['miku2.jpg',0.5]
        ],
        title=TITLE,
        description='''
Demo for [KichangKim/DeepDanbooru](https://github.com/KichangKim/DeepDanbooru) with "ready to copy" prompt and a prompt analyzer.

Modified from [hysts/DeepDanbooru](https://huggingface.co/spaces/hysts/DeepDanbooru)

PNG Info code forked from [AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui](https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui)
        ''',
        theme=args.theme,
        allow_flagging=args.allow_flagging,
        live=args.live,
    ).launch(
        enable_queue=args.enable_queue,
        server_port=args.port,
        share=args.share,
    )


if __name__ == '__main__':
    main()