Hugging Face's logo

Spaces:
Bmyy02
/
Control_Ability_Arena
Sleeping

App Files Community
Bbmyy commited on
Commit
2c0adca
·
1 Parent(s): f3d7a02

add gligen

Browse files
Files changed (15) hide show
  1. model/__pycache__/model_manager.cpython-310.pyc +0 -0
  2. model/model_manager.py +4 -1
  3. model/models/__init__.py +1 -1
  4. model/models/__pycache__/__init__.cpython-310.pyc +0 -0
  5. model/models/__pycache__/huggingface_models.cpython-310.pyc +0 -0
  6. model/models/huggingface_models.py +6 -0
  7. model_bbox/.gradio/certificate.pem +0 -31
  8. model_bbox/Gligen/__pycache__/inference.cpython-310.pyc +0 -0
  9. model_bbox/Gligen/inference.py +65 -0
  10. model_bbox/ksort-logs/vote_log/gr_web_image_editing.log +0 -0
  11. model_bbox/ksort-logs/vote_log/gr_web_image_editing_multi.log +0 -0
  12. model_bbox/ksort-logs/vote_log/gr_web_image_generation.log +0 -267
  13. model_bbox/ksort-logs/vote_log/gr_web_image_generation_multi.log +0 -2
  14. model_bbox/ksort-logs/vote_log/gr_web_video_generation.log +0 -0
  15. model_bbox/ksort-logs/vote_log/gr_web_video_generation_multi.log +0 -0
model/__pycache__/model_manager.cpython-310.pyc CHANGED
Binary files a/model/__pycache__/model_manager.cpython-310.pyc and b/model/__pycache__/model_manager.cpython-310.pyc differ
 
model/model_manager.py CHANGED
@@ -88,6 +88,9 @@ class ModelManager:
88
  elif model_name == "huggingface_ReCo_b2i":
89
  from model_bbox.ReCo.inference import inference_image
90
  result = inference_image(pipe, prompt, grounding_instruction, bbox)
 
 
 
91
  return result
92
 
93
 
@@ -96,7 +99,7 @@ class ModelManager:
96
  from .matchmaker import matchmaker
97
  not_run = [] #12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22, #23,24,
98
  # model_ids = matchmaker(num_players=len(self.model_ig_list), not_run=not_run)
99
- model_ids = [0, 1]
100
  print(model_ids)
101
  model_names = [self.model_b2i_list[i] for i in model_ids]
102
  print(model_names)
 
88
  elif model_name == "huggingface_ReCo_b2i":
89
  from model_bbox.ReCo.inference import inference_image
90
  result = inference_image(pipe, prompt, grounding_instruction, bbox)
91
+ elif model_name == "huggingface_Gligen_b2i":
92
+ from model_bbox.Gligen.inference import inference_image
93
+ result = inference_image(pipe, prompt, grounding_instruction, bbox)
94
  return result
95
 
96
 
 
99
  from .matchmaker import matchmaker
100
  not_run = [] #12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22, #23,24,
101
  # model_ids = matchmaker(num_players=len(self.model_ig_list), not_run=not_run)
102
+ model_ids = [0, 1, 2]
103
  print(model_ids)
104
  model_names = [self.model_b2i_list[i] for i in model_ids]
105
  print(model_names)
model/models/__init__.py CHANGED
@@ -57,7 +57,7 @@ VIDEO_GENERATION_MODELS = ['replicate_Zeroscope-v2-xl_text2video',
57
  'other_KLing-v1.0_text2video',
58
  ]
59
 
60
- B2I_MODELS = ['local_MIGC_b2i', 'huggingface_ReCo_b2i']
61
 
62
 
63
  def load_pipeline(model_name):
 
57
  'other_KLing-v1.0_text2video',
58
  ]
59
 
60
+ B2I_MODELS = ['local_MIGC_b2i', 'huggingface_ReCo_b2i', 'huggingface_Gligen_b2i']
61
 
62
 
63
  def load_pipeline(model_name):
model/models/__pycache__/__init__.cpython-310.pyc CHANGED
Binary files a/model/models/__pycache__/__init__.cpython-310.pyc and b/model/models/__pycache__/__init__.cpython-310.pyc differ
 
model/models/__pycache__/huggingface_models.cpython-310.pyc CHANGED
Binary files a/model/models/__pycache__/huggingface_models.cpython-310.pyc and b/model/models/__pycache__/huggingface_models.cpython-310.pyc differ
 
model/models/huggingface_models.py CHANGED
@@ -2,6 +2,7 @@ from diffusers import DiffusionPipeline
2
  from diffusers import AutoPipelineForText2Image
3
  from diffusers import StableCascadeDecoderPipeline, StableCascadePriorPipeline
4
  from diffusers import StableDiffusionPipeline
 
5
  import torch
6
  import os
7
 
@@ -21,6 +22,11 @@ def load_huggingface_model(model_name, model_type):
21
  path = '/home/bcy/cache/.cache/huggingface/hub/models--j-min--reco_sd14_coco/snapshots/11a062da5a0a84501047cb19e113f520eb610415' if os.path.isdir('/home/bcy/cache/.cache/huggingface/hub/models--j-min--reco_sd14_coco/snapshots/11a062da5a0a84501047cb19e113f520eb610415') else "CompVis/stable-diffusion-v1-4"
22
  pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(path ,torch_dtype=torch.float16)
23
  pipe = pipe.to("cuda")
 
 
 
 
 
24
  else:
25
  raise NotImplementedError
26
  # if model_name == "SD-turbo":
 
2
  from diffusers import AutoPipelineForText2Image
3
  from diffusers import StableCascadeDecoderPipeline, StableCascadePriorPipeline
4
  from diffusers import StableDiffusionPipeline
5
+ from diffusers import StableDiffusionGLIGENTextImagePipeline
6
  import torch
7
  import os
8
 
 
22
  path = '/home/bcy/cache/.cache/huggingface/hub/models--j-min--reco_sd14_coco/snapshots/11a062da5a0a84501047cb19e113f520eb610415' if os.path.isdir('/home/bcy/cache/.cache/huggingface/hub/models--j-min--reco_sd14_coco/snapshots/11a062da5a0a84501047cb19e113f520eb610415') else "CompVis/stable-diffusion-v1-4"
23
  pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(path ,torch_dtype=torch.float16)
24
  pipe = pipe.to("cuda")
25
+ elif model_name == "Gligen":
26
+ path = '/share/bcy/cache/.cache/huggingface/hub/models--anhnct--Gligen_Text_Image/snapshots/c4ea3545c59a161096adc00aa14fa163c687614a' if os.path.isdir('/share/bcy/cache/.cache/huggingface/hub/models--anhnct--Gligen_Text_Image/snapshots/c4ea3545c59a161096adc00aa14fa163c687614a') else "anhnct/Gligen_Text_Image"
27
+ print(path)
28
+ pipe = StableDiffusionGLIGENTextImagePipeline.from_pretrained(path, torch_dtype=torch.float16)
29
+ pipe = pipe.to("cuda")
30
  else:
31
  raise NotImplementedError
32
  # if model_name == "SD-turbo":
model_bbox/.gradio/certificate.pem DELETED
@@ -1,31 +0,0 @@
1
- -----BEGIN CERTIFICATE-----
2
- MIIFazCCA1OgAwIBAgIRAIIQz7DSQONZRGPgu2OCiwAwDQYJKoZIhvcNAQELBQAw
3
- TzELMAkGA1UEBhMCVVMxKTAnBgNVBAoTIEludGVybmV0IFNlY3VyaXR5IFJlc2Vh
4
- cmNoIEdyb3VwMRUwEwYDVQQDEwxJU1JHIFJvb3QgWDEwHhcNMTUwNjA0MTEwNDM4
5
- WhcNMzUwNjA0MTEwNDM4WjBPMQswCQYDVQQGEwJVUzEpMCcGA1UEChMgSW50ZXJu
6
- ZXQgU2VjdXJpdHkgUmVzZWFyY2ggR3JvdXAxFTATBgNVBAMTDElTUkcgUm9vdCBY
7
- MTCCAiIwDQYJKoZIhvcNAQEBBQADggIPADCCAgoCggIBAK3oJHP0FDfzm54rVygc
8
- h77ct984kIxuPOZXoHj3dcKi/vVqbvYATyjb3miGbESTtrFj/RQSa78f0uoxmyF+
9
- 0TM8ukj13Xnfs7j/EvEhmkvBioZxaUpmZmyPfjxwv60pIgbz5MDmgK7iS4+3mX6U
10
- A5/TR5d8mUgjU+g4rk8Kb4Mu0UlXjIB0ttov0DiNewNwIRt18jA8+o+u3dpjq+sW
11
- T8KOEUt+zwvo/7V3LvSye0rgTBIlDHCNAymg4VMk7BPZ7hm/ELNKjD+Jo2FR3qyH
12
- B5T0Y3HsLuJvW5iB4YlcNHlsdu87kGJ55tukmi8mxdAQ4Q7e2RCOFvu396j3x+UC
13
- B5iPNgiV5+I3lg02dZ77DnKxHZu8A/lJBdiB3QW0KtZB6awBdpUKD9jf1b0SHzUv
14
- KBds0pjBqAlkd25HN7rOrFleaJ1/ctaJxQZBKT5ZPt0m9STJEadao0xAH0ahmbWn
15
- OlFuhjuefXKnEgV4We0+UXgVCwOPjdAvBbI+e0ocS3MFEvzG6uBQE3xDk3SzynTn
16
- jh8BCNAw1FtxNrQHusEwMFxIt4I7mKZ9YIqioymCzLq9gwQbooMDQaHWBfEbwrbw
17
- qHyGO0aoSCqI3Haadr8faqU9GY/rOPNk3sgrDQoo//fb4hVC1CLQJ13hef4Y53CI
18
- rU7m2Ys6xt0nUW7/vGT1M0NPAgMBAAGjQjBAMA4GA1UdDwEB/wQEAwIBBjAPBgNV
19
- HRMBAf8EBTADAQH/MB0GA1UdDgQWBBR5tFnme7bl5AFzgAiIyBpY9umbbjANBgkq
20
- hkiG9w0BAQsFAAOCAgEAVR9YqbyyqFDQDLHYGmkgJykIrGF1XIpu+ILlaS/V9lZL
21
- ubhzEFnTIZd+50xx+7LSYK05qAvqFyFWhfFQDlnrzuBZ6brJFe+GnY+EgPbk6ZGQ
22
- 3BebYhtF8GaV0nxvwuo77x/Py9auJ/GpsMiu/X1+mvoiBOv/2X/qkSsisRcOj/KK
23
- NFtY2PwByVS5uCbMiogziUwthDyC3+6WVwW6LLv3xLfHTjuCvjHIInNzktHCgKQ5
24
- ORAzI4JMPJ+GslWYHb4phowim57iaztXOoJwTdwJx4nLCgdNbOhdjsnvzqvHu7Ur
25
- TkXWStAmzOVyyghqpZXjFaH3pO3JLF+l+/+sKAIuvtd7u+Nxe5AW0wdeRlN8NwdC
26
- jNPElpzVmbUq4JUagEiuTDkHzsxHpFKVK7q4+63SM1N95R1NbdWhscdCb+ZAJzVc
27
- oyi3B43njTOQ5yOf+1CceWxG1bQVs5ZufpsMljq4Ui0/1lvh+wjChP4kqKOJ2qxq
28
- 4RgqsahDYVvTH9w7jXbyLeiNdd8XM2w9U/t7y0Ff/9yi0GE44Za4rF2LN9d11TPA
29
- mRGunUHBcnWEvgJBQl9nJEiU0Zsnvgc/ubhPgXRR4Xq37Z0j4r7g1SgEEzwxA57d
30
- emyPxgcYxn/eR44/KJ4EBs+lVDR3veyJm+kXQ99b21/+jh5Xos1AnX5iItreGCc=
31
- -----END CERTIFICATE-----
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
model_bbox/Gligen/__pycache__/inference.cpython-310.pyc ADDED
Binary file (1.65 kB). View file
 
model_bbox/Gligen/inference.py ADDED
@@ -0,0 +1,65 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ # Using reference image to add object in generated image
2
+ import torch
3
+ from diffusers import StableDiffusionGLIGENTextImagePipeline
4
+ from diffusers.utils import load_image
5
+
6
+ def normalize_bbox(bboxes, img_width, img_height):
7
+ normalized_bboxes = []
8
+ for box in bboxes:
9
+ x_min, y_min, x_max, y_max = box
10
+
11
+ x_min = (x_min / img_width)
12
+ y_min = (y_min / img_height)
13
+ x_max = (x_max / img_width)
14
+ y_max = (y_max / img_height)
15
+
16
+ normalized_bboxes.append([x_min, y_min, x_max, y_max])
17
+
18
+ return normalized_bboxes
19
+
20
+ def inference_image(pipe, prompt, grounding_instruction, state):
21
+ print(prompt)
22
+ print(grounding_instruction)
23
+ bbox = state['boxes']
24
+ # bbox = state
25
+ print(bbox)
26
+ bbox = normalize_bbox(bbox, 600, 600)
27
+ print(bbox)
28
+ objects = [obj for obj in grounding_instruction.split(';') if obj.strip()]
29
+ print(objects)
30
+
31
+ image = pipe(
32
+ prompt=prompt,
33
+ gligen_phrases=grounding_instruction,
34
+ gligen_images=[],
35
+ gligen_boxes=bbox,
36
+ gligen_scheduled_sampling_beta=1,
37
+ output_type="pil",
38
+ num_inference_steps=50,
39
+ ).images[0]
40
+ return image
41
+
42
+
43
+
44
+ if __name__ == "__main__":
45
+
46
+ pipe = StableDiffusionGLIGENTextImagePipeline.from_pretrained("anhnct/Gligen_Text_Image", torch_dtype=torch.float16)
47
+ pipe = pipe.to("cuda")
48
+ prompt = "a flower sitting on the beach"
49
+ boxes = [[0.0, 0.09, 0.53, 0.76]]
50
+ phrases = ["flower"]
51
+ # gligen_image = load_image(
52
+ # "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/gligen/pexels-pixabay-60597.jpg"
53
+ # )
54
+
55
+ images = pipe(
56
+ prompt=prompt,
57
+ gligen_phrases=phrases,
58
+ gligen_images=[],
59
+ gligen_boxes=boxes,
60
+ gligen_scheduled_sampling_beta=1,
61
+ output_type="pil",
62
+ num_inference_steps=50,
63
+ ).images
64
+
65
+ images[0].save("./gligen-generation-text-image-box.jpg")
model_bbox/ksort-logs/vote_log/gr_web_image_editing.log DELETED
File without changes
model_bbox/ksort-logs/vote_log/gr_web_image_editing_multi.log DELETED
File without changes
model_bbox/ksort-logs/vote_log/gr_web_image_generation.log DELETED
@@ -1,267 +0,0 @@
1
- 2025-01-01 10:21:52 | ERROR | stderr | /share/bcy/miniconda3/envs/Arena/lib/python3.10/site-packages/diffusers/models/transformers/transformer_2d.py:34: FutureWarning: `Transformer2DModelOutput` is deprecated and will be removed in version 1.0.0. Importing `Transformer2DModelOutput` from `diffusers.models.transformer_2d` is deprecated and this will be removed in a future version. Please use `from diffusers.models.modeling_outputs import Transformer2DModelOutput`, instead.
2
- 2025-01-01 10:21:52 | ERROR | stderr | deprecate("Transformer2DModelOutput", "1.0.0", deprecation_message)
3
- 2025-01-01 10:21:53 | INFO | stdout | /home/bcy/projects/Arena/Control_Ability_Arena/model/models
4
- 2025-01-01 10:21:53 | INFO | stdout | /home/bcy/projects/Arena/Control_Ability_Arena/model_bbox/MIGC
5
- 2025-01-01 10:21:54 | ERROR | stderr | /share/bcy/miniconda3/envs/Arena/lib/python3.10/site-packages/gradio/utils.py:1003: UserWarning: Expected 12 arguments for function functools.partial(<function generate_b2i_annoy at 0x7f328a34b2e0>, <bound method ModelManager.generate_image_b2i_parallel_anony of <model.model_manager.ModelManager object at 0x7f34cb9bbd60>>), received 11.
6
- 2025-01-01 10:21:54 | ERROR | stderr | warnings.warn(
7
- 2025-01-01 10:21:54 | ERROR | stderr | /share/bcy/miniconda3/envs/Arena/lib/python3.10/site-packages/gradio/utils.py:1007: UserWarning: Expected at least 12 arguments for function functools.partial(<function generate_b2i_annoy at 0x7f328a34b2e0>, <bound method ModelManager.generate_image_b2i_parallel_anony of <model.model_manager.ModelManager object at 0x7f34cb9bbd60>>), received 11.
8
- 2025-01-01 10:21:54 | ERROR | stderr | warnings.warn(
9
- 2025-01-01 10:21:54 | INFO | stdout | * Running on local URL: http://127.0.0.1:7860
10
- 2025-01-01 10:22:07 | INFO | stdout | background.shape (600, 600, 4)
11
- 2025-01-01 10:22:07 | INFO | stdout | len(layers) 1
12
- 2025-01-01 10:22:07 | INFO | stdout | composite.shape (600, 600, 4)
13
- 2025-01-01 10:22:08 | INFO | stdout | background.shape (600, 600, 4)
14
- 2025-01-01 10:22:08 | INFO | stdout | len(layers) 1
15
- 2025-01-01 10:22:08 | INFO | stdout | composite.shape (600, 600, 4)
16
- 2025-01-01 10:22:12 | INFO | stdout | background.shape (600, 600, 4)
17
- 2025-01-01 10:22:12 | INFO | stdout | len(layers) 1
18
- 2025-01-01 10:22:12 | INFO | stdout | composite.shape (600, 600, 4)
19
- 2025-01-01 10:22:15 | INFO | stdout | background.shape (600, 600, 4)
20
- 2025-01-01 10:22:15 | INFO | stdout | len(layers) 1
21
- 2025-01-01 10:22:15 | INFO | stdout | composite.shape (600, 600, 4)
22
- 2025-01-01 10:22:15 | INFO | stdout | background.shape (600, 600, 4)
23
- 2025-01-01 10:22:15 | INFO | stdout | len(layers) 1
24
- 2025-01-01 10:22:15 | INFO | stdout | composite.shape (600, 600, 4)
25
- 2025-01-01 10:22:16 | INFO | stdout | background.shape (600, 600, 4)
26
- 2025-01-01 10:22:16 | INFO | stdout | len(layers) 1
27
- 2025-01-01 10:22:16 | INFO | stdout | composite.shape (600, 600, 4)
28
- 2025-01-01 10:22:17 | INFO | stdout | background.shape (600, 600, 4)
29
- 2025-01-01 10:22:17 | INFO | stdout | len(layers) 1
30
- 2025-01-01 10:22:17 | INFO | stdout | composite.shape (600, 600, 4)
31
- 2025-01-01 10:22:25 | INFO | stdout |
32
- 2025-01-01 10:22:25 | INFO | stdout | Could not create share link. Missing file: /share/bcy/miniconda3/envs/Arena/lib/python3.10/site-packages/gradio/frpc_linux_amd64_v0.3.
33
- 2025-01-01 10:22:25 | INFO | stdout |
34
- 2025-01-01 10:22:25 | INFO | stdout | Please check your internet connection. This can happen if your antivirus software blocks the download of this file. You can install manually by following these steps:
35
- 2025-01-01 10:22:25 | INFO | stdout |
36
- 2025-01-01 10:22:25 | INFO | stdout | 1. Download this file: https://cdn-media.huggingface.co/frpc-gradio-0.3/frpc_linux_amd64
37
- 2025-01-01 10:22:25 | INFO | stdout | 2. Rename the downloaded file to: frpc_linux_amd64_v0.3
38
- 2025-01-01 10:22:25 | INFO | stdout | 3. Move the file to this location: /share/bcy/miniconda3/envs/Arena/lib/python3.10/site-packages/gradio
39
- 2025-01-01 10:22:41 | INFO | stdout | background.shape (600, 600, 4)
40
- 2025-01-01 10:22:41 | INFO | stdout | len(layers) 1
41
- 2025-01-01 10:22:41 | INFO | stdout | composite.shape (600, 600, 4)
42
- 2025-01-01 10:22:42 | INFO | stdout | background.shape (600, 600, 4)
43
- 2025-01-01 10:22:42 | INFO | stdout | len(layers) 1
44
- 2025-01-01 10:22:42 | INFO | stdout | composite.shape (600, 600, 4)
45
- 2025-01-01 10:22:42 | INFO | stdout | background.shape (600, 600, 4)
46
- 2025-01-01 10:22:42 | INFO | stdout | len(layers) 1
47
- 2025-01-01 10:22:42 | INFO | stdout | composite.shape (600, 600, 4)
48
- 2025-01-01 10:22:43 | INFO | stdout | background.shape (600, 600, 4)
49
- 2025-01-01 10:22:43 | INFO | stdout | len(layers) 1
50
- 2025-01-01 10:22:43 | INFO | stdout | composite.shape (600, 600, 4)
51
- 2025-01-01 10:22:43 | INFO | stdout | background.shape (600, 600, 4)
52
- 2025-01-01 10:22:43 | INFO | stdout | len(layers) 1
53
- 2025-01-01 10:22:43 | INFO | stdout | composite.shape (600, 600, 4)
54
- 2025-01-01 10:22:43 | INFO | stdout | background.shape (600, 600, 4)
55
- 2025-01-01 10:22:43 | INFO | stdout | len(layers) 1
56
- 2025-01-01 10:22:43 | INFO | stdout | composite.shape (600, 600, 4)
57
- 2025-01-01 10:22:44 | INFO | stdout | background.shape (600, 600, 4)
58
- 2025-01-01 10:22:44 | INFO | stdout | len(layers) 1
59
- 2025-01-01 10:22:44 | INFO | stdout | composite.shape (600, 600, 4)
60
- 2025-01-01 10:22:47 | ERROR | stderr | /share/bcy/miniconda3/envs/Arena/lib/python3.10/site-packages/gradio/helpers.py:968: UserWarning: Unexpected argument. Filling with None.
61
- 2025-01-01 10:22:47 | ERROR | stderr | warnings.warn("Unexpected argument. Filling with None.")
62
- 2025-01-01 10:22:47 | INFO | stdout | [0, 1]
63
- 2025-01-01 10:22:47 | INFO | stdout | ['local_MIGC_b2i', 'huggingface_ReCo_b2i']
64
- 2025-01-01 10:22:48 | INFO | stdout | 加载 MIGC 权重文件路径: /home/bcy/projects/Arena/Control_Ability_Arena/model_bbox/MIGC/pretrained_weights/MIGC_SD14.ckpt
65
- 2025-01-01 10:22:48 | INFO | stdout | 加载 StableDiffusion 模型: /share/bcy/cache/.cache/huggingface/hub/models--CompVis--stable-diffusion-v1-4/snapshots/133a221b8aa7292a167afc5127cb63fb5005638b
66
- 2025-01-01 10:22:48 | INFO | stdout | load sd:
67
- 2025-01-01 10:22:48 | ERROR | stderr |
68
- 2025-01-01 10:22:48 | ERROR | stderr |
69
- 2025-01-01 10:22:48 | ERROR | stderr | /share/bcy/miniconda3/envs/Arena/lib/python3.10/site-packages/transformers/models/clip/feature_extraction_clip.py:28: FutureWarning: The class CLIPFeatureExtractor is deprecated and will be removed in version 5 of Transformers. Please use CLIPImageProcessor instead.
70
- 2025-01-01 10:22:48 | ERROR | stderr | warnings.warn(
71
- 2025-01-01 10:22:49 | ERROR | stderr |
72
- 2025-01-01 10:22:49 | ERROR | stderr |
73
- 2025-01-01 10:22:49 | ERROR | stderr |
74
- 2025-01-01 10:22:49 | ERROR | stderr |
75
- 2025-01-01 10:22:49 | ERROR | stderr |
76
- 2025-01-01 10:22:49 | INFO | stdout | load migc
77
- 2025-01-01 10:22:51 | INFO | stdout | 使用 CUDA 设备
78
- 2025-01-01 10:22:51 | ERROR | stderr |
79
- 2025-01-01 10:22:52 | ERROR | stderr |
80
- 2025-01-01 10:22:53 | ERROR | stderr |
81
- 2025-01-01 10:22:53 | ERROR | stderr |
82
- 2025-01-01 10:22:53 | ERROR | stderr |
83
- 2025-01-01 10:22:53 | ERROR | stderr |
84
- 2025-01-01 10:22:55 | INFO | stdout | naked girl
85
- 2025-01-01 10:22:55 | INFO | stdout | naked girl;
86
- 2025-01-01 10:22:55 | INFO | stdout | [(0, 6, 585, 583)]
87
- 2025-01-01 10:22:55 | INFO | stdout | [[0.0, 0.01, 0.975, 0.9716666666666667]]
88
- 2025-01-01 10:22:55 | INFO | stdout | ['naked girl']
89
- 2025-01-01 10:22:55 | INFO | stdout | naked girl <|endoftext|> <bin000> <bin010> <bin974> <bin971> <|startoftext|> naked girl <|endoftext|>
90
- 2025-01-01 10:22:55 | INFO | stdout | naked girl
91
- 2025-01-01 10:22:55 | INFO | stdout | naked girl;
92
- 2025-01-01 10:22:55 | INFO | stdout | [(0, 6, 585, 583)]
93
- 2025-01-01 10:22:55 | INFO | stdout | [[[0.0, 0.01, 0.975, 0.9716666666666667]]]
94
- 2025-01-01 10:22:55 | INFO | stdout | [['masterpiece, best quality, naked girl', 'naked girl']]
95
- 2025-01-01 10:22:55 | INFO | stdout | Start inference:
96
- 2025-01-01 10:22:56 | ERROR | stderr |
97
  0%| | 0/50 [00:00<?, ?it/s]
98
- 2025-01-01 10:22:56 | ERROR | stderr |
99
  2%|███▏ | 1/50 [00:00<00:27, 1.77it/s]
100
- 2025-01-01 10:22:56 | ERROR | stderr |
101
  8%|████████████▉ | 4/50 [00:00<00:06, 7.24it/s]
102
- 2025-01-01 10:22:56 | ERROR | stderr |
103
  14%|██████████████████████▋ | 7/50 [00:00<00:03, 12.16it/s]
104
- 2025-01-01 10:22:56 | ERROR | stderr |
105
  22%|███████████████████████████████████▍ | 11/50 [00:00<00:02, 17.66it/s]
106
- 2025-01-01 10:22:57 | ERROR | stderr |
107
  30%|████████████████████████████████████████████████▎ | 15/50 [00:01<00:01, 21.78it/s]
108
- 2025-01-01 10:22:57 | ERROR | stderr |
109
  36%|█████████████████████████████████████████████████████████▉ | 18/50 [00:01<00:01, 23.49it/s]
110
- 2025-01-01 10:22:57 | ERROR | stderr |
111
  0%| | 0/50 [00:00<?, ?it/s]
112
- 2025-01-01 10:22:57 | ERROR | stderr |
113
  44%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 22/50 [00:01<00:01, 26.50it/s]
114
- 2025-01-01 10:22:57 | ERROR | stderr |
115
  52%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 26/50 [00:01<00:00, 28.51it/s]
116
- 2025-01-01 10:22:57 | ERROR | stderr |
117
  60%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████��███████▌ | 30/50 [00:01<00:00, 29.92it/s]
118
- 2025-01-01 10:22:57 | ERROR | stderr |
119
  68%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 34/50 [00:01<00:00, 30.93it/s]
120
- 2025-01-01 10:22:57 | ERROR | stderr |
121
  76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 38/50 [00:01<00:00, 30.98it/s]
122
- 2025-01-01 10:22:57 | ERROR | stderr |
123
  84%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 42/50 [00:01<00:00, 31.11it/s]
124
- 2025-01-01 10:22:58 | ERROR | stderr |
125
  92%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 46/50 [00:02<00:00, 31.03it/s]
126
- 2025-01-01 10:22:58 | ERROR | stderr |
127
- 2025-01-01 10:22:58 | ERROR | stderr |
128
- 2025-01-01 10:22:58 | ERROR | stderr |
129
- 2025-01-01 10:22:58 | ERROR | stderr |
130
  2%|███▏ | 1/50 [00:01<01:22, 1.68s/it]
131
- 2025-01-01 10:22:58 | ERROR | stderr |
132
  4%|██████▍ | 2/50 [00:01<00:36, 1.33it/s]
133
- 2025-01-01 10:22:59 | ERROR | stderr |
134
  6%|█████████▋ | 3/50 [00:01<00:21, 2.16it/s]
135
- 2025-01-01 10:22:59 | ERROR | stderr |
136
  8%|████████████▉ | 4/50 [00:02<00:14, 3.08it/s]
137
- 2025-01-01 10:22:59 | ERROR | stderr |
138
  10%|████████████████▏ | 5/50 [00:02<00:11, 4.00it/s]
139
- 2025-01-01 10:22:59 | ERROR | stderr |
140
  12%|███████████████████▍ | 6/50 [00:02<00:08, 4.89it/s]
141
- 2025-01-01 10:22:59 | ERROR | stderr |
142
  14%|██████████████████████▋ | 7/50 [00:02<00:07, 5.70it/s]
143
- 2025-01-01 10:22:59 | ERROR | stderr |
144
  16%|█████████████████████████▉ | 8/50 [00:02<00:06, 6.39it/s]
145
- 2025-01-01 10:22:59 | ERROR | stderr |
146
  18%|█████████████████████████████▏ | 9/50 [00:02<00:05, 6.96it/s]
147
- 2025-01-01 10:22:59 | ERROR | stderr |
148
  20%|████████████████████████████████▏ | 10/50 [00:02<00:05, 7.40it/s]
149
- 2025-01-01 10:22:59 | ERROR | stderr |
150
  22%|███████████████████████████████████▍ | 11/50 [00:02<00:05, 7.74it/s]
151
- 2025-01-01 10:23:00 | ERROR | stderr |
152
  24%|██████████████████████████████████████▋ | 12/50 [00:02<00:04, 8.01it/s]
153
- 2025-01-01 10:23:00 | ERROR | stderr |
154
  26%|█████████████████████████████████████████▊ | 13/50 [00:03<00:04, 7.81it/s]
155
- 2025-01-01 10:23:00 | ERROR | stderr |
156
  28%|█████████████████████████████████████████████ | 14/50 [00:03<00:04, 8.08it/s]
157
- 2025-01-01 10:23:00 | ERROR | stderr |
158
  30%|████████████████████████████████████████████████▎ | 15/50 [00:03<00:04, 8.24it/s]
159
- 2025-01-01 10:23:00 | ERROR | stderr |
160
  32%|███████████████████████████████████████████████████▌ | 16/50 [00:03<00:04, 8.35it/s]
161
- 2025-01-01 10:23:00 | ERROR | stderr |
162
  34%|██████████████████████████████████████████████████████▋ | 17/50 [00:03<00:04, 7.83it/s]
163
- 2025-01-01 10:23:00 | ERROR | stderr |
164
  36%|█████████████████████████████████████████████████████████▉ | 18/50 [00:03<00:04, 7.67it/s]
165
- 2025-01-01 10:23:00 | ERROR | stderr |
166
  38%|█████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 19/50 [00:03<00:03, 7.89it/s]
167
- 2025-01-01 10:23:01 | ERROR | stderr |
168
  40%|████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 20/50 [00:03<00:03, 8.10it/s]
169
- 2025-01-01 10:23:01 | ERROR | stderr |
170
  42%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 21/50 [00:04<00:03, 8.25it/s]
171
- 2025-01-01 10:23:01 | ERROR | stderr |
172
  44%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 22/50 [00:04<00:03, 8.35it/s]
173
- 2025-01-01 10:23:01 | ERROR | stderr |
174
  46%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 23/50 [00:04<00:03, 8.43it/s]
175
- 2025-01-01 10:23:01 | ERROR | stderr |
176
  48%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 24/50 [00:04<00:03, 8.47it/s]
177
- 2025-01-01 10:23:01 | ERROR | stderr |
178
  50%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 25/50 [00:04<00:02, 8.52it/s]
179
- 2025-01-01 10:23:01 | ERROR | stderr |
180
  52%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 26/50 [00:04<00:02, 8.55it/s]
181
- 2025-01-01 10:23:01 | ERROR | stderr |
182
  56%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 28/50 [00:04<00:02, 10.09it/s]
183
- 2025-01-01 10:23:02 | ERROR | stderr |
184
  60%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 30/50 [00:04<00:01, 10.36it/s]
185
- 2025-01-01 10:23:02 | ERROR | stderr |
186
  64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 32/50 [00:05<00:01, 10.52it/s]
187
- 2025-01-01 10:23:02 | ERROR | stderr |
188
  68%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 34/50 [00:05<00:01, 10.62it/s]
189
- 2025-01-01 10:23:02 | ERROR | stderr |
190
  72%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 36/50 [00:05<00:01, 10.68it/s]
191
- 2025-01-01 10:23:02 | ERROR | stderr |
192
  76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 38/50 [00:05<00:01, 10.72it/s]
193
- 2025-01-01 10:23:03 | ERROR | stderr |
194
  80%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 40/50 [00:05<00:00, 10.75it/s]
195
- 2025-01-01 10:23:03 | ERROR | stderr |
196
  84%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 42/50 [00:06<00:00, 10.77it/s]
197
- 2025-01-01 10:23:03 | ERROR | stderr |
198
  88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 44/50 [00:06<00:00, 10.78it/s]
199
- 2025-01-01 10:23:03 | ERROR | stderr |
200
  92%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 46/50 [00:06<00:00, 10.79it/s]
201
- 2025-01-01 10:23:03 | ERROR | stderr |
202
  96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 48/50 [00:06<00:00, 10.80it/s]
203
- 2025-01-01 10:23:03 | ERROR | stderr |
204
- 2025-01-01 10:23:03 | ERROR | stderr |
205
- 2025-01-01 10:23:03 | ERROR | stderr |
206
- 2025-01-01 10:23:03 | ERROR | stderr | /share/bcy/miniconda3/envs/Arena/lib/python3.10/site-packages/diffusers/pipelines/stable_diffusion/pipeline_stable_diffusion.py:574: FutureWarning: The decode_latents method is deprecated and will be removed in 1.0.0. Please use VaeImageProcessor.postprocess(...) instead
207
- 2025-01-01 10:23:03 | ERROR | stderr | deprecate("decode_latents", "1.0.0", deprecation_message, standard_warn=False)
208
- 2025-01-01 10:23:04 | INFO | stdout | Rank
209
- 2025-01-01 10:23:30 | INFO | stdout | background.shape (600, 600, 4)
210
- 2025-01-01 10:23:30 | INFO | stdout | len(layers) 1
211
- 2025-01-01 10:23:30 | INFO | stdout | composite.shape (600, 600, 4)
212
- 2025-01-01 10:23:33 | INFO | stdout | background.shape (600, 600, 4)
213
- 2025-01-01 10:23:33 | INFO | stdout | len(layers) 1
214
- 2025-01-01 10:23:33 | INFO | stdout | composite.shape (600, 600, 4)
215
- 2025-01-01 10:23:33 | INFO | stdout | background.shape (600, 600, 4)
216
- 2025-01-01 10:23:33 | INFO | stdout | len(layers) 1
217
- 2025-01-01 10:23:33 | INFO | stdout | composite.shape (600, 600, 4)
218
- 2025-01-01 10:23:33 | INFO | stdout | background.shape (600, 600, 4)
219
- 2025-01-01 10:23:33 | INFO | stdout | len(layers) 1
220
- 2025-01-01 10:23:33 | INFO | stdout | composite.shape (600, 600, 4)
221
- 2025-01-01 10:23:33 | INFO | stdout | background.shape (600, 600, 4)
222
- 2025-01-01 10:23:33 | INFO | stdout | len(layers) 1
223
- 2025-01-01 10:23:33 | INFO | stdout | composite.shape (600, 600, 4)
224
- 2025-01-01 10:23:36 | ERROR | stderr | /share/bcy/miniconda3/envs/Arena/lib/python3.10/site-packages/gradio/helpers.py:968: UserWarning: Unexpected argument. Filling with None.
225
- 2025-01-01 10:23:36 | ERROR | stderr | warnings.warn("Unexpected argument. Filling with None.")
226
- 2025-01-01 10:23:36 | INFO | stdout | [0, 1]
227
- 2025-01-01 10:23:36 | INFO | stdout | ['local_MIGC_b2i', 'huggingface_ReCo_b2i']
228
- 2025-01-01 10:23:37 | INFO | stdout | 加载 MIGC 权重文件路径: /home/bcy/projects/Arena/Control_Ability_Arena/model_bbox/MIGC/pretrained_weights/MIGC_SD14.ckpt
229
- 2025-01-01 10:23:37 | INFO | stdout | 加载 StableDiffusion 模型: /share/bcy/cache/.cache/huggingface/hub/models--CompVis--stable-diffusion-v1-4/snapshots/133a221b8aa7292a167afc5127cb63fb5005638b
230
- 2025-01-01 10:23:37 | INFO | stdout | load sd:
231
- 2025-01-01 10:23:37 | ERROR | stderr |
232
- 2025-01-01 10:23:37 | ERROR | stderr |
233
- 2025-01-01 10:23:37 | ERROR | stderr | /share/bcy/miniconda3/envs/Arena/lib/python3.10/site-packages/transformers/models/clip/feature_extraction_clip.py:28: FutureWarning: The class CLIPFeatureExtractor is deprecated and will be removed in version 5 of Transformers. Please use CLIPImageProcessor instead.
234
- 2025-01-01 10:23:37 | ERROR | stderr | warnings.warn(
235
- 2025-01-01 10:23:37 | ERROR | stderr |
236
- 2025-01-01 10:23:37 | ERROR | stderr |
237
- 2025-01-01 10:23:37 | ERROR | stderr |
238
- 2025-01-01 10:23:37 | ERROR | stderr |
239
- 2025-01-01 10:23:37 | ERROR | stderr |
240
- 2025-01-01 10:23:38 | INFO | stdout | load migc
241
- 2025-01-01 10:23:39 | INFO | stdout | 使用 CUDA 设备
242
- 2025-01-01 10:23:40 | ERROR | stderr |
243
- 2025-01-01 10:23:41 | ERROR | stderr |
244
- 2025-01-01 10:23:41 | ERROR | stderr |
245
- 2025-01-01 10:23:41 | ERROR | stderr |
246
- 2025-01-01 10:23:41 | ERROR | stderr |
247
- 2025-01-01 10:23:41 | ERROR | stderr |
248
- 2025-01-01 10:23:43 | INFO | stdout | dog
249
- 2025-01-01 10:23:43 | INFO | stdout | dog
250
- 2025-01-01 10:23:43 | INFO | stdout | [(165, 202, 407, 486)]
251
- 2025-01-01 10:23:43 | INFO | stdout | [[0.275, 0.33666666666666667, 0.6783333333333333, 0.81]]
252
- 2025-01-01 10:23:43 | INFO | stdout | ['dog']
253
- 2025-01-01 10:23:43 | INFO | stdout | dog <|endoftext|> <bin275> <bin336> <bin678> <bin809> <|startoftext|> dog <|endoftext|>
254
- 2025-01-01 10:23:43 | INFO | stdout | dog
255
- 2025-01-01 10:23:43 | INFO | stdout | dog
256
- 2025-01-01 10:23:43 | INFO | stdout | [(165, 202, 407, 486)]
257
- 2025-01-01 10:23:43 | INFO | stdout | [[[0.275, 0.33666666666666667, 0.6783333333333333, 0.81]]]
258
- 2025-01-01 10:23:43 | INFO | stdout | [['masterpiece, best quality, dog', 'dog']]
259
- 2025-01-01 10:23:43 | INFO | stdout | Start inference:
260
- 2025-01-01 10:23:43 | ERROR | stderr |
261
  0%| | 0/50 [00:00<?, ?it/s]
262
- 2025-01-01 10:23:44 | ERROR | stderr |
263
  2%|███▏ | 1/50 [00:00<00:21, 2.29it/s]
264
- 2025-01-01 10:23:44 | ERROR | stderr |
265
  8%|████████████▉ | 4/50 [00:00<00:05, 8.73it/s]
266
- 2025-01-01 10:23:44 | ERROR | stderr |
267
  16%|█████████████████████████▉ | 8/50 [00:00<00:02, 15.45it/s]
268
- 2025-01-01 10:23:44 | ERROR | stderr |
269
  24%|██████████████████████████████████████▋ | 12/50 [00:00<00:01, 20.23it/s]
270
- 2025-01-01 10:23:44 | ERROR | stderr |
271
  32%|███████████████████████████████████████████████████▌ | 16/50 [00:00<00:01, 23.71it/s]
272
- 2025-01-01 10:23:44 | ERROR | stderr |
273
  40%|████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 20/50 [00:01<00:01, 25.94it/s]
274
- 2025-01-01 10:23:44 | ERROR | stderr |
275
  48%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 24/50 [00:01<00:00, 27.45it/s]
276
- 2025-01-01 10:23:45 | ERROR | stderr |
277
  56%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 28/50 [00:01<00:00, 28.86it/s]
278
- 2025-01-01 10:23:45 | ERROR | stderr |
279
  64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 32/50 [00:01<00:00, 29.47it/s]
280
- 2025-01-01 10:23:45 | ERROR | stderr |
281
  72%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 36/50 [00:01<00:00, 30.35it/s]
282
- 2025-01-01 10:23:45 | ERROR | stderr |
283
  0%| | 0/50 [00:00<?, ?it/s]
284
- 2025-01-01 10:23:45 | ERROR | stderr |
285
  80%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████��███████████████████████████████████████████▊ | 40/50 [00:01<00:00, 30.42it/s]
286
- 2025-01-01 10:23:45 | ERROR | stderr |
287
  88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 44/50 [00:01<00:00, 31.16it/s]
288
- 2025-01-01 10:23:45 | ERROR | stderr |
289
  96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 48/50 [00:01<00:00, 31.52it/s]
290
- 2025-01-01 10:23:45 | ERROR | stderr |
291
- 2025-01-01 10:23:45 | ERROR | stderr |
292
- 2025-01-01 10:23:46 | ERROR | stderr |
293
  2%|███▏ | 1/50 [00:01<01:03, 1.29s/it]
294
- 2025-01-01 10:23:46 | ERROR | stderr |
295
  4%|██████▍ | 2/50 [00:01<00:28, 1.69it/s]
296
- 2025-01-01 10:23:46 | ERROR | stderr |
297
  6%|█████████▋ | 3/50 [00:01<00:17, 2.67it/s]
298
- 2025-01-01 10:23:47 | ERROR | stderr |
299
  8%|████████████▉ | 4/50 [00:01<00:12, 3.68it/s]
300
- 2025-01-01 10:23:47 | ERROR | stderr |
301
  10%|████████████████▏ | 5/50 [00:01<00:09, 4.64it/s]
302
- 2025-01-01 10:23:47 | ERROR | stderr |
303
  12%|███████████████████▍ | 6/50 [00:01<00:07, 5.52it/s]
304
- 2025-01-01 10:23:47 | ERROR | stderr |
305
  14%|██████████████████████▋ | 7/50 [00:01<00:06, 6.27it/s]
306
- 2025-01-01 10:23:47 | ERROR | stderr |
307
  16%|█████████████████████████▉ | 8/50 [00:02<00:06, 6.88it/s]
308
- 2025-01-01 10:23:47 | ERROR | stderr |
309
  18%|█████████████████████████████▏ | 9/50 [00:02<00:05, 7.36it/s]
310
- 2025-01-01 10:23:47 | ERROR | stderr |
311
  20%|████████████████████████████████▏ | 10/50 [00:02<00:05, 7.70it/s]
312
- 2025-01-01 10:23:47 | ERROR | stderr |
313
  22%|███████████████████████████████████▍ | 11/50 [00:02<00:04, 7.98it/s]
314
- 2025-01-01 10:23:47 | ERROR | stderr |
315
  24%|██████████████████████████████████████▋ | 12/50 [00:02<00:04, 8.19it/s]
316
- 2025-01-01 10:23:48 | ERROR | stderr |
317
  26%|█████████████████████████████████████████▊ | 13/50 [00:02<00:04, 8.33it/s]
318
- 2025-01-01 10:23:48 | ERROR | stderr |
319
  28%|█████████████████████████████████████████████ | 14/50 [00:02<00:04, 8.44it/s]
320
- 2025-01-01 10:23:48 | ERROR | stderr |
321
  30%|████████████████████████████████████████████████▎ | 15/50 [00:02<00:04, 8.47it/s]
322
- 2025-01-01 10:23:48 | ERROR | stderr |
323
  32%|███████████████████████████████████████████████████▌ | 16/50 [00:03<00:03, 8.59it/s]
324
- 2025-01-01 10:23:48 | ERROR | stderr |
325
  34%|██████████████████████████████████████████████████████▋ | 17/50 [00:03<00:03, 8.62it/s]
326
- 2025-01-01 10:23:48 | ERROR | stderr |
327
  36%|█████████████████████████████████████████████████████████▉ | 18/50 [00:03<00:03, 8.57it/s]
328
- 2025-01-01 10:23:48 | ERROR | stderr |
329
  38%|█████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 19/50 [00:03<00:03, 8.61it/s]
330
- 2025-01-01 10:23:48 | ERROR | stderr |
331
  40%|████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 20/50 [00:03<00:03, 8.63it/s]
332
- 2025-01-01 10:23:48 | ERROR | stderr |
333
  42%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 21/50 [00:03<00:03, 8.65it/s]
334
- 2025-01-01 10:23:49 | ERROR | stderr |
335
  44%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 22/50 [00:03<00:03, 8.67it/s]
336
- 2025-01-01 10:23:49 | ERROR | stderr |
337
  46%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 23/50 [00:03<00:03, 8.67it/s]
338
- 2025-01-01 10:23:49 | ERROR | stderr |
339
  48%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 24/50 [00:03<00:02, 8.68it/s]
340
- 2025-01-01 10:23:49 | ERROR | stderr |
341
  50%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 25/50 [00:04<00:02, 8.69it/s]
342
- 2025-01-01 10:23:49 | ERROR | stderr |
343
  52%|███████████████████████████████████████████████████████████████████��███████████████▋ | 26/50 [00:04<00:02, 8.23it/s]
344
- 2025-01-01 10:23:49 | ERROR | stderr |
345
  56%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 28/50 [00:04<00:02, 10.10it/s]
346
- 2025-01-01 10:23:49 | ERROR | stderr |
347
  60%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 30/50 [00:04<00:01, 10.38it/s]
348
- 2025-01-01 10:23:50 | ERROR | stderr |
349
  64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 32/50 [00:04<00:01, 10.54it/s]
350
- 2025-01-01 10:23:50 | ERROR | stderr |
351
  68%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 34/50 [00:04<00:01, 10.63it/s]
352
- 2025-01-01 10:23:50 | ERROR | stderr |
353
  72%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 36/50 [00:05<00:01, 10.70it/s]
354
- 2025-01-01 10:23:50 | ERROR | stderr |
355
  76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 38/50 [00:05<00:01, 10.74it/s]
356
- 2025-01-01 10:23:50 | ERROR | stderr |
357
  80%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 40/50 [00:05<00:00, 10.77it/s]
358
- 2025-01-01 10:23:50 | ERROR | stderr |
359
  84%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 42/50 [00:05<00:00, 10.79it/s]
360
- 2025-01-01 10:23:51 | ERROR | stderr |
361
  88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 44/50 [00:05<00:00, 10.80it/s]
362
- 2025-01-01 10:23:51 | ERROR | stderr |
363
  92%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 46/50 [00:05<00:00, 10.81it/s]
364
- 2025-01-01 10:23:51 | ERROR | stderr |
365
  96%|█████████████████████████████████████████��████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 48/50 [00:06<00:00, 10.82it/s]
366
- 2025-01-01 10:23:51 | ERROR | stderr |
367
- 2025-01-01 10:23:51 | ERROR | stderr |
368
- 2025-01-01 10:23:51 | ERROR | stderr |
369
- 2025-01-01 10:23:51 | ERROR | stderr | /share/bcy/miniconda3/envs/Arena/lib/python3.10/site-packages/diffusers/pipelines/stable_diffusion/pipeline_stable_diffusion.py:574: FutureWarning: The decode_latents method is deprecated and will be removed in 1.0.0. Please use VaeImageProcessor.postprocess(...) instead
370
- 2025-01-01 10:23:51 | ERROR | stderr | deprecate("decode_latents", "1.0.0", deprecation_message, standard_warn=False)
371
- 2025-01-01 10:23:52 | INFO | stdout | Rank
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
0
  0%| | 0/50 [00:00<?, ?it/s]
 
1
  2%|███▏ | 1/50 [00:00<00:27, 1.77it/s]
 
2
  8%|████████████▉ | 4/50 [00:00<00:06, 7.24it/s]
 
3
  14%|██████████████████████▋ | 7/50 [00:00<00:03, 12.16it/s]
 
4
  22%|███████████████████████████████████▍ | 11/50 [00:00<00:02, 17.66it/s]
 
5
  30%|████████████████████████████████████████████████▎ | 15/50 [00:01<00:01, 21.78it/s]
 
6
  36%|█████████████████████████████████████████████████████████▉ | 18/50 [00:01<00:01, 23.49it/s]
 
7
  0%| | 0/50 [00:00<?, ?it/s]
 
8
  44%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 22/50 [00:01<00:01, 26.50it/s]
 
9
  52%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 26/50 [00:01<00:00, 28.51it/s]
 
10
  60%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████��███████▌ | 30/50 [00:01<00:00, 29.92it/s]
 
11
  68%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 34/50 [00:01<00:00, 30.93it/s]
 
12
  76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 38/50 [00:01<00:00, 30.98it/s]
 
13
  84%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 42/50 [00:01<00:00, 31.11it/s]
 
14
  92%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 46/50 [00:02<00:00, 31.03it/s]
 
 
 
 
15
  2%|███▏ | 1/50 [00:01<01:22, 1.68s/it]
 
16
  4%|██████▍ | 2/50 [00:01<00:36, 1.33it/s]
 
17
  6%|█████████▋ | 3/50 [00:01<00:21, 2.16it/s]
 
18
  8%|████████████▉ | 4/50 [00:02<00:14, 3.08it/s]
 
19
  10%|████████████████▏ | 5/50 [00:02<00:11, 4.00it/s]
 
20
  12%|███████████████████▍ | 6/50 [00:02<00:08, 4.89it/s]
 
21
  14%|██████████████████████▋ | 7/50 [00:02<00:07, 5.70it/s]
 
22
  16%|█████████████████████████▉ | 8/50 [00:02<00:06, 6.39it/s]
 
23
  18%|█████████████████████████████▏ | 9/50 [00:02<00:05, 6.96it/s]
 
24
  20%|████████████████████████████████▏ | 10/50 [00:02<00:05, 7.40it/s]
 
25
  22%|███████████████████████████████████▍ | 11/50 [00:02<00:05, 7.74it/s]
 
26
  24%|██████████████████████████████████████▋ | 12/50 [00:02<00:04, 8.01it/s]
 
27
  26%|█████████████████████████████████████████▊ | 13/50 [00:03<00:04, 7.81it/s]
 
28
  28%|█████████████████████████████████████████████ | 14/50 [00:03<00:04, 8.08it/s]
 
29
  30%|████████████████████████████████████████████████▎ | 15/50 [00:03<00:04, 8.24it/s]
 
30
  32%|███████████████████████████████████████████████████▌ | 16/50 [00:03<00:04, 8.35it/s]
 
31
  34%|██████████████████████████████████████████████████████▋ | 17/50 [00:03<00:04, 7.83it/s]
 
32
  36%|█████████████████████████████████████████████████████████▉ | 18/50 [00:03<00:04, 7.67it/s]
 
33
  38%|█████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 19/50 [00:03<00:03, 7.89it/s]
 
34
  40%|████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 20/50 [00:03<00:03, 8.10it/s]
 
35
  42%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 21/50 [00:04<00:03, 8.25it/s]
 
36
  44%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 22/50 [00:04<00:03, 8.35it/s]
 
37
  46%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 23/50 [00:04<00:03, 8.43it/s]
 
38
  48%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 24/50 [00:04<00:03, 8.47it/s]
 
39
  50%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 25/50 [00:04<00:02, 8.52it/s]
 
40
  52%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 26/50 [00:04<00:02, 8.55it/s]
 
41
  56%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 28/50 [00:04<00:02, 10.09it/s]
 
42
  60%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 30/50 [00:04<00:01, 10.36it/s]
 
43
  64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 32/50 [00:05<00:01, 10.52it/s]
 
44
  68%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 34/50 [00:05<00:01, 10.62it/s]
 
45
  72%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 36/50 [00:05<00:01, 10.68it/s]
 
46
  76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 38/50 [00:05<00:01, 10.72it/s]
 
47
  80%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 40/50 [00:05<00:00, 10.75it/s]
 
48
  84%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 42/50 [00:06<00:00, 10.77it/s]
 
49
  88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 44/50 [00:06<00:00, 10.78it/s]
 
50
  92%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 46/50 [00:06<00:00, 10.79it/s]
 
51
  96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 48/50 [00:06<00:00, 10.80it/s]
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
52
  0%| | 0/50 [00:00<?, ?it/s]
 
53
  2%|███▏ | 1/50 [00:00<00:21, 2.29it/s]
 
54
  8%|████████████▉ | 4/50 [00:00<00:05, 8.73it/s]
 
55
  16%|█████████████████████████▉ | 8/50 [00:00<00:02, 15.45it/s]
 
56
  24%|██████████████████████████████████████▋ | 12/50 [00:00<00:01, 20.23it/s]
 
57
  32%|███████████████████████████████████████████████████▌ | 16/50 [00:00<00:01, 23.71it/s]
 
58
  40%|████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 20/50 [00:01<00:01, 25.94it/s]
 
59
  48%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 24/50 [00:01<00:00, 27.45it/s]
 
60
  56%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 28/50 [00:01<00:00, 28.86it/s]
 
61
  64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 32/50 [00:01<00:00, 29.47it/s]
 
62
  72%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 36/50 [00:01<00:00, 30.35it/s]
 
63
  0%| | 0/50 [00:00<?, ?it/s]
 
64
  80%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████��███████████████████████████████████████████▊ | 40/50 [00:01<00:00, 30.42it/s]
 
65
  88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 44/50 [00:01<00:00, 31.16it/s]
 
66
  96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 48/50 [00:01<00:00, 31.52it/s]
 
 
 
67
  2%|███▏ | 1/50 [00:01<01:03, 1.29s/it]
 
68
  4%|██████▍ | 2/50 [00:01<00:28, 1.69it/s]
 
69
  6%|█████████▋ | 3/50 [00:01<00:17, 2.67it/s]
 
70
  8%|████████████▉ | 4/50 [00:01<00:12, 3.68it/s]
 
71
  10%|████████████████▏ | 5/50 [00:01<00:09, 4.64it/s]
 
72
  12%|███████████████████▍ | 6/50 [00:01<00:07, 5.52it/s]
 
73
  14%|██████████████████████▋ | 7/50 [00:01<00:06, 6.27it/s]
 
74
  16%|█████████████████████████▉ | 8/50 [00:02<00:06, 6.88it/s]
 
75
  18%|█████████████████████████████▏ | 9/50 [00:02<00:05, 7.36it/s]
 
76
  20%|████████████████████████████████▏ | 10/50 [00:02<00:05, 7.70it/s]
 
77
  22%|███████████████████████████████████▍ | 11/50 [00:02<00:04, 7.98it/s]
 
78
  24%|██████████████████████████████████████▋ | 12/50 [00:02<00:04, 8.19it/s]
 
79
  26%|█████████████████████████████████████████▊ | 13/50 [00:02<00:04, 8.33it/s]
 
80
  28%|█████████████████████████████████████████████ | 14/50 [00:02<00:04, 8.44it/s]
 
81
  30%|████████████████████████████████████████████████▎ | 15/50 [00:02<00:04, 8.47it/s]
 
82
  32%|███████████████████████████████████████████████████▌ | 16/50 [00:03<00:03, 8.59it/s]
 
83
  34%|██████████████████████████████████████████████████████▋ | 17/50 [00:03<00:03, 8.62it/s]
 
84
  36%|█████████████████████████████████████████████████████████▉ | 18/50 [00:03<00:03, 8.57it/s]
 
85
  38%|█████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 19/50 [00:03<00:03, 8.61it/s]
 
86
  40%|████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 20/50 [00:03<00:03, 8.63it/s]
 
87
  42%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 21/50 [00:03<00:03, 8.65it/s]
 
88
  44%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 22/50 [00:03<00:03, 8.67it/s]
 
89
  46%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 23/50 [00:03<00:03, 8.67it/s]
 
90
  48%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 24/50 [00:03<00:02, 8.68it/s]
 
91
  50%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 25/50 [00:04<00:02, 8.69it/s]
 
92
  52%|███████████████████████████████████████████████████████████████████��███████████████▋ | 26/50 [00:04<00:02, 8.23it/s]
 
93
  56%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 28/50 [00:04<00:02, 10.10it/s]
 
94
  60%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 30/50 [00:04<00:01, 10.38it/s]
 
95
  64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 32/50 [00:04<00:01, 10.54it/s]
 
96
  68%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 34/50 [00:04<00:01, 10.63it/s]
 
97
  72%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 36/50 [00:05<00:01, 10.70it/s]
 
98
  76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 38/50 [00:05<00:01, 10.74it/s]
 
99
  80%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 40/50 [00:05<00:00, 10.77it/s]
 
100
  84%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 42/50 [00:05<00:00, 10.79it/s]
 
101
  88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 44/50 [00:05<00:00, 10.80it/s]
 
102
  92%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 46/50 [00:05<00:00, 10.81it/s]
 
103
  96%|█████████████████████████████████████████��████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 48/50 [00:06<00:00, 10.82it/s]
 
 
 
 
 
 
model_bbox/ksort-logs/vote_log/gr_web_image_generation_multi.log DELETED
@@ -1,2 +0,0 @@
1
- 2025-01-01 10:22:47 | INFO | gradio_web_server_image_generation_multi | generate. ip: None
2
- 2025-01-01 10:23:36 | INFO | gradio_web_server_image_generation_multi | generate. ip: None
 
 
 
model_bbox/ksort-logs/vote_log/gr_web_video_generation.log DELETED
File without changes
model_bbox/ksort-logs/vote_log/gr_web_video_generation_multi.log DELETED
File without changes