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import tempfile
import gradio as gr
import numpy as np
import torch
from PIL import Image
import trimesh
from huggingface_hub import hf_hub_download
from depth_anything_v2.dpt import DepthAnythingV2
from pygltflib import GLTF2, Node, Camera, Perspective, Scene

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from typing import Optional
import torch

try:
    import flash_attn_interface

    FLASH_ATTN_3_AVAILABLE = True
except ModuleNotFoundError:
    FLASH_ATTN_3_AVAILABLE = False

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import argparse
from datetime import datetime
import gc
import random
import os
import re
import time
import math
import copy
from types import ModuleType, SimpleNamespace

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登場人物

勇者（男女選択可能）
数々の試練を乗り越え、魔王を討伐する勇者として認められた。
お人よし故に周囲に流されがちだが、いざという時は強い意志を見せる。
かつての幼馴染を取り戻すのが目的。

魔王（男女選択可能）
世界を破壊と混沌の闇に陥れようと目論む魔王。
勇者の幼馴染の体を奪い復活した。

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import os
import sys
import numpy as np
import torch
from PIL import Image

sys.path.append(os.getcwd())  # 現在のディレクトリをシステムパスに追加

from tha3.poser.modes.load_poser import load_poser
from tha3.util import rgba_to_numpy_image, grid_change_to_numpy_image, rgb_to_numpy_image, extract_pytorch_image_from_PIL_image

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import random
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from typing import Literal

# RATING、ASPECT_RATIO、LENGTH の選択肢を指定
RATING = Literal[
    "<|rating:general|>", 
    "<|rating:sensitive|>", 

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pretrained_model_name_or_path = "models/animagine-xl-3.1.safetensors"
train_data_dir = "train_data"
output_dir = "models/LoRA"
max_train_steps = 500
network_module = "networks.lora"
xformers = true
gradient_checkpointing = true
persistent_data_loader_workers = false
max_data_loader_n_workers = 0
enable_bucket = true

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{
  "book": "Test",
  "pages": [
      {
          "page": 0,
          "width": 1654,
          "height": 1170,
          "texts": [
              {
                  "text": "こんにちは。いい天気ですね",

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# 学習には　https://gist.github.com/tori29umai0123/fc51ea86aedc1b1e394b12829d1c95e5　のような形式のデータセットを利用する
# Manga109-sのアノテーションデータ（http://www.manga109.org/ja/annotations.html）を元に作成

import os
import glob
import json
import argparse
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import torch.nn as nn

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import configparser
import copy
import math
import os
import sys
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
from scipy.interpolate import PchipInterpolator 
from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas