Update web-demos/hugging_face/inpainter/base_inpainter.py

web-demos/hugging_face/inpainter/base_inpainter.py

@@ -196,33 +196,38 @@ class ProInpainter:
 		inpainted_frames: numpy array, T, H, W, 3
 		"""
 		
-		frames = []
+        frames = []
         for i in range(len(npframes)):
             frames.append(Image.fromarray(npframes[i].astype('uint8'), mode="RGB"))
         del npframes
 
-        size = frames[0].size
-# Применяем ratio, если не 1.0
+        # Получаем оригинальный размер
+        size = frames[0].size  # (width, height)
+
+        # Применяем ratio, только если он отличается от 1.0
         if ratio != 1.0:
             size = (int(ratio * size[0]) // 2 * 2, int(ratio * size[1]) // 2 * 2)
         else:
-            size = (size[0] // 2 * 2, size[1] // 2 * 2)  # просто округление до чётного
-
-# ⚠️ УБРАНО авто-уменьшение до 720p
-# frames останутся оригинального (или заданного ratio) размера
+            size = (size[0] // 2 * 2, size[1] // 2 * 2)  # просто округляем до ближайшего чётного
 
         frames_len = len(frames)
+
+        # ⚠️ resize_frames больше не меняет разрешение, если оно уже чётное
         frames, size, out_size = resize_frames(frames, size)
+
         flow_masks, masks_dilated = read_mask_demo(masks, frames_len, size, dilate_radius, dilate_radius)
         w, h = size
 
         frames_inp = [np.array(f).astype(np.uint8) for f in frames]
-        frames = to_tensors()(frames).unsqueeze(0) * 2 - 1    
+
+        frames = to_tensors()(frames).unsqueeze(0) * 2 - 1
         flow_masks = to_tensors()(flow_masks).unsqueeze(0)
         masks_dilated = to_tensors()(masks_dilated).unsqueeze(0)
-        frames, flow_masks, masks_dilated = frames.to(self.device), flow_masks.to(self.device), masks_dilated.to(self.device)
 
-		
+        frames = frames.to(self.device)
+        flow_masks = flow_masks.to(self.device)
+        masks_dilated = masks_dilated.to(self.device)
+
 		##############################################
 		# ProPainter inference
 		##############################################