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処理の流れ ユーザーが画像をアップロードします。 アップロードされた画像は、save_image関数でサーバーに保存されます。 リスクレベルと画像パスを基に、process_image関数が画像認識を行い、マスク画像を生成します。 マスク画像と元画像を用いて、以下のいずれかの関数で画像の不要部分を補正します： inpaint_image_with_mask（OpenCVを使用） inpaint_image_with_mask1（Simple Lamaを使用） create_mask_and_inpaint_stable_diffusion（Stable Diffusionを使用） 補正された画像をユーザーに返します。 各関数の説明 quantize_model: モデルを量子化し軽量化する関数。CPU実行時に使用します。 decide_to_object: リスクレベルに基づき、消去するオブジェクトを決定する関数。 create_mask: オブジェクトの位置情報を基にマスク画像を作成する関数。 special_process_image: 指定された領域以外を画像認識し、マスク画像を生成する関数。 process_image: 画像認識を行い、マスク画像を作成する関数。内部でdecide_to_objectおよびcreate_maskを使用。 inpaint_image_with_mask: OpenCVのインペイント機能を用い、マスク画像を基に元画像を補正する関数。 inpaint_image_with_mask1: Simple Lamaを用い、マスク画像を基に元画像を補正する関数。 create_mask_and_inpaint_stable_diffusion: Stable Diffusionを用い、マスク画像を基に元画像を補正する関数。 save_image: アップロードされた画像をサーバーに保存する関数。 copy_image_to_folder: DeepFillv2で処理するために画像を指定のフォルダにコピーする関数。 run_python_script: DeepFillv2の実行用Pythonスクリプトを実行する関数。 process_image_vec: 画像をベクトル化する関数。 classify_new_image: 新しい画像を既存のクラスタに分類する関数。 run_fastapi・run_ngrok: FastAPIとngrokを並行実行するための関数。 save_sums_to_json: クラスタリング結果をJSONファイルに保存する関数。
Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference