- Implement sync_models.py for preparing and uploading ONNX artifacts. - Create build_node.py for building and validating Blender scripts. - Add docs.py for building and previewing documentation with Mike or MkDocs. - Introduce model_exports.py for exporting PyTorch models to ONNX format. - Develop pack.py for packaging the project with dependencies for different platforms. - Add test_sync_models.py to validate sync_models functionality. - Add test_tool_commands.py to ensure repository tools have correct command scripts. - Initialize tools package with __init__.py.
1.4 KiB
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Debug Operator
Debug Operator 从面板中的模型参数发起一次原始推理,把结果文件写入 Job 目录并打开目录供开发者检查。
执行过程
flowchart TD
Panel["Debug 面板"] --> Operator["选择模型 Debug Operator"]
Operator --> Request["读取 Scene 参数"]
Request --> Job["提交对应 Debug Job"]
Job --> Output["写出原始预测产物"]
Output --> Directory["打开 Job 目录"]
DA3、MoGe-2、BEN2 和 Upscale 都走这条调试路径,用于验证模型、设备、请求参数和输出格式。
节点说明
从 Debug 面板进入
入口显示在 src/anyimage/panel.py,四个 Operator 定义在 operators/debug.py:DebugDa3、DebugMoge2、DebugBen2 和 DebugUpscale。它们读取 Scene.anyimage_settings 中的输入路径、设备、模型和分辨率参数,并检查 Environment 与模型是否可用。
提交原始推理
debug.py 分别提交 debug-da3、debug-moge2、debug-ben2 和 debug-upscale Job。Server 侧由 server/jobs/debug_predictions.py 接收请求,再调用相应模型适配器。
DA3 和 MoGe-2 的可视化与数组输出由 server/outputs/debug_da3.py、server/outputs/debug_moge2.py 写出;BEN2 与 Upscale 保存模型返回的图片结果。
查看结果
任务完成后,debug.py 的 _open_job_directory() 调用 Blender 的路径打开操作,直接显示该 Job 的目录。