src/dataset-Copy1.py

# pip install flash-attn --no-build-isolation
import torch
import os
import gc
import numpy as np
import random
import json
import shutil
import time

from datasets import Dataset, load_from_disk, concatenate_datasets
from diffusers import AutoencoderKL,AutoencoderKLWan,AsymmetricAutoencoderKL,AutoencoderKLFlux2
from torchvision.transforms import Resize, ToTensor, Normalize, Compose, InterpolationMode, Lambda
from transformers import AutoModel, AutoImageProcessor, AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
from typing import Dict, List, Tuple, Optional, Any
from PIL import Image
from tqdm import tqdm
from datetime import timedelta

# ---------------- 1️⃣ Настройки ----------------
dtype = torch.float16
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
batch_size = 5
min_size = 640 #320 #384 #320 #192 #256 #192
max_size = 1280 #640 #768 #640 #384 #256 #384
step = 64
empty_share = 0.0
limit = 0
# Основная процедура обработки
folder_path = "/workspace/ds" #alchemist"
save_path = "/workspace/ds1234_flux32" #"alchemist"
os.makedirs(save_path, exist_ok=True)

# Функция для очистки CUDA памяти
def clear_cuda_memory():
    if torch.cuda.is_available():
        used_gb = torch.cuda.max_memory_allocated() / 1024**3
        print(f"used_gb: {used_gb:.2f} GB")
        torch.cuda.empty_cache()
        gc.collect()

# ---------------- 2️⃣ Загрузка моделей ----------------
def load_models():
    print("Загрузка моделей...")
    #vae = AsymmetricAutoencoderKL.from_pretrained("AiArtLab/sdxs-1b",subfolder="vae",torch_dtype=dtype).to(device).eval()
    vae = AutoencoderKL.from_pretrained("vae", torch_dtype=dtype).to(device).eval()
    return vae

vae = load_models()

shift_factor = getattr(vae.config, "shift_factor", 0.0)
if shift_factor is None:
    shift_factor = 0.0

scaling_factor = getattr(vae.config, "scaling_factor", 1.0)
if scaling_factor is None:
    scaling_factor = 1.0
    
mean = getattr(vae.config, "latents_mean", None)
std = getattr(vae.config, "latents_std", None)
if mean is not None and std is not None:
    latents_std = torch.tensor(std, device=device, dtype=dtype).view(1, len(std), 1, 1)
    latents_mean = torch.tensor(mean, device=device, dtype=dtype).view(1, len(mean), 1, 1)
    
# ---------------- 3️⃣ Трансформации ----------------
def get_image_transform(min_size=256, max_size=512, step=64):
    def transform(img, dry_run=False):
        # Сохраняем исходные размеры изображения
        original_width, original_height = img.size

        # 0. Ресайз: масштабируем изображение, чтобы максимальная сторона была равна max_size
        if original_width >= original_height:
            new_width = max_size
            new_height = int(max_size * original_height / original_width)
        else:
            new_height = max_size
            new_width = int(max_size * original_width / original_height)

        if new_height < min_size or new_width < min_size:
            # 1. Ресайз: масштабируем изображение, чтобы минимальная сторона была равна min_size
            if original_width <= original_height:
                new_width = min_size
                new_height = int(min_size * original_height / original_width)
            else:
                new_height = min_size
                new_width = int(min_size * original_width / original_height)

        # 2. Проверка: если одна из сторон превышает max_size, готовимся к обрезке
        crop_width = min(max_size, (new_width // step) * step)
        crop_height = min(max_size, (new_height // step) * step)

        # Убеждаемся, что размеры обрезки не меньше min_size
        crop_width = max(min_size, crop_width)
        crop_height = max(min_size, crop_height)
        
        # Если запрошен только предварительный расчёт размеров
        if dry_run:
            return crop_width, crop_height
        
        # Конвертация в RGB и ресайз
        img_resized = img.convert("RGB").resize((new_width, new_height), Image.LANCZOS)
        
        # Определение координат обрезки (обрезаем с учетом вотермарок - треть сверху)
        top = (new_height - crop_height) // 3
        left = 0
        
        # Обрезка изображения
        img_cropped = img_resized.crop((left, top, left + crop_width, top + crop_height))
        
        # Сохраняем итоговые размеры после всех преобразований
        final_width, final_height = img_cropped.size
        
        # тензор
        img_tensor = ToTensor()(img_cropped)
        img_tensor = Normalize(mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5])(img_tensor)
        return img_tensor, img_cropped, final_width, final_height

    return transform

# ---------------- 4️⃣ Функции обработки ----------------
def clean_label(label):
    label = label.replace("Image 1", "").replace("Image 2", "").replace("Image 3", "").replace("Image 4", "").replace("The image depicts ","").replace("The image presents ","").replace("The image features ","").replace("The image portrays ","").replace("The image is ","").strip()
    if label.startswith("."):
        label = label[1:].lstrip()
    return label

def process_labels_for_guidance(original_labels, prob_to_make_empty=0.01):
    """
    Обрабатывает список меток для classifier-free guidance.

    С вероятностью prob_to_make_empty:
    - Метка в первом списке заменяется на пустую строку.
    - К метке во втором списке добавляется префикс "zero:".

    В противном случае метки в обоих списках остаются оригинальными.

    """
    labels_for_model = []
    labels_for_logging = []

    for label in original_labels:
        if random.random() < prob_to_make_empty:
            labels_for_model.append("")  # Заменяем на пустую строку для модели
            labels_for_logging.append(f"zero: {label}") # Добавляем префикс для логгирования
        else:
            labels_for_model.append(label) # Оставляем оригинальную метку для модели
            labels_for_logging.append(label) # Оставляем оригинальную метку для логгирования

    return labels_for_model, labels_for_logging


def encode_to_latents(images, texts):
    transform = get_image_transform(min_size, max_size, step)
    
    try:
        # Обработка изображений (все одинакового размера)
        transformed_tensors = []
        pil_images = []
        widths, heights = [], []
        
        # Применяем трансформацию ко всем изображениям
        for img in images:
            try:
                t_img, pil_img, w, h = transform(img)
                transformed_tensors.append(t_img)
                pil_images.append(pil_img)
                widths.append(w)
                heights.append(h)
            except Exception as e:
                print(f"Ошибка трансформации: {e}")
                continue

        if not transformed_tensors:
            return None

        # Создаём батч
        batch_tensor = torch.stack(transformed_tensors).to(device, dtype)
        if batch_tensor.ndim==5:
            batch_tensor = batch_tensor.unsqueeze(2)  # [B, C, 1, H, W]
        
        # Кодируем батч
        with torch.no_grad():
            posteriors = vae.encode(batch_tensor).latent_dist.mode()
            if latents_mean is not None and latents_std is not None:
                posteriors = (posteriors - latents_mean) / latents_std
            posteriors = (posteriors - shift_factor) / scaling_factor
        
        latents_np = posteriors.to(dtype).cpu().numpy()

        # Обрабатываем тексты
        text_labels = [clean_label(text) for text in texts]

        model_prompts, text_labels = process_labels_for_guidance(text_labels, empty_share)                

        return {
            "vae": latents_np,
            "text": text_labels,
            "width": widths,
            "height": heights
        }
        
    except Exception as e:
        print(f"Критическая ошибка в encode_to_latents: {e}")
        raise
        

# ---------------- 5️⃣ Обработка папки с изображениями и текстами ----------------
def process_folder(folder_path, limit=None):
    """
    Рекурсивно обходит указанную директорию и все вложенные директории,
    собирая пути к изображениям и соответствующим текстовым файлам.
    """
    image_paths = []
    text_paths = []
    width = []
    height = []
    transform = get_image_transform(min_size, max_size, step)
    
    # Используем os.walk для рекурсивного обхода директорий
    for root, dirs, files in os.walk(folder_path):
        for filename in files:
            # Проверяем, является ли файл изображением
            if filename.lower().endswith((".jpg", ".jpeg", ".png")):
                image_path = os.path.join(root, filename)
                try:
                    img = Image.open(image_path)
                except Exception as e:
                    print(f"Ошибка при открытии {image_path}: {e}")
                    os.remove(image_path)
                    text_path = os.path.splitext(image_path)[0] + ".txt"
                    if os.path.exists(text_path):
                        os.remove(text_path)
                    continue
                # Применяем трансформацию только для получения размеров
                w, h = transform(img, dry_run=True)
                # Формируем путь к текстовому файлу
                text_path = os.path.splitext(image_path)[0] + ".txt"
                
                # Добавляем пути, если текстовый файл существует
                if os.path.exists(text_path) and min(w, h)>0:
                    image_paths.append(image_path)
                    text_paths.append(text_path)
                    width.append(w)  # Добавляем в список
                    height.append(h)  # Добавляем в список
                    
                    # Проверяем ограничение на количество
                    if limit and limit>0 and len(image_paths) >= limit:
                        print(f"Достигнут лимит в {limit} изображений")
                        return image_paths, text_paths, width, height
    
    print(f"Найдено {len(image_paths)} изображений с текстовыми описаниями")
    return image_paths, text_paths, width, height
    
def process_in_chunks(image_paths, text_paths, width, height, chunk_size=10000, batch_size=1):
    total_files = len(image_paths)
    start_time = time.time()
    chunks = range(0, total_files, chunk_size)
    
    for chunk_idx, start in enumerate(chunks, 1):
        end = min(start + chunk_size, total_files)
        chunk_image_paths = image_paths[start:end]
        chunk_text_paths = text_paths[start:end]
        chunk_widths = width[start:end] if isinstance(width, list) else [width] * len(chunk_image_paths)
        chunk_heights = height[start:end] if isinstance(height, list) else [height] * len(chunk_image_paths)
        
        # Чтение текстов
        chunk_texts = []
        for text_path in chunk_text_paths:
            try:
                with open(text_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
                    text = f.read().strip()
                chunk_texts.append(text)
            except Exception as e:
                print(f"Ошибка чтения {text_path}: {e}")
                chunk_texts.append("")
        
        # Группируем изображения по размерам
        size_groups = {}
        for i in range(len(chunk_image_paths)):
            size_key = (chunk_widths[i], chunk_heights[i])
            if size_key not in size_groups:
                size_groups[size_key] = {"image_paths": [], "texts": []}
            size_groups[size_key]["image_paths"].append(chunk_image_paths[i])
            size_groups[size_key]["texts"].append(chunk_texts[i])
        
        # Обрабатываем каждую группу размеров отдельно
        for size_key, group_data in size_groups.items():
            print(f"Обработка группы с размером {size_key[0]}x{size_key[1]} - {len(group_data['image_paths'])} изображений")
            
            group_dataset = Dataset.from_dict({
                "image_path": group_data["image_paths"],
                "text": group_data["texts"]
            })
            
            # Теперь можно использовать указанный batch_size, т.к. все изображения одного размера
            processed_group = group_dataset.map(
                lambda examples: encode_to_latents(
                    [Image.open(path) for path in examples["image_path"]],
                    examples["text"]
                ),
                batched=True,
                batch_size=batch_size,
                #remove_columns=["image_path"],
                desc=f"Обработка группы размера {size_key[0]}x{size_key[1]}"
            )
            
            # Сохраняем результаты группы
            group_save_path = f"{save_path}_temp/chunk_{chunk_idx}_size_{size_key[0]}x{size_key[1]}"
            processed_group.save_to_disk(group_save_path)
            clear_cuda_memory()
            elapsed = time.time() - start_time
            processed = (chunk_idx - 1) * chunk_size + sum([len(sg["image_paths"]) for sg in list(size_groups.values())[:list(size_groups.values()).index(group_data) + 1]])
            if processed > 0:
                remaining = (elapsed / processed) * (total_files - processed)
                elapsed_str = str(timedelta(seconds=int(elapsed)))
                remaining_str = str(timedelta(seconds=int(remaining)))
                print(f"ETA: Прошло {elapsed_str}, Осталось {remaining_str}, Прогресс {processed}/{total_files} ({processed/total_files:.1%})")

# ---------------- 7️⃣ Объединение чанков ----------------
def combine_chunks(temp_path, final_path):
    """Объединение обработанных чанков в финальный датасет"""
    chunks = sorted([
        os.path.join(temp_path, d) 
        for d in os.listdir(temp_path) 
        if d.startswith("chunk_")
    ])
    
    datasets = [load_from_disk(chunk) for chunk in chunks]
    combined = concatenate_datasets(datasets)
    combined.save_to_disk(final_path)
    
    print(f"✅ Датасет успешно сохранен в: {final_path}")

    

# Создаем временную папку для чанков
temp_path = f"{save_path}_temp"
os.makedirs(temp_path, exist_ok=True)

# Получаем список файлов
image_paths, text_paths, width, height = process_folder(folder_path,limit)
print(f"Всего найдено {len(image_paths)} изображений")

# --- ВСТАВЛЯЕМ ЗДЕСЬ: Сортируем пути и размеры по ширине и высоте ---
# Создаем список индексов, отсортированных по (width, height)
#sorted_indices = sorted(range(len(width)), key=lambda i: (width[i], height[i]))
# Применяем сортировку ко всем спискам
#image_paths = [image_paths[i] for i in sorted_indices]
#text_paths = [text_paths[i] for i in sorted_indices]
#width = [width[i] for i in sorted_indices]
#height = [height[i] for i in sorted_indices]
# --- КОНЕЦ ВСТАВКИ ---

# Обработка с чанкованием
process_in_chunks(image_paths, text_paths, width, height, chunk_size=20000, batch_size=batch_size)

# Удаление  папки
try:
    shutil.rmtree(folder_path)
    print(f"✅ Папка {folder_path} успешно удалена")
except Exception as e:
    print(f"⚠️ Ошибка при удалении папки: {e}")
    
# Объединение чанков в финальный датасет
combine_chunks(temp_path, save_path)

# Удаление временной папки
try:
    shutil.rmtree(temp_path)
    print(f"✅ Временная папка {temp_path} успешно удалена")
except Exception as e:
    print(f"⚠️ Ошибка при удалении временной папки: {e}")