#!/usr/bin/env python3
"""
Phase 1 検証用: 学習済み LoRA を Anima にロードして、
意図的に「品質タグなしの短いプロンプト」で画像を生成する。

これらが既に良質に出れば、Phase 1 が成功している証拠。

使い方:
  python infer_test.py --lora /output/phase1/.../adapter_model.safetensors \
      --prompts ./eval_prompts.txt --out /output/phase1_samples
"""
import argparse
import sys
from pathlib import Path

# Anima を diffusers 経由で動かす場合のスケルトン。
# Anima は ComfyUI ネイティブなので、本格運用は ComfyUI API か diffusion-pipe の
# サンプリングコードを使うのが正確。ここでは簡易検証用。

DEFAULT_PROMPTS = [
    "1girl, long hair, school uniform, standing in a classroom",
    "a black cat sitting on a windowsill at sunset",
    "1boy, samurai, holding katana, snowy forest",
    "fantasy landscape with floating islands and a waterfall",
    "1girl, twintails, smile, holding ice cream, summer",
]


def main():
    ap = argparse.ArgumentParser()
    ap.add_argument("--lora", required=True, type=Path)
    ap.add_argument("--prompts", type=Path, default=None)
    ap.add_argument("--out", required=True, type=Path)
    ap.add_argument("--steps", type=int, default=30)
    ap.add_argument("--cfg", type=float, default=4.5)
    ap.add_argument("--seed", type=int, default=42)
    args = ap.parse_args()

    args.out.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

    if args.prompts and args.prompts.exists():
        prompts = [
            line.strip()
            for line in args.prompts.read_text(encoding="utf-8").splitlines()
            if line.strip()
        ]
    else:
        prompts = DEFAULT_PROMPTS

    # 推論実装はモデル更新が早いため、ここでは diffusion-pipe 同梱の
    # サンプリングユーティリティを subprocess で呼ぶ前提のプレースホルダにしておく。
    # 実運用では下の方法のどれかに置き換える:
    #   (A) ComfyUI を Modal の別 function で立てて API 経由で生成
    #   (B) diffusion-pipe の sample.py 相当を直接呼ぶ
    #   (C) diffusers の AnimaPipeline がリリースされ次第そちらに移行

    print("=" * 60)
    print("Phase 1 検証プロンプト (品質タグ意図的に省略):")
    print("=" * 60)
    for i, p in enumerate(prompts):
        print(f"  [{i:02d}] {p}")

    print("\n[infer_test] このスクリプトはサンプル一覧と LoRA パスを表示するスケルトンです。")
    print(f"[infer_test] LoRA: {args.lora}")
    print(f"[infer_test] Output dir: {args.out}")
    print(
        "\n[infer_test] 実生成は次のいずれかで実行してください:\n"
        "  1) ComfyUI ワークフローに anima-preview3-base + この LoRA を読み込み\n"
        "     (公式リポジトリ同梱の example.png ワークフローから派生させる)\n"
        "  2) diffusion-pipe の最新サンプリングコード\n"
        "  3) diffusers の Anima 対応版 (リリース次第)\n"
    )

    # 生成プロンプト一覧をファイルに残しておく
    (args.out / "eval_prompts_used.txt").write_text(
        "\n".join(prompts), encoding="utf-8"
    )


if __name__ == "__main__":
    sys.exit(main())