Update app.py

app.py

@@ -139,19 +139,22 @@ async def segment_and_inpaint(original_image_np: np.ndarray, sketchpad_image_np:
     """
     アップロードされた一枚絵とブラシで描かれたマスクを受け取り、
     マスクされた領域を分割し、欠損部分をAI補完する関数。
+    (この関数はasync generatorとして動作し、yieldで結果を返します)
     """
-    # 失敗時の統一リターン（6つの出力に対応）
+    # 失敗時の統一リターン用タプルを生成
     def fail(message):
         # 画像出力は全てNone, JSONとZIPは空文字列/None, ステータスにエラーメッセージ
-        return None, None, None, "{}", None, f"❌ 処理失敗: {message}"
+        return (None, None, None, "{}", None, f"❌ 処理失敗: {message}")
 
     if original_image_np is None:
-        return fail("元の画像がアップロードされていません。")
-    
+        # 修正: return -> yield
+        yield fail("元の画像がアップロードされていません。")
+        return # Generatorを終了
+
     # 元画像の形状を取得（SketchpadがNoneだった場合の代替用）
     h, w, _ = original_image_np.shape
 
-    # ★★★ 修正: Sketchpad入力の型チェックとデータ形式の強制 ★★★
+    # ★★★ Sketchpad入力の型チェックとデータ形式の強制 ★★★
     
     if not isinstance(sketchpad_image_np, np.ndarray) or sketchpad_image_np is None:
         # Sketchpadの入力がNumPy配列ではないか、Noneであった場合、
@@ -169,8 +172,9 @@ async def segment_and_inpaint(original_image_np: np.ndarray, sketchpad_image_np:
         
     elif sketchpad_image_np.ndim != 4 or sketchpad_image_np.shape[2] != 4:
         # 4次元配列ではない、または4チャンネルではない場合は不正と判断
-        # このステップは前のステップで処理されるはずだが、念のため残す
-        return fail(f"描画データ形式が不正です。（次元: {sketchpad_image_np.ndim}, チャンネル: {sketchpad_image_np.shape[2] if sketchpad_image_np.ndim >= 3 else 'N/A'}）。")
+        # 修正: return -> yield
+        yield fail(f"描画データ形式が不正です。（次元: {sketchpad_image_np.ndim}, チャンネル: {sketchpad_image_np.shape[2] if sketchpad_image_np.ndim >= 3 else 'N/A'}）。")
+        return # Generatorを終了
 
     # PIL Image (元の画像) を取得
     original_image = Image.fromarray(original_image_np).convert("RGBA")
@@ -180,10 +184,11 @@ async def segment_and_inpaint(original_image_np: np.ndarray, sketchpad_image_np:
     sketch_mask_alpha = sketchpad_image_np[:, :, 3] 
     
     # ユーザーが何も描画しなかった場合のチェック (アルファチャンネルが全てゼロ)
-    # ブラシで描画した場合、アルファチャンネルは255の領域を持つはず
     if np.all(sketch_mask_alpha == 0):
         # SketchpadがNoneの場合もここに来る
-        return fail("分割したいパーツをブラシで描画してください。（描画が検出されません）")
+        # 修正: return -> yield
+        yield fail("分割したいパーツをブラシで描画してください。（描画が検出されません）")
+        return # Generatorを終了
 
     # NumPy配列からPIL Imageのマスクに変換 (Lモード)
     hair_mask = Image.fromarray(sketch_mask_alpha, mode='L')
@@ -211,9 +216,13 @@ async def segment_and_inpaint(original_image_np: np.ndarray, sketchpad_image_np:
             inpaint_prompt or "マスクされた領域のキャラクターの顔と身体の肌、及び下に着ている服を、元のイラストのテイストに合わせて自然に補完してください。"
         )
     except gr.Error as e:
-        return fail(f"AI補完APIエラー: {e}")
+        # 修正: return -> yield
+        yield fail(f"AI補完APIエラー: {e}")
+        return # Generatorを終了
     except Exception as e:
-        return fail(f"AI補完処理中に予期せぬエラー: {e}")
+        # 修正: return -> yield
+        yield fail(f"AI補完処理中に予期せぬエラー: {e}")
+        return # Generatorを終了
 
     # 3. 出力ファイルの準備とZIPファイルの作成
     output_parts = {
@@ -236,7 +245,7 @@ async def segment_and_inpaint(original_image_np: np.ndarray, sketchpad_image_np:
     zip_buffer = io.BytesIO()
     with zipfile.ZipFile(zip_buffer, 'w', zipfile.ZIP_DEFLATED) as zipf:
         for name, img in output_parts.items():
-            img_buffer = io.BytesIo()
+            img_buffer = io.BytesIO()
             if img.mode != 'RGBA':
                 img = img.convert('RGBA')
             img.save(img_buffer, format="PNG")
@@ -252,8 +261,8 @@ async def segment_and_inpaint(original_image_np: np.ndarray, sketchpad_image_np:
 
     print(f"--- 4. 全パーツZIPファイル {zip_file_path} の作成完了 ---")
     
-    # 成功時のリターン (6つの出力)
-    return (
+    # 成功時の最終結果をyield (6つの出力)
+    yield (
         completed_body_part, 
         hair_part,           
         body_with_hole,      
@@ -311,8 +320,8 @@ with gr.Blocks(theme=theme, title="Live2D素材自動分割・補完アプリ")
             gr.Markdown(
                 """
                 ### 📌 開発のポイント
-                * **安定性の再強化:** GradioのSketchpadが予期せず `None` や非標準のNumPy配列を返した場合でも、空の透明な配列を作成して処理を続行することで、型の不一致エラーを徹底的に回避します。
-                * **フィードバックの改善:** AI処理開始時にステータスメッセージを更新し、ユーザーに待機を促します。
+                * **エラー解消:** `async def` 関数内で `yield` を使用する場合の `SyntaxError` を解消しました。これにより、処理ステータスが正しくフィードバックされるようになります。
+                * **安定性の再強化:** Sketchpadの入力データ型チェックを引き続き強化しています。
                 """
             )