Update src/facerender/animate.py

src/facerender/animate.py

@@ -153,33 +153,43 @@ class AnimateFromCoeff:
                          optimizer_mapping=None, optimizer_discriminator=None,
                          device='cpu'):
 
-        # 1) .tar ise içeriği aç ve .pth bul
-        if checkpoint_path.endswith(".tar"):
+        # 1) Eğer .tar ile bitiyorsa, önce geçici klasöre aç
+        if checkpoint_path.endswith('.tar'):
             tmpdir = tempfile.mkdtemp()
-            with tarfile.open(checkpoint_path, "r") as tar:
+            with tarfile.open(checkpoint_path, 'r') as tar:
                 tar.extractall(path=tmpdir)
+
+            # 1.a) İçerikte .pth dosyası aranır
             found = False
             for root, _, files in os.walk(tmpdir):
                 for fname in files:
-                    if fname.endswith(".pth"):
+                    if fname.endswith('.pth'):
                         checkpoint_path = os.path.join(root, fname)
                         found = True
                         break
                 if found:
                     break
-            if not found:
-                raise FileNotFoundError(f"{checkpoint_path} içinde .pth dosyası bulunamadı.")
 
-        # 2) Klasör yüklendiyse archive/data.pkl’e bak
+            # 1.b) .pth bulunamazsa data/data.pkl’e bak
+            if not found:
+                pkl_path = os.path.join(tmpdir, 'data', 'data.pkl')
+                if os.path.isfile(pkl_path):
+                    checkpoint_path = pkl_path
+                else:
+                    raise FileNotFoundError(
+                        f"{checkpoint_path}.tar içinde ne .pth ne de data/data.pkl bulundu."
+                    )
+
+        # 2) Eğer doğrudan bir klasör yolu verilmişse archive/data.pkl’e bak
         if os.path.isdir(checkpoint_path):
-            possible = os.path.join(checkpoint_path, "archive", "data.pkl")
+            possible = os.path.join(checkpoint_path, 'archive', 'data.pkl')
             if os.path.isfile(possible):
                 checkpoint_path = possible
 
-        # 3) checkpoint’i yükle
+        # 3) Torch ile checkpoint’i yükle
         checkpoint = torch.load(checkpoint_path, map_location=torch.device(device))
 
-        # 4) State dict’leri ata
+        # 4) State dict’lerini ilgili objelere ata
         if mapping is not None and 'mapping' in checkpoint:
             mapping.load_state_dict(checkpoint['mapping'])
         if discriminator is not None and 'discriminator' in checkpoint:
@@ -189,4 +199,5 @@ class AnimateFromCoeff:
         if optimizer_discriminator is not None and 'optimizer_discriminator' in checkpoint:
             optimizer_discriminator.load_state_dict(checkpoint['optimizer_discriminator'])
 
+        # 5) Eğer epoch bilgisi varsa döndür, yoksa 0
         return checkpoint.get('epoch', 0)