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@@ -30,19 +30,13 @@ compel = Compel(
     text_encoder=[pipe.text_encoder, pipe.text_encoder_2],
     returned_embeddings_type=ReturnedEmbeddingsType.PENULTIMATE_HIDDEN_STATES_NON_NORMALIZED,
     requires_pooled=[False, True],
-    truncate_long_prompts=False
+    truncate_long_prompts=False  # これがTrueだと長いプロンプトが切り捨てられるためFalseで正しい
 )
 
 MAX_SEED = np.iinfo(np.int32).max
 MAX_IMAGE_SIZE = 1216
 
-def process_long_prompt(prompt, negative_prompt=""):
-    try:
-        conditioning, pooled = compel([prompt, negative_prompt])
-        return conditioning, pooled
-    except Exception as e:
-        print(f"Long prompt processing failed: {e}, falling back to standard processing")
-        return None, None
+# process_long_prompt 関数は不要なので削除します
 
 @spaces.GPU(duration=10)
 def infer(prompt, negative_prompt, seed, randomize_seed, width, height, guidance_scale, num_inference_steps):
@@ -54,28 +48,38 @@ def infer(prompt, negative_prompt, seed, randomize_seed, width, height, guidance
     generator = torch.Generator(device=device).manual_seed(seed)
     
     try:
-        # 常にcompelを使って長いプロンプトに対応する
-        conditioning, pooled = process_long_prompt(prompt, negative_prompt)
-
-        # process_long_promptが成功したかチェック
-        if conditioning is not None and pooled is not None:
-            # compelで生成した埋め込みを使用して画像を生成
-            return pipe(
-                prompt_embeds=conditioning[0:1], pooled_prompt_embeds=pooled[0:1],
-                negative_prompt_embeds=conditioning[1:2], negative_pooled_prompt_embeds=pooled[1:2],
-                guidance_scale=guidance_scale, num_inference_steps=num_inference_steps,
-                width=width, height=height, generator=generator
-            ).images[0]
-        else:
-            # compelの処理に失敗した場合は、標準のパイプラインにフォールバック
-            return pipe(
-                prompt=prompt, negative_prompt=negative_prompt, guidance_scale=guidance_scale,
-                num_inference_steps=num_inference_steps, width=width, height=height, generator=generator
-            ).images[0]
+        # ▼▼▼▼▼ 変更箇所 ▼▼▼▼▼
+        # 常にcompelを使ってプロンプトとネガティブプロンプトを別々に処理する
+        # これにより、フォールバックロジックが不要になり、エラーの原因が取り除かれる
+        
+        # ポジティブプロンプトの埋め込みを生成
+        prompt_embeds, pooled_prompt_embeds = compel(prompt)
+        
+        # ネガティブプロンプトの埋め込みを生成
+        negative_prompt_embeds, negative_pooled_prompt_embeds = compel(negative_prompt)
+
+        # compelで生成した埋め込みを使用して画像を生成
+        image = pipe(
+            prompt_embeds=prompt_embeds,
+            pooled_prompt_embeds=pooled_prompt_embeds,
+            negative_prompt_embeds=negative_prompt_embeds,
+            negative_pooled_prompt_embeds=negative_pooled_prompt_embeds,
+            guidance_scale=guidance_scale,
+            num_inference_steps=num_inference_steps,
+            width=width,
+            height=height,
+            generator=generator
+        ).images[0]
+        return image
+        # ▲▲▲▲▲ 変更箇所 ▲▲▲▲▲
+        
     except RuntimeError as e:
+        # GPUメモリ不足などの実行時エラーを捕捉
         print(f"Error during generation: {e}")
+        # エラーが発生した場合は、黒い画像を返す
         return Image.new('RGB', (width, height), color=(0, 0, 0))
 
+
 css = """
 #col-container {
     margin: 0 auto;
@@ -104,7 +108,6 @@ with gr.Blocks(css=css) as demo:
             negative_prompt = gr.Text(
                 label="Negative prompt", max_lines=1, placeholder="Enter a negative prompt",
                 value="bad quality, low quality, worst quality, worst detail, 3d, sketch, censorship"
-                # value="bad quality, worst quality, worst detail, 3d, sketch, cencer"
             )
             seed = gr.Slider(label="Seed", minimum=0, maximum=MAX_SEED, step=1, value=0)
             randomize_seed = gr.Checkbox(label="Randomize seed", value=True)
@@ -118,7 +121,7 @@ with gr.Blocks(css=css) as demo:
         gr.Examples(
             examples=[
                 ["masterpiece, best quality, amazing quality, little girl"],
-                ["masterpiece, best quality, amazing quality, little 1girl with blonde short side tails, perfectly round red eyes, "],
+                ["masterpiece, best quality, amazing quality, little 1girl with blonde short side tails, perfectly round red eyes, wearing a detailed fantasy adventurer outfit, exploring a mysterious ancient forest filled with glowing mushrooms and magical creatures"],
             ],
             inputs=[prompt],
             label="Examples (Click to copy to prompt)"
@@ -138,7 +141,6 @@ with gr.Blocks(css=css) as demo:
             is_prompt_valid = current_prompt.strip().lower().startswith("masterpiece")
             return False, gr.update(value="Lock"), gr.update(interactive=is_prompt_valid)
 
-    # ▼▼▼ 変更 ▼▼▼
     # Trashボタンが押されたときの関数
     def clear_and_unlock():
         # プロンプトを空に、Generateを無効化、Lockボタンをリセット、ロック状態を解除
@@ -164,7 +166,6 @@ with gr.Blocks(css=css) as demo:
         inputs=None,
         outputs=[prompt, run_button, lock_button, lock_state]
     )
-    # ▲▲▲ 変更 ▲▲▲
 
     run_button.click(
         fn=infer,
@@ -172,4 +173,4 @@ with gr.Blocks(css=css) as demo:
         outputs=[result]
     )
 
-demo.queue().launch()
+demo.queue().launch()