update make_depth

app.py

@@ -1018,13 +1018,26 @@ def preprocess_mask(mask_img: Image.Image) -> Image.Image:
 #     if H is None or W is None:
 #         raise RuntimeError("Global H/W not set. Call run_one() first.")
 
-#     depth_img = _imread_or_raise(depth_path, 0)
-#     contours, _ = cv2.findContours(depth_img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
+#     depth_img = _imread_or_raise(depth_path, 0)  # grayscale
 
-#     filled_depth = depth_img.copy()
-#     cv2.drawContours(filled_depth, contours, -1, (255), thickness=cv2.FILLED)
+#     # (선택) 입력이 완전한 0/255가 아니라면 이진화로 고정
+#     _, depth_bin = cv2.threshold(depth_img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
+
+#     # 컨투어 채우기가 "두꺼워 보임"의 원인일 수도 있어, 유지/제거 선택 가능
+#     # 1) 채우기 유지 (holes 메우는 목적이라면)
+#     contours, _ = cv2.findContours(depth_bin, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
+#     filled_depth = np.zeros_like(depth_bin)
+#     cv2.drawContours(filled_depth, contours, -1, 255, thickness=cv2.FILLED)
+
+#     # 2) 채우기 제거하고 싶으면 위 3줄 대신 이걸 사용:
+#     # filled_depth = depth_bin
+
+#     # ✅ 마스크 리사이즈는 NEAREST (경계 번짐/팽창 느낌 방지)
+#     filled_depth = cv2.resize(filled_depth, (W, H), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
+
+#     # (선택) 리사이즈 후에도 0/255 강제
+#     _, filled_depth = cv2.threshold(filled_depth, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
 
-#     filled_depth = cv2.resize(filled_depth, (W, H), interpolation=cv2.INTER_AREA)
 #     filled_depth = _pad_or_crop_to_width_np(filled_depth, 1024, pad_value=0)
 
 #     inverted_image = ImageOps.invert(Image.fromarray(filled_depth))
@@ -1037,6 +1050,7 @@ def preprocess_mask(mask_img: Image.Image) -> Image.Image:
 
 #     return image_depth
 
+
 def make_depth(depth_path: str) -> Image.Image:
     global H, W
     if H is None or W is None:
@@ -1047,30 +1061,39 @@ def make_depth(depth_path: str) -> Image.Image:
     # (선택) 입력이 완전한 0/255가 아니라면 이진화로 고정
     _, depth_bin = cv2.threshold(depth_img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
 
-    # 컨투어 채우기가 "두꺼워 보임"의 원인일 수도 있어, 유지/제거 선택 가능
-    # 1) 채우기 유지 (holes 메우는 목적이라면)
+    # 컨투어 채우기 (holes 메우는 목적)
     contours, _ = cv2.findContours(depth_bin, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
     filled_depth = np.zeros_like(depth_bin)
     cv2.drawContours(filled_depth, contours, -1, 255, thickness=cv2.FILLED)
 
-    # 2) 채우기 제거하고 싶으면 위 3줄 대신 이걸 사용:
-    # filled_depth = depth_bin
-
-    # ✅ 마스크 리사이즈는 NEAREST (경계 번짐/팽창 느낌 방지)
+    # ✅ 마스크 리사이즈는 NEAREST
     filled_depth = cv2.resize(filled_depth, (W, H), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
 
     # (선택) 리사이즈 후에도 0/255 강제
     _, filled_depth = cv2.threshold(filled_depth, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
 
     filled_depth = _pad_or_crop_to_width_np(filled_depth, 1024, pad_value=0)
+    
+    
+
+    # ✅ 여기서 침식(팽창의 반대): 흰색 영역을 조금 줄임
+    erode_ksize = 5   # 3/5/7... (클수록 더 많이 줄어듦)
+    erode_iters = 1   # 1~2 추천
+    if erode_ksize is not None and erode_ksize > 1 and erode_iters > 0:
+        if erode_ksize % 2 == 0:
+            erode_ksize += 1
+        kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (erode_ksize, erode_ksize))
+        filled_depth = cv2.erode(filled_depth, kernel, iterations=erode_iters)
+        # 안전하게 다시 이진화
+        _, filled_depth = cv2.threshold(filled_depth, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
+    
 
     inverted_image = ImageOps.invert(Image.fromarray(filled_depth))
+    
 
     with torch.inference_mode():
         image_depth = depth_estimator(inverted_image)["depth"]
-
-    if DEBUG_SAVE:
-        image_depth.save("depth.png")
+        
 
     return image_depth
 
@@ -1400,7 +1423,7 @@ def infer_web(person_fp, sketch_fp, style_fp, prompt, steps, seed, category):
 
 
 with gr.Blocks(title="VISTA Demo (HF Spaces)") as demo:
-    gr.Markdown("## 첫 inference는 모델 로딩 때문에 오래 걸릴 수 있습니다.")
+    gr.Markdown("첫 inference는 모델 로딩 때문에 오래 걸릴 수 있습니다.")
 
     category_toggle = gr.Radio(
         choices=["Dress", "Upper-body", "Lower-body"],