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- P1 전용 스크립트를 docs/avatar-art/linocut-pipeline 으로 옮겨 persona.json 설정으로 일반화(P1 재실행 리그 바이트 동일) - 7명 외형·상징 설계(linocut-cast.md)와 P2~P7 정면 원화 생성 프롬프트, 얼굴 없는 화풍 참조 - P1 원화 생성 프롬프트 보존
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6.4 KiB
Python
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"""공통 리노컷 리그 파이프라인 — 단일 진입점.
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페르소나 폴더 하나(예: docs/avatar-art/p1-linocut/, persona.json이 있어야 한다)에
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대해 1~8단계를 정해진 의존 순서대로 실행한다. 각 단계는 독립 프로세스로 돌린다
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(mediapipe FaceLandmarker+ImageSegmenter를 같은 프로세스에서 같이 쓰면 세그폴트가
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나는 것과 같은 이유로, 모든 단계를 서브프로세스로 분리해 두면 한 단계의 문제가
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다른 단계·전체 파이프라인을 오염시키지 않는다).
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단계 의존 순서(실제 코드 의존성 기준 — 전달받은 작업 설명의 번호는 주제별
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묶음이라 실행 순서와 다르다. 특히 final_previews는 export_rig가 쓴
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export-rig-report.json을 읽으므로 반드시 export_rig *다음*이다):
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1. landmarks — base-front.png 랜드마크 검출, manifest.landmarks 작성
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2. brow_centerline — manifest.landmarks.eyebrowLeft/Right를 중심선으로 보정
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3. segmentation — layers/{body,head,hairFront}.png(v1) + manifest 기준 섹션
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4. layers_v2 — layers/v2/{body,head,hairFront}.png(결함 보정)
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5. face_detail — layers/v2/face-detail.png
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6. paper_grain — layers/v2/paper-grain.png(다른 단계와 독립, 순서 유연)
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7. lip_texture — layers/v2/lip-{upper,lower,shadow}.png
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8. jaw_pieces — layers/v2/jaw-{head,detail}.png
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9. export_rig — WebP 게시 + rigs/<code>Rig.ts 생성
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10. final_previews — 게시된 WebP로 모션·눈/입 확대 미리보기
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주의(재실행 순서): landmarks를 혼자 다시 돌리면 manifest.landmarks를 통째로
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새로 쓰므로, brow_centerline이 보정한 eyebrowLeft/Right가 사라진다. landmarks만
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다시 돌릴 때는 brow_centerline도 같이 다시 돌려야 한다(이 스크립트가 --only로
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한 단계만 돌릴 때는 호출하는 쪽이 책임진다 — 자동으로 뒤따라 돌리지 않는다).
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실행:
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<venv>/python.exe run_pipeline.py <persona-dir> # 전체 실행
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<venv>/python.exe run_pipeline.py <persona-dir> --only face_detail # 한 단계만
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<venv>/python.exe run_pipeline.py <persona-dir> --from lip_texture # 중간부터
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<venv>/python.exe run_pipeline.py --list # 단계 이름 목록
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"""
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from __future__ import annotations
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import argparse
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import json
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import subprocess
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import sys
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import time
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from pathlib import Path
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SCRIPTS_DIR = Path(__file__).resolve().parent
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sys.path.insert(0, str(SCRIPTS_DIR))
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from persona_config import load_persona_config # noqa: E402
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# (단계 이름, 스크립트 파일명) — 실행 순서 그대로.
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STAGES: list[tuple[str, str]] = [
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("landmarks", "landmarks.py"),
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("brow_centerline", "brow_centerline.py"),
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("segmentation", "segmentation.py"),
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("layers_v2", "layers_v2.py"),
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("face_detail", "face_detail.py"),
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("paper_grain", "paper_grain.py"),
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("lip_texture", "lip_texture.py"),
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("jaw_pieces", "jaw_pieces.py"),
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("export_rig", "export_rig.py"),
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("final_previews", "final_previews.py"),
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]
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STAGE_NAMES = [name for name, _ in STAGES]
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def run_stage(name: str, script: str, persona_dir: Path) -> tuple[bool, str, float]:
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script_path = SCRIPTS_DIR / script
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t0 = time.monotonic()
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proc = subprocess.run(
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[sys.executable, "-u", str(script_path), str(persona_dir)],
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capture_output=True, text=True,
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)
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elapsed = time.monotonic() - t0
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output = proc.stdout + proc.stderr
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ok = proc.returncode == 0
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return ok, output, elapsed
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def main() -> int:
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parser = argparse.ArgumentParser(description="공통 리노컷 파이프라인 실행")
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parser.add_argument("persona_dir", nargs="?", help="페르소나 폴더(예: docs/avatar-art/p1-linocut)")
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parser.add_argument("--only", choices=STAGE_NAMES, help="이 단계만 실행한다")
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parser.add_argument("--from", dest="from_stage", choices=STAGE_NAMES, help="이 단계부터 끝까지 실행한다")
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parser.add_argument("--list", action="store_true", help="단계 이름 목록을 출력하고 끝낸다")
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args = parser.parse_args()
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if args.list:
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for name in STAGE_NAMES:
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print(name)
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return 0
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if not args.persona_dir:
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parser.error("persona_dir가 필요하다(--list가 아니면).")
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persona_dir = Path(args.persona_dir).resolve()
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cfg = load_persona_config(persona_dir) # persona.json 검증 겸 조기 실패
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if args.only:
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selected = [s for s in STAGES if s[0] == args.only]
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elif args.from_stage:
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start = STAGE_NAMES.index(args.from_stage)
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selected = STAGES[start:]
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else:
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selected = STAGES
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print(f"=== 공통 리노컷 파이프라인: persona={cfg.code} dir={persona_dir} ===")
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print(f"실행할 단계: {[s[0] for s in selected]}")
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run_log: list[dict] = []
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for name, script in selected:
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print(f"\n--- [{name}] {script} ---")
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ok, output, elapsed = run_stage(name, script, persona_dir)
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print(output.rstrip())
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print(f"--- [{name}] {'OK' if ok else '실패'} ({elapsed:.1f}s) ---")
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run_log.append({"stage": name, "ok": ok, "elapsedSec": round(elapsed, 2)})
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if not ok:
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print(f"\n[중단] 단계 {name}에서 실패했다. 이후 단계는 실행하지 않는다.")
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_record_run_log(cfg.manifest_path, cfg.code, run_log, completed=False)
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return 1
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_record_run_log(cfg.manifest_path, cfg.code, run_log, completed=True)
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print(f"\n=== 전체 완료: {len(selected)}개 단계 ===")
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return 0
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def _record_run_log(manifest_path: Path, persona_code: str, run_log: list[dict], completed: bool) -> None:
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"""단계별 실행 기록(성공 여부·소요 시간)을 manifest에 남긴다. 각 단계 자체의
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검사 수치(halo%, 평균절대차 등)는 이미 각 단계 스크립트가 manifest의 해당
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섹션(layersV2, lipTexture, jaw, ...)에 기록하므로 여기서 중복하지 않는다."""
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if not manifest_path.exists():
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return
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manifest = json.loads(manifest_path.read_text(encoding="utf-8"))
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manifest["pipelineRun"] = {
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"persona": persona_code,
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"timestamp": time.strftime("%Y-%m-%dT%H:%M:%S"),
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"completed": completed,
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"stages": run_log,
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}
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manifest_path.write_text(json.dumps(manifest, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
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if __name__ == "__main__":
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sys.exit(main())
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