Compare commits
| Author | SHA1 | Date | |
|---|---|---|---|
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79f7e55440 |
@@ -5,6 +5,5 @@ venv
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.DS_Store
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checkpoints/
|
||||
checkpoint/
|
||||
.env
|
||||
|
||||
dwpose/keypoints/
|
||||
+82
-223
@@ -7,6 +7,10 @@ import comfy.model_management as model_management
|
||||
import folder_paths
|
||||
from PIL import Image, ImageOps
|
||||
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||||
from transformers import AutoProcessor
|
||||
from transformers import OneFormerForUniversalSegmentation
|
||||
from transformers import OneFormerProcessor
|
||||
|
||||
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||||
def from_torch_image(image):
|
||||
image = image.squeeze().cpu().numpy() * 255.0
|
||||
@@ -53,6 +57,30 @@ def do_work_with_mask(image, mask, external_file_name):
|
||||
return image
|
||||
|
||||
|
||||
def get_segmentation_of_person(image):
|
||||
NAME_MODEL_ONEFORMER = 'shi-labs/oneformer_ade20k_dinat_large'
|
||||
|
||||
processor = OneFormerProcessor.from_pretrained(NAME_MODEL_ONEFORMER)
|
||||
model = OneFormerForUniversalSegmentation.from_pretrained(
|
||||
NAME_MODEL_ONEFORMER)
|
||||
|
||||
width = image.shape[1]
|
||||
height = image.shape[0]
|
||||
|
||||
inputs = processor(image, ["semantic"], return_tensors="pt")
|
||||
|
||||
with torch.no_grad():
|
||||
outputs = model(**inputs)
|
||||
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||||
predicted_semantic_map = processor.post_process_semantic_segmentation(
|
||||
outputs, target_sizes=[(height, width)])[0]
|
||||
|
||||
img = predicted_semantic_map.detach().cpu().numpy()
|
||||
img = (img == 12)
|
||||
img = img.astype(np.uint8) * 255
|
||||
return img
|
||||
|
||||
|
||||
class TRI3DATRParseBatch:
|
||||
|
||||
def __init__(self):
|
||||
@@ -1150,15 +1178,15 @@ class TRI3DPoseAdaption:
|
||||
"required": {
|
||||
"input_pose_json_file": ("STRING",{"default" : "dwpose/keypoints/input.json"}),
|
||||
"ref_pose_json_file": ("STRING",{"default" : "dwpose/keypoints/ref-pose.json"}),
|
||||
"image_angle": (["front", "back","back_fixed_kid","back_fixed","back_fixed_left","back_fixed_right"], {"default": "front"}),
|
||||
"image_angle": (["front", "back","back_fixed","back_fixed_left","back_fixed_right"], {"default": "front"}),
|
||||
"rotation_threshold": ("FLOAT", {
|
||||
"default": 5.0,
|
||||
"min": 0.0,
|
||||
"max": 15.0,
|
||||
"step": 0.01
|
||||
}),
|
||||
"garment_category":(["no_sleeve_garment", "half_sleeve_garment", "full_sleeve_garment", \
|
||||
"shorts", "trouser"], {"default": "no_sleeve_garment"})
|
||||
"garment_category":([" no_sleeve_garment", "half_sleeve_garment", "full_sleeve_garment", \
|
||||
"shorts", "trouser"], {"default": " no_sleeve_garment"})
|
||||
|
||||
|
||||
}
|
||||
@@ -1170,9 +1198,6 @@ class TRI3DPoseAdaption:
|
||||
|
||||
def main(self, input_pose_json_file, ref_pose_json_file, image_angle,
|
||||
rotation_threshold, garment_category):
|
||||
|
||||
print(image_angle, "image_angle")
|
||||
print(garment_category, "garment_category")
|
||||
from .dwpose import comfy_utils
|
||||
|
||||
if image_angle == "front":
|
||||
@@ -1386,7 +1411,6 @@ class TRI3DPoseAdaption:
|
||||
back_pose_dir = pathlib.Path().resolve(
|
||||
) / 'custom_nodes/tri3d-comfyui-nodes/samples/back_poses/'
|
||||
back_pose_dictionary = {
|
||||
'back_fixed_kid': 'backpose_kid.json',
|
||||
'back_fixed': 'backpose.json',
|
||||
'back_fixed_left': 'left_backpose.json',
|
||||
'back_fixed_right': 'right_backpose.json'
|
||||
@@ -1785,124 +1809,6 @@ class FloatToImage:
|
||||
return image
|
||||
|
||||
|
||||
class TRI3D_recolor_LAB_manual:
|
||||
|
||||
@classmethod
|
||||
def INPUT_TYPES(s):
|
||||
return {
|
||||
"required": {
|
||||
"image_input": ("IMAGE", ),
|
||||
"mask_input": ("IMAGE", ),
|
||||
"factor_mean": ("FLOAT", {
|
||||
"default": 1.0,
|
||||
"min": 0.0,
|
||||
"max": 10.0,
|
||||
"step": 0.01
|
||||
}),
|
||||
"factor_sigma": ("FLOAT", {
|
||||
"default": 1.0,
|
||||
"min": 0.0,
|
||||
"max": 10.0,
|
||||
"step": 0.01
|
||||
}),
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
RETURN_TYPES = ("IMAGE", )
|
||||
FUNCTION = "recolor"
|
||||
CATEGORY = "TRI3D"
|
||||
|
||||
def recolor(self, image_input, mask_input, factor_mean, factor_sigma):
|
||||
|
||||
def get_mu_sigma(array_input, mask_input):
|
||||
|
||||
import numpy as np
|
||||
import math
|
||||
|
||||
array_input = array_input.astype(dtype=np.float32).flatten()
|
||||
mask_input = mask_input.flatten()
|
||||
|
||||
sum = np.sum(mask_input)
|
||||
mean = np.sum(array_input * mask_input) / sum
|
||||
|
||||
array_input -= mean
|
||||
array_input *= mask_input
|
||||
sigma = math.sqrt(np.sum(np.square(array_input)) / sum)
|
||||
|
||||
return mean, sigma
|
||||
|
||||
def do_recolor(image, mask, mean, sigma):
|
||||
|
||||
import cv2
|
||||
import numpy as np
|
||||
import math
|
||||
|
||||
image_original = image.copy()
|
||||
|
||||
mask = (mask > 127).astype(dtype=np.uint8)
|
||||
|
||||
sum = np.sum(mask.flatten())
|
||||
|
||||
for i in range(3):
|
||||
image[:, :, i] *= mask
|
||||
|
||||
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2LAB)
|
||||
|
||||
image = image.astype(dtype=np.float32)
|
||||
|
||||
for i in range(1):
|
||||
|
||||
mu_1, sigma_1 = get_mu_sigma(array_input=image[:, :, i],
|
||||
mask_input=mask)
|
||||
|
||||
image[:, :, i] = (((image[:, :, i] - mu_1) / sigma_1) *
|
||||
(sigma * sigma_1)) + (mean * mu_1)
|
||||
|
||||
image = np.clip(image, 0, 255)
|
||||
image = image.astype(dtype=np.uint8)
|
||||
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_LAB2BGR)
|
||||
|
||||
for i in range(3):
|
||||
|
||||
image_original[:, :,
|
||||
i] = (image_original[:, :, i] *
|
||||
(1 - mask)) + (image[:, :, i] * mask)
|
||||
|
||||
return image_original
|
||||
|
||||
def from_torch_image(image):
|
||||
|
||||
image = image.squeeze().cpu().numpy() * 255.0
|
||||
image = np.clip(image, 0, 255).astype(np.uint8)
|
||||
|
||||
return image
|
||||
|
||||
def to_torch_image(image):
|
||||
|
||||
import numpy as np
|
||||
import torch
|
||||
image = image.astype(dtype=np.float32)
|
||||
image /= 255.0
|
||||
image = torch.from_numpy(image)[
|
||||
None,
|
||||
]
|
||||
image = image.unsqueeze(0)
|
||||
return image
|
||||
|
||||
image = from_torch_image(image=image_input)
|
||||
|
||||
mask = from_torch_image(image=mask_input)[:, :, 0]
|
||||
|
||||
image_output = do_recolor(image=image,
|
||||
mask=mask,
|
||||
mean=factor_mean,
|
||||
sigma=factor_sigma)
|
||||
|
||||
image_output = to_torch_image(image=image_output)
|
||||
|
||||
return image_output
|
||||
|
||||
|
||||
class TRI3D_recolor_LAB:
|
||||
|
||||
@classmethod
|
||||
@@ -2381,7 +2287,7 @@ class TRI3D_clipdrop_bgremove_api:
|
||||
return output,
|
||||
|
||||
|
||||
class TRI3DAdjustNeck:
|
||||
class TRI3D_oneformer_person_mask:
|
||||
|
||||
def __init__(self):
|
||||
pass
|
||||
@@ -2390,88 +2296,25 @@ class TRI3DAdjustNeck:
|
||||
def INPUT_TYPES(s):
|
||||
return {
|
||||
"required": {
|
||||
"posemap_json_file_path": ("STRING", {
|
||||
"default":
|
||||
"dwpose/keypoints/input.json"
|
||||
}),
|
||||
# "age_group" :(["10-12 yrs"],{"default":"10-12 yrs"}),
|
||||
"neck_shoulder_ratio": ("FLOAT", {
|
||||
"default": 0.7,
|
||||
"min": 0.0,
|
||||
"max": 1.0,
|
||||
"step": 0.01
|
||||
}),
|
||||
"save_json_file_path": ("STRING", {
|
||||
"default":
|
||||
"dwpose/keypoints/output.json"
|
||||
})
|
||||
"image": ("IMAGE", ),
|
||||
},
|
||||
}
|
||||
|
||||
FUNCTION = "run"
|
||||
RETURN_TYPES = ("IMAGE", "STRING")
|
||||
CATEGORY = "TRI3D"
|
||||
RETURN_TYPES = ("IMAGE", )
|
||||
CATEGORY = "tri3d"
|
||||
|
||||
def run(self, posemap_json_file_path, neck_shoulder_ratio,
|
||||
save_json_file_path):
|
||||
from .dwpose import comfy_utils
|
||||
def run(self, image):
|
||||
image = from_torch_image(image)
|
||||
|
||||
# age_to_ratio = {"10-12 yrs": 0.65}
|
||||
image_final = np.zeros((image.shape[0], image.shape[1], 4),
|
||||
dtype=np.uint8)
|
||||
|
||||
input_pose = json.load(open(posemap_json_file_path))
|
||||
input_height = input_pose['height']
|
||||
input_width = input_pose['width']
|
||||
input_keypoints = input_pose['keypoints']
|
||||
|
||||
ref_x1, ref_y1 = input_keypoints[2] #left shoulder
|
||||
ref_x2, ref_y2 = input_keypoints[5] #right_shoulder
|
||||
|
||||
x1, y1 = input_keypoints[1] #neck
|
||||
x2, y2 = input_keypoints[0] #nose
|
||||
prev_nose = input_keypoints[0]
|
||||
|
||||
ref_len = np.linalg.norm(
|
||||
np.array([ref_x1, ref_y1]) - np.array(
|
||||
[ref_x2, ref_y2])) #ref body part length i.e. shoulder length
|
||||
targ_len = np.linalg.norm(np.array([x1, y1]) - np.array([
|
||||
x2, y2
|
||||
])) #targ body part length i.e. neck length - neck to nose length
|
||||
|
||||
input_targ_ref_len = targ_len / ref_len #neck to shoulder ratio
|
||||
print("neck to shoulder ratio found", input_targ_ref_len)
|
||||
print("neck to shoulder ratio target", neck_shoulder_ratio)
|
||||
#scale the coords
|
||||
# scale = age_to_ratio[age_group] / input_targ_ref_len
|
||||
scale = neck_shoulder_ratio / input_targ_ref_len
|
||||
|
||||
x2_scaled = x1 + (x2 - x1) * scale
|
||||
y2_scaled = y1 + (y2 - y1) * scale
|
||||
input_keypoints[0] = [x2_scaled, y2_scaled]
|
||||
|
||||
#changing face points to w.r.t to new nose point after rotation
|
||||
input_keypoints[14:18] = comfy_utils.move(prev_nose,
|
||||
input_keypoints[0],
|
||||
input_keypoints[14:18])
|
||||
|
||||
canvas = np.zeros(shape=(input_height, input_width, 3), dtype=np.uint8)
|
||||
canvas = comfy_utils.draw_bodypose(canvas, input_keypoints)
|
||||
canvas = comfy_utils.draw_handpose(
|
||||
canvas, input_keypoints[88:109]) #right hand
|
||||
canvas = comfy_utils.draw_handpose(canvas,
|
||||
input_keypoints[109:]) #left hand
|
||||
canvas = torch.from_numpy(canvas.astype(np.float32) / 255.0)[
|
||||
None,
|
||||
]
|
||||
|
||||
output_pose = {
|
||||
"height": input_height,
|
||||
"width": input_width,
|
||||
"keypoints": input_keypoints
|
||||
}
|
||||
cur_file_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
|
||||
save_json_file_path = os.path.join(cur_file_dir, save_json_file_path)
|
||||
json.dump(output_pose, open(save_json_file_path, 'w'))
|
||||
return (canvas, save_json_file_path)
|
||||
image_final[:, :, 0:3] = image
|
||||
image = get_segmentation_of_person(image)
|
||||
image_final[:, :, 3] = image[:, :]
|
||||
image = to_torch_image(image_final)
|
||||
return image
|
||||
|
||||
|
||||
# A dictionary that contains all nodes you want to export with their names
|
||||
@@ -2496,34 +2339,50 @@ NODE_CLASS_MAPPINGS = {
|
||||
"tri3d-image-mask-2-box": TRI3D_image_mask_2_box,
|
||||
"tri3d-image-mask-box-2-image": TRI3D_image_mask_box_2_image,
|
||||
"tri3d-clipdrop-bgremove-api": TRI3D_clipdrop_bgremove_api,
|
||||
"tri3d-adjust-neck": TRI3DAdjustNeck,
|
||||
"tri3d_recolor_lab_manual": TRI3D_recolor_LAB_manual,
|
||||
"tri3d-oneformer-person-mask": TRI3D_oneformer_person_mask,
|
||||
}
|
||||
|
||||
VERSION = "2.4.2"
|
||||
VERSION = "2.3"
|
||||
# A dictionary that contains the friendly/humanly readable titles for the nodes
|
||||
NODE_DISPLAY_NAME_MAPPINGS = {
|
||||
"tri3d-atr-parse-batch": "ATR Parse Batch" + " v" + VERSION,
|
||||
'tri3d-extract-parts-batch': 'Extract Parts Batch' + " v" + VERSION,
|
||||
'tri3d-extract-parts-batch2': 'Extract Parts Batch 2' + " v" + VERSION,
|
||||
"tri3d-position-parts-batch": "Position Parts Batch" + " v" + VERSION,
|
||||
"tri3d-swap-pixels": "Swap Pixels by Mask" + " v" + VERSION,
|
||||
"tri3d-atr-parse-batch":
|
||||
"ATR Parse Batch" + " v" + VERSION,
|
||||
'tri3d-extract-parts-batch':
|
||||
'Extract Parts Batch' + " v" + VERSION,
|
||||
'tri3d-extract-parts-batch2':
|
||||
'Extract Parts Batch 2' + " v" + VERSION,
|
||||
"tri3d-position-parts-batch":
|
||||
"Position Parts Batch" + " v" + VERSION,
|
||||
"tri3d-swap-pixels":
|
||||
"Swap Pixels by Mask" + " v" + VERSION,
|
||||
"tri3d-skin-feathered-padded-mask":
|
||||
"Skin Feathered Padded Mask" + " v" + VERSION,
|
||||
"tri3d-interaction-canny":
|
||||
"Garment Skin Interaction Canny" + " v" + VERSION,
|
||||
"tri3d-dwpose": "DWPose" + " v" + VERSION,
|
||||
"tri3d-pose-to-image": "Pose to Image" + " v" + VERSION,
|
||||
"tri3d-pose-adaption": "Pose Adaption" + " v" + VERSION,
|
||||
"tri3d-load-pose-json": "Load Pose Json" + " v" + VERSION,
|
||||
"tri3d-face-recognise": "Recognise face" + " v" + VERSION,
|
||||
"tri3d-float-to-image": "Render float" + " v" + VERSION,
|
||||
"tri3d-recolor-mask": "Recolor mask HSV space" + " v" + VERSION,
|
||||
"tri3d-recolor-mask-LAB_space": "Recolor mask LAB space" + " v" + VERSION,
|
||||
"tri3d-recolor-mask-RGB_space": "Recolor mask RGB space" + " v" + VERSION,
|
||||
"tri3d--image-mask-2-box": "Extract box from image" + " v" + VERSION,
|
||||
"tri3d-image-mask-box-2-image": "Stitch box to image" + " v" + VERSION,
|
||||
"tri3d-clipdrop-bgremove-api": "RemBG ClipDrop" + " v" + VERSION,
|
||||
"tri3d-adjust-neck": "Adjust Neck" + " v" + VERSION,
|
||||
"tri3d_recolor_lab_manual": "Adjust color manually" + " v" + VERSION,
|
||||
"tri3d-dwpose":
|
||||
"DWPose" + " v" + VERSION,
|
||||
"tri3d-pose-to-image":
|
||||
"Pose to Image" + " v" + VERSION,
|
||||
"tri3d-pose-adaption":
|
||||
"Pose Adaption" + " v" + VERSION,
|
||||
"tri3d-load-pose-json":
|
||||
"Load Pose Json" + " v" + VERSION,
|
||||
"tri3d-face-recognise":
|
||||
"Recognise face" + " v" + VERSION,
|
||||
"tri3d-float-to-image":
|
||||
"Render float" + " v" + VERSION,
|
||||
"tri3d-recolor-mask":
|
||||
"Recolor mask HSV space" + " v" + VERSION,
|
||||
"tri3d-recolor-mask-LAB_space":
|
||||
"Recolor mask LAB space" + " v" + VERSION,
|
||||
"tri3d-recolor-mask-RGB_space":
|
||||
"Recolor mask RGB space" + " v" + VERSION,
|
||||
"tri3d--image-mask-2-box":
|
||||
"Extract box from image" + " v" + VERSION,
|
||||
"tri3d-image-mask-box-2-image":
|
||||
"Stitch box to image" + " v" + VERSION,
|
||||
"tri3d-clipdrop-bgremove-api":
|
||||
"RemBG ClipDrop" + " v" + VERSION,
|
||||
"tri3d-oneformer-person-mask":
|
||||
"Get person mask using oneformer" + " v" + VERSION,
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -1,526 +0,0 @@
|
||||
{
|
||||
"height": 512,
|
||||
"width": 512,
|
||||
"keypoints": [
|
||||
[
|
||||
-1,
|
||||
-1
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
252,
|
||||
130
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
302,
|
||||
130
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
316,
|
||||
213
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
323,
|
||||
284
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
202,
|
||||
130
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
191,
|
||||
211
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
187,
|
||||
282
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
282,
|
||||
278
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
280,
|
||||
380
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
280,
|
||||
484
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
222,
|
||||
278
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
226,
|
||||
382
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
222,
|
||||
480
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
-1,
|
||||
-1
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
-1,
|
||||
-1
|
||||
],
|
||||
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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[
|
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-2,
|
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-2
|
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],
|
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[
|
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-2,
|
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|
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],
|
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[
|
||||
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|
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|
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],
|
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[
|
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-2,
|
||||
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|
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],
|
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[
|
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-2,
|
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-2
|
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|
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[
|
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279,
|
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79
|
||||
],
|
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[
|
||||
-2,
|
||||
-2
|
||||
],
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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308,
|
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|
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|
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|
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|
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320,
|
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322
|
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|
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|
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|
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|
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|
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[
|
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308,
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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-1,
|
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|
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|
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[
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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],
|
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[
|
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|
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|
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],
|
||||
[
|
||||
234,
|
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60
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
234,
|
||||
64
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
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|
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71
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
236,
|
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|
||||
],
|
||||
[
|
||||
241,
|
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|
||||
],
|
||||
[
|
||||
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|
||||
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|
||||
],
|
||||
[
|
||||
247,
|
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|
||||
],
|
||||
[
|
||||
254,
|
||||
84
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
258,
|
||||
84
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
263,
|
||||
84
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
267,
|
||||
82
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
272,
|
||||
80
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
274,
|
||||
75
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
276,
|
||||
71
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
278,
|
||||
66
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
281,
|
||||
62
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
243,
|
||||
44
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
245,
|
||||
42
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
247,
|
||||
42
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
252,
|
||||
42
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
256,
|
||||
42
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
265,
|
||||
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|
||||
],
|
||||
[
|
||||
269,
|
||||
44
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
272,
|
||||
46
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
276,
|
||||
49
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
278,
|
||||
51
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
261,
|
||||
51
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
258,
|
||||
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|
||||
],
|
||||
[
|
||||
258,
|
||||
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|
||||
],
|
||||
[
|
||||
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|
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|
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],
|
||||
[
|
||||
254,
|
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|
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],
|
||||
[
|
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|
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|
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],
|
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[
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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[
|
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|
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|
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],
|
||||
[
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245,
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49
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],
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[
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247,
|
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49
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||||
],
|
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[
|
||||
252,
|
||||
49
|
||||
],
|
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[
|
||||
254,
|
||||
49
|
||||
],
|
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[
|
||||
249,
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||||
51
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||||
],
|
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[
|
||||
247,
|
||||
49
|
||||
],
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[
|
||||
265,
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||||
51
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||||
],
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[
|
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269,
|
||||
51
|
||||
],
|
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[
|
||||
272,
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||||
51
|
||||
],
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||||
[
|
||||
274,
|
||||
55
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
272,
|
||||
55
|
||||
],
|
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[
|
||||
267,
|
||||
53
|
||||
],
|
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[
|
||||
247,
|
||||
69
|
||||
],
|
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[
|
||||
252,
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||||
66
|
||||
],
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[
|
||||
254,
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||||
66
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||||
],
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[
|
||||
256,
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||||
66
|
||||
],
|
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[
|
||||
258,
|
||||
66
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
263,
|
||||
69
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
265,
|
||||
71
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
263,
|
||||
73
|
||||
],
|
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[
|
||||
258,
|
||||
73
|
||||
],
|
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[
|
||||
256,
|
||||
73
|
||||
],
|
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[
|
||||
252,
|
||||
73
|
||||
],
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[
|
||||
249,
|
||||
71
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||||
],
|
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[
|
||||
247,
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||||
69
|
||||
],
|
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[
|
||||
252,
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||||
66
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||||
],
|
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[
|
||||
256,
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||||
66
|
||||
],
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[
|
||||
261,
|
||||
69
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
265,
|
||||
71
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
261,
|
||||
73
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
256,
|
||||
71
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
252,
|
||||
71
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
249,
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49
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
269,
|
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51
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
195,
|
||||
262
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
206,
|
||||
270
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
210,
|
||||
276
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
213,
|
||||
280
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
216,
|
||||
285
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
201,
|
||||
287
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
208,
|
||||
294
|
||||
],
|
||||
[
|
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213,
|
||||
296
|
||||
],
|
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[
|
||||
216,
|
||||
299
|
||||
],
|
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[
|
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197,
|
||||
289
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
206,
|
||||
296
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
208,
|
||||
299
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
213,
|
||||
299
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
195,
|
||||
289
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
201,
|
||||
294
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
208,
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||||
296
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
208,
|
||||
299
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
195,
|
||||
289
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
197,
|
||||
294
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
201,
|
||||
296
|
||||
],
|
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[
|
||||
206,
|
||||
296
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
310,
|
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265
|
||||
],
|
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[
|
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304,
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270
|
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],
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[
|
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302,
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274
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],
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[
|
||||
299,
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||||
279
|
||||
],
|
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[
|
||||
297,
|
||||
284
|
||||
],
|
||||
[
|
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308,
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287
|
||||
],
|
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[
|
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307,
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292
|
||||
],
|
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[
|
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304,
|
||||
299
|
||||
],
|
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[
|
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299,
|
||||
301
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
309,
|
||||
287
|
||||
],
|
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[
|
||||
308,
|
||||
292
|
||||
],
|
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[
|
||||
307,
|
||||
299
|
||||
],
|
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[
|
||||
303,
|
||||
301
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
310,
|
||||
287
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
309,
|
||||
292
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
308,
|
||||
298
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
307,
|
||||
302
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
313,
|
||||
287
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
310,
|
||||
291
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
309,
|
||||
296
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
308,
|
||||
299
|
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]
|
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]
|
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}
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