fuíxed list OP tensor when first dim of tensor is the same size as list lenght
This commit is contained in:
mcDandy
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|
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||||
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File diff suppressed because one or more lines are too long
+145
-144
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||||
|
||||
File diff suppressed because one or more lines are too long
+801
-790
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
@@ -87,92 +87,93 @@ FLOW_APPLY=86
|
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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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|
||||
'>='=151
|
||||
'>'=152
|
||||
'<='=153
|
||||
'<'=154
|
||||
'=='=155
|
||||
'='=156
|
||||
'!='=157
|
||||
'|'=158
|
||||
'('=159
|
||||
')'=160
|
||||
','=161
|
||||
';'=162
|
||||
'->'=163
|
||||
'['=164
|
||||
']'=165
|
||||
'?'=166
|
||||
':'=167
|
||||
'{'=168
|
||||
'}'=169
|
||||
'overlay'=90
|
||||
'pad'=91
|
||||
'cross'=92
|
||||
'matmul'=93
|
||||
'rife'=94
|
||||
'shape'=97
|
||||
'tensor'=101
|
||||
'stack_push'=102
|
||||
'stack_pop'=103
|
||||
'stack_clear'=104
|
||||
'stack_has'=105
|
||||
'stack_get'=106
|
||||
'if'=107
|
||||
'else'=108
|
||||
'while'=109
|
||||
'for'=110
|
||||
'in'=111
|
||||
'break'=112
|
||||
'continue'=113
|
||||
'return'=114
|
||||
'timestamp'=115
|
||||
'sort'=116
|
||||
'argsort'=117
|
||||
'argmin'=118
|
||||
'argmax'=119
|
||||
'softmax'=120
|
||||
'softmin'=121
|
||||
'unique'=122
|
||||
'flip'=123
|
||||
'cov'=124
|
||||
'crop'=125
|
||||
'+'=144
|
||||
'-'=145
|
||||
'*'=146
|
||||
'/'=147
|
||||
'%'=148
|
||||
'^'=149
|
||||
'<<'=150
|
||||
'>>'=151
|
||||
'>='=152
|
||||
'>'=153
|
||||
'<='=154
|
||||
'<'=155
|
||||
'=='=156
|
||||
'='=157
|
||||
'!='=158
|
||||
'|'=159
|
||||
'('=160
|
||||
')'=161
|
||||
','=162
|
||||
';'=163
|
||||
'->'=164
|
||||
'['=165
|
||||
']'=166
|
||||
'?'=167
|
||||
':'=168
|
||||
'{'=169
|
||||
'}'=170
|
||||
|
||||
+550
-549
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
@@ -7,6 +7,7 @@ from . import optical_flow_utils as ofu
|
||||
from antlr4 import TerminalNode
|
||||
from .MathExprVisitor import MathExprVisitor
|
||||
from ..helper_functions import generate_dim_variables
|
||||
from ..noise_utils import NoiseUtils
|
||||
import struct
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -115,7 +116,7 @@ class UnifiedMathVisitor(MathExprVisitor):
|
||||
if self._is_tensor(a) and self._is_list(b):
|
||||
if a.shape[0] == len(b):
|
||||
A = torch.split(a, 1)
|
||||
results = [self._bin_op(x.squeeze(0), y, torch_op, scalar_op) for x, y in zip(A, b)]
|
||||
results = [self._bin_op(x, y, torch_op, scalar_op) for x, y in zip(A, b)]
|
||||
# Ensure all results are tensors
|
||||
results = [self._promote_to_tensor(r) if not self._is_tensor(r) else r for r in results]
|
||||
return torch.cat([r.unsqueeze(0) if r.ndim == 0 else r for r in results], dim=0)
|
||||
@@ -125,7 +126,7 @@ class UnifiedMathVisitor(MathExprVisitor):
|
||||
if self._is_list(a) and self._is_tensor(b):
|
||||
if b.shape[0] == len(a):
|
||||
B = torch.split(b, 1)
|
||||
results = [self._bin_op(x, y.squeeze(0), torch_op, scalar_op) for x, y in zip(a, B)]
|
||||
results = [self._bin_op(x, y, torch_op, scalar_op) for x, y in zip(a, B)]
|
||||
results = [self._promote_to_tensor(r) if not self._is_tensor(r) else r for r in results]
|
||||
return torch.cat([r.unsqueeze(0) if r.ndim == 0 else r for r in results], dim=0)
|
||||
results = [self._bin_op(x, b, torch_op, scalar_op) for x in a]
|
||||
@@ -2397,7 +2398,7 @@ class UnifiedMathVisitor(MathExprVisitor):
|
||||
if self._is_tensor(a) and self._is_list(b):
|
||||
if a.shape[0] == len(b):
|
||||
A = torch.split(a, 1)
|
||||
results = [self._bitwise_op(x.squeeze(0), y, torch_op, scalar_op) for x, y in zip(A, b)]
|
||||
results = [self._bitwise_op(x, y, torch_op, scalar_op) for x, y in zip(A, b)]
|
||||
results = [self._promote_to_tensor(r) if not self._is_tensor(r) else r for r in results]
|
||||
return torch.cat([r.unsqueeze(0) if r.ndim == 0 else r for r in results], dim=0)
|
||||
results = [self._bitwise_op(a, x, torch_op, scalar_op) for x in b]
|
||||
@@ -2406,7 +2407,7 @@ class UnifiedMathVisitor(MathExprVisitor):
|
||||
if self._is_list(a) and self._is_tensor(b):
|
||||
if b.shape[0] == len(a):
|
||||
B = torch.split(b, 1)
|
||||
results = [self._bitwise_op(x, y.squeeze(0), torch_op, scalar_op) for x, y in zip(a, B)]
|
||||
results = [self._bitwise_op(x, y, torch_op, scalar_op) for x, y in zip(a, B)]
|
||||
results = [self._promote_to_tensor(r) if not self._is_tensor(r) else r for r in results]
|
||||
return torch.cat([r.unsqueeze(0) if r.ndim == 0 else r for r in results], dim=0)
|
||||
results = [self._bitwise_op(x, b, torch_op, scalar_op) for x in a]
|
||||
|
||||
@@ -22,21 +22,26 @@ def calculate_patches_autogrow(Expr, V, F,pbar, mapping=None,stack = []):
|
||||
if F is None: F = {}
|
||||
if mapping is None: mapping = {}
|
||||
|
||||
# Collect all unique keys from all models
|
||||
all_keys = set()
|
||||
# Collect all unique keys from all models, preserving order from first model
|
||||
all_keys_list = [] # Preserves order
|
||||
seen_keys = set() # Fast O(1) duplicate checking
|
||||
|
||||
models = [v for v in V.values() if v is not None]
|
||||
if not models:
|
||||
return {}
|
||||
|
||||
for m in models:
|
||||
if hasattr(m, "model") and hasattr(m.model, "state_dict"):
|
||||
all_keys.update(m.model.state_dict().keys())
|
||||
sd_keys = m.model.state_dict().keys()
|
||||
elif hasattr(m, "state_dict"): # VAE might have state_dict directly?
|
||||
all_keys.update(m.state_dict().keys())
|
||||
elif hasattr(m, "patches"): # Mock object or raw patcher
|
||||
# If it's just a patcher without underlying model access?
|
||||
# Usually patcher.model.state_dict() is the way.
|
||||
pass
|
||||
sd_keys = m.state_dict().keys()
|
||||
else:
|
||||
sd_keys = []
|
||||
|
||||
for key in sd_keys:
|
||||
if key not in seen_keys:
|
||||
seen_keys.add(key)
|
||||
all_keys_list.append(key)
|
||||
|
||||
# Function to get weight from a valid object
|
||||
def get_weight(obj, key):
|
||||
@@ -53,12 +58,11 @@ def calculate_patches_autogrow(Expr, V, F,pbar, mapping=None,stack = []):
|
||||
|
||||
# Progress bar if possible (comfy.utils.ProgressBar might assume unthreaded?)
|
||||
# Just skip for utility or use if substantial.
|
||||
all_keys_list = list(all_keys)
|
||||
layer_count = len(all_keys_list)
|
||||
for layer_idx, key in enumerate(all_keys_list):
|
||||
|
||||
variables = {}
|
||||
|
||||
print(key)
|
||||
# Populate F variables (constants for all keys)
|
||||
for k, val in F.items():
|
||||
variables[k] = val if val is not None else 0.0
|
||||
|
||||
Reference in New Issue
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