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Dart
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import 'dart:async';
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import 'dart:convert';
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import 'dart:io';
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import 'dart:math';
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import 'dart:typed_data';
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import 'package:path/path.dart' as p;
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import '../core/secret_gate.dart';
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import '../core/sd_cli.dart';
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import '../l10n/tr.dart';
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/// 만든 그림 하나 (파일 · 실제 시드)
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class GeneratedImage {
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final String path;
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final int seed;
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const GeneratedImage(this.path, this.seed);
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}
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class ImageAiException implements Exception {
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final String message;
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/// 엔진 원문 (화면에는 [자세히] 를 눌러야 보인다 - 150)
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final String detail;
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/// 사용자가 취소함 (오류가 아님)
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final bool cancelled;
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const ImageAiException(this.message, {this.detail = '', this.cancelled = false});
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@override
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String toString() => message;
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}
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/// 진행 (0 ~ 1, 모르면 null) 과 지금 하는 일
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typedef AiProgress = void Function(double? progress, String step);
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/// 123: 그림 만들기 엔진. 기기 안 (stable-diffusion.cpp) 과 사용자가 추가한 서버 · 인터넷 서비스가 같은 모양으로 쓰인다.
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abstract class ImageAiEngine {
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/// 화면에 보일 이름
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String get label;
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/// 그림 · 프롬프트가 기기 밖으로 나가는지 (그러면 화면에 늘 알린다)
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bool get leavesDevice;
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/// [outDir] 에 [baseName]_1.png … 로 저장하고 돌려준다
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Future<List<GeneratedImage>> generate(ImageGenRequest r, {required String outDir, required String baseName, AiProgress? onProgress});
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void cancel();
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}
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/// 시드: 정하지 않았으면 (-1) 여기서 정해 결과에 남긴다 (다시 만들 수 있게)
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int resolveSeed(int seed, [Random? random]) => seed >= 0 ? seed : (random ?? Random()).nextInt(1 << 31);
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/// 사용자가 추가한 그림 서비스 · 자기 서버 (123). API 키는 설정 파일이 아니라 안전 저장소에 둔다 (124).
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class AiService {
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final String id;
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final String name;
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final String url;
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/// 'a1111' Automatic1111 (Forge 포함) API · 'comfy' ComfyUI · 'openai' OpenAI 이미지 API 형식
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final String kind;
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/// 서버의 모델 (A1111 은 비워 두면 서버에 고른 것, ComfyUI 는 체크포인트 파일 이름, OpenAI 형식은 모델 이름)
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final String model;
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final String apiKey;
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const AiService({required this.id, required this.name, required this.url, required this.kind, this.model = '', this.apiKey = ''});
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static const kinds = ['a1111', 'comfy', 'openai'];
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String get label => name.isEmpty ? url : name;
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AiService copyWith({String? name, String? url, String? kind, String? model, String? apiKey}) => AiService(
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id: id,
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name: name ?? this.name,
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url: url ?? this.url,
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kind: kind ?? this.kind,
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model: model ?? this.model,
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apiKey: apiKey ?? this.apiKey,
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);
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/// 설정 파일에는 키를 쓰지 않는다 (있는지만)
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Map<String, Object?> toJson() => {'id': id, 'name': name, 'url': url, 'kind': kind, 'model': model, 'hasKey': apiKey.isNotEmpty};
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factory AiService.fromJson(Map j) => AiService(
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id: '${j['id']}',
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name: '${j['name'] ?? ''}',
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url: '${j['url'] ?? ''}',
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kind: kinds.contains(j['kind']) ? j['kind'] as String : 'a1111',
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model: '${j['model'] ?? ''}',
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apiKey: '${j['apiKey'] ?? ''}',
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);
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}
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/// 사용자가 추가한 서버 · 서비스로 그리기 (기기 밖으로 나감)
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class RemoteImageEngine implements ImageAiEngine {
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RemoteImageEngine(this.service, {HttpClient? http}) : _http = http ?? HttpClient();
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final AiService service;
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final HttpClient _http;
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bool _cancel = false;
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@override
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String get label => service.label;
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@override
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bool get leavesDevice => true;
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@override
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void cancel() => _cancel = true;
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Uri _uri(String path, [Map<String, String>? q]) {
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final base = service.url.endsWith('/') ? service.url.substring(0, service.url.length - 1) : service.url;
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return Uri.parse('$base$path').replace(queryParameters: q);
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}
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void _auth(HttpClientRequest req) {
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final k = service.apiKey;
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if (k.isEmpty) return;
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// A1111 의 --api-auth 는 "아이디:비밀번호" (Basic), 그 밖은 Bearer 키
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req.headers.set(HttpHeaders.authorizationHeader,
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service.kind == 'a1111' && k.contains(':') ? 'Basic ${base64Encode(utf8.encode(k))}' : 'Bearer $k');
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}
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Future<dynamic> _json(String method, Uri uri, [Object? body]) async {
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if (_cancel) throw ImageAiException(tr('취소했습니다'));
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final req = await _http.openUrl(method, uri);
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_auth(req);
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if (body != null) {
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final bytes = utf8.encode(jsonEncode(body));
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req.headers.contentType = ContentType.json;
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req.contentLength = bytes.length;
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req.add(bytes);
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}
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final res = await req.close();
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final text = await res.transform(utf8.decoder).join();
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if (res.statusCode >= 300) throw ImageAiException(trf('서버가 거절했습니다 ({0}): {1}', [res.statusCode, _short(text)]));
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return text.isEmpty ? null : jsonDecode(text);
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}
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static String _short(String s) => s.length > 300 ? '${s.substring(0, 300)}…' : s;
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@override
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Future<List<GeneratedImage>> generate(ImageGenRequest r, {required String outDir, required String baseName, AiProgress? onProgress}) async {
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_cancel = false;
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// 124: 저장된 API 키를 쓰기 전에 (마스터 비밀번호를 정해 두었으면)
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if (!await SecretGate.passIf(service.apiKey.isNotEmpty, force: true)) throw ImageAiException(tr(secretGateMessage));
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final seed = resolveSeed(r.seed);
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onProgress?.call(null, trf('{0} 에 보내는 중', [service.label]));
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final List<List<int>> images = switch (service.kind) {
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'comfy' => await _comfy(r, seed, onProgress),
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'openai' => await _openai(r),
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_ => await _a1111(r, seed),
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};
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await Directory(outDir).create(recursive: true);
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return [
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for (final (i, bytes) in images.indexed)
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|
GeneratedImage(await _save(outDir, '${baseName}_${i + 1}.png', bytes), seed + i),
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];
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}
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static Future<String> _save(String dir, String name, List<int> bytes) async {
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final f = File(p.join(dir, name));
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await f.writeAsBytes(bytes, flush: true);
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return f.path;
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}
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Future<List<List<int>>> _a1111(ImageGenRequest r, int seed) async {
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final body = <String, Object?>{
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'prompt': r.prompt,
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'negative_prompt': r.negative,
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'width': r.width,
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'height': r.height,
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'steps': r.steps,
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'cfg_scale': r.cfg,
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'seed': seed,
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'batch_size': r.count,
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if (service.model.isNotEmpty) 'override_settings': {'sd_model_checkpoint': service.model},
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|
if (r.imageToImage) 'init_images': [base64Encode(await File(r.initImage!).readAsBytes())],
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|
if (r.imageToImage) 'denoising_strength': r.strength,
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|
};
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final j = await _json('POST', _uri(r.imageToImage ? '/sdapi/v1/img2img' : '/sdapi/v1/txt2img'), body);
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final list = (j is Map ? j['images'] : null) as List?;
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if (list == null || list.isEmpty) throw ImageAiException(tr('서버가 그림을 돌려주지 않았습니다'));
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return [for (final x in list) base64Decode('$x'.split(',').last)];
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}
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Future<List<List<int>>> _openai(ImageGenRequest r) async {
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if (r.imageToImage) throw ImageAiException(tr('이 서비스 방식은 그림 → 그림을 지원하지 않습니다'));
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|
final j = await _json('POST', _uri('/v1/images/generations'), {
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|
if (service.model.isNotEmpty) 'model': service.model,
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|
'prompt': r.negative.isEmpty ? r.prompt : '${r.prompt}\n(avoid: ${r.negative})',
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'n': r.count,
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|
'size': '${r.width}x${r.height}',
|
|
'response_format': 'b64_json',
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|
});
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|
final data = (j is Map ? j['data'] : null) as List?;
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|
if (data == null || data.isEmpty) throw ImageAiException(tr('서버가 그림을 돌려주지 않았습니다'));
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return [for (final x in data) base64Decode('${(x as Map)['b64_json']}')];
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}
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/// ComfyUI: 기본 작업 흐름 (체크포인트 → 글 → KSampler → VAE → 저장) 을 보내고 끝날 때까지 기다린다
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Future<List<List<int>>> _comfy(ImageGenRequest r, int seed, AiProgress? onProgress) async {
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String? uploaded;
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if (r.imageToImage) uploaded = await _comfyUpload(r.initImage!);
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final flow = comfyWorkflow(r, seed, checkpoint: service.model, initImage: uploaded);
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final j = await _json('POST', _uri('/prompt'), {'prompt': flow, 'client_id': 'jj_mkvmaker'});
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final id = '${(j as Map)['prompt_id']}';
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for (var i = 0; i < 1800; i++) {
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if (_cancel) {
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try {
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await _json('POST', _uri('/interrupt'));
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} catch (_) {}
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throw ImageAiException(tr('취소했습니다'));
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}
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await Future<void>.delayed(const Duration(seconds: 1));
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onProgress?.call(null, trf('{0} 에서 그리는 중 ({1}초)', [service.label, i + 1]));
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final h = await _json('GET', _uri('/history/$id'));
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final entry = h is Map ? h[id] : null;
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final outputs = entry is Map ? entry['outputs'] : null;
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if (outputs is! Map || outputs.isEmpty) continue;
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final out = <List<int>>[];
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for (final node in outputs.values) {
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for (final img in ((node as Map)['images'] as List? ?? const [])) {
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final m = img as Map;
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|
out.add(await _bytes(_uri('/view', {'filename': '${m['filename']}', 'subfolder': '${m['subfolder'] ?? ''}', 'type': '${m['type'] ?? 'output'}'})));
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}
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|
}
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if (out.isNotEmpty) return out;
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|
}
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throw ImageAiException(tr('서버가 너무 오래 답하지 않습니다'));
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}
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Future<List<int>> _bytes(Uri uri) async {
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final req = await _http.getUrl(uri);
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_auth(req);
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final res = await req.close();
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final b = BytesBuilder(copy: false);
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await for (final c in res) {
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b.add(c);
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|
}
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if (res.statusCode >= 300) throw ImageAiException(trf('그림을 받을 수 없습니다 ({0})', [res.statusCode]));
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return b.takeBytes();
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}
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Future<String> _comfyUpload(String path) async {
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final boundary = 'jj${DateTime.now().microsecondsSinceEpoch}';
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|
final req = await _http.postUrl(_uri('/upload/image'));
|
|
_auth(req);
|
|
req.headers.set(HttpHeaders.contentTypeHeader, 'multipart/form-data; boundary=$boundary');
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|
final head = utf8.encode('--$boundary\r\nContent-Disposition: form-data; name="image"; filename="${p.basename(path)}"\r\n'
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|
'Content-Type: application/octet-stream\r\n\r\n');
|
|
final tail = utf8.encode('\r\n--$boundary\r\nContent-Disposition: form-data; name="overwrite"\r\n\r\ntrue\r\n--$boundary--\r\n');
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final data = await File(path).readAsBytes();
|
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req.contentLength = head.length + data.length + tail.length;
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|
req
|
|
..add(head)
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..add(data)
|
|
..add(tail);
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|
final res = await req.close();
|
|
final text = await res.transform(utf8.decoder).join();
|
|
if (res.statusCode >= 300) throw ImageAiException(trf('그림을 올릴 수 없습니다 ({0})', [res.statusCode]));
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return '${(jsonDecode(text) as Map)['name']}';
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|
}
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|
}
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/// ComfyUI 에 보낼 기본 작업 흐름 (API 형식)
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Map<String, Object?> comfyWorkflow(ImageGenRequest r, int seed, {required String checkpoint, String? initImage}) {
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final latent = initImage == null
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? {'class_type': 'EmptyLatentImage', 'inputs': {'width': r.width, 'height': r.height, 'batch_size': r.count}}
|
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: {'class_type': 'VAEEncode', 'inputs': {'pixels': ['10', 0], 'vae': ['4', 2]}};
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return {
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|
'4': {'class_type': 'CheckpointLoaderSimple', 'inputs': {'ckpt_name': checkpoint}},
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|
'6': {'class_type': 'CLIPTextEncode', 'inputs': {'text': r.prompt, 'clip': ['4', 1]}},
|
|
'7': {'class_type': 'CLIPTextEncode', 'inputs': {'text': r.negative, 'clip': ['4', 1]}},
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|
'5': latent,
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|
if (initImage != null) '10': {'class_type': 'LoadImage', 'inputs': {'image': initImage}},
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|
'3': {
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|
'class_type': 'KSampler',
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|
'inputs': {
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|
'seed': seed,
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|
'steps': r.steps,
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|
'cfg': r.cfg,
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|
'sampler_name': 'euler',
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|
'scheduler': 'normal',
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|
'denoise': initImage == null ? 1.0 : r.strength,
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|
'model': ['4', 0],
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|
'positive': ['6', 0],
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|
'negative': ['7', 0],
|
|
'latent_image': ['5', 0],
|
|
},
|
|
},
|
|
'8': {'class_type': 'VAEDecode', 'inputs': {'samples': ['3', 0], 'vae': ['4', 2]}},
|
|
'9': {'class_type': 'SaveImage', 'inputs': {'filename_prefix': 'jj_mkvmaker', 'images': ['8', 0]}},
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|
};
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|
}
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