Upload reactor_swapper.py

custom_nodes/comfyui-reactor-node/scripts/reactor_swapper.py

@@ -304,10 +304,12 @@ def run_hyperswap(session, source_face, target_face, target_img):
 
     # Вычисляем аффинную матрицу
     M = get_affine_transform(target_landmarks_5.astype(np.float32), std_landmarks_256)
-    M_inv = cv2.invertAffineTransform(M)  # Обратная для paste
     logger.debug("Affine Matrix M (used for cropping):\n%s", M)
-    logger.debug("Inverse Affine Matrix M_inv (used for paste):\n%s", M_inv)
 
+#### Что проверить:
+# Матрица `M` не должна содержать `NaN` или бесконечности.
+# Если матрица нулевая или искаженная — проблема в точках `target_landmarks_5`.
+    
     # Применяем аффинное преобразование с новой матрицей M
     crop = cv2.warpAffine(target_img, M, (256, 256), flags=cv2.INTER_CUBIC, borderMode=cv2.BORDER_REFLECT)
 
@@ -338,6 +340,7 @@ def run_hyperswap(session, source_face, target_face, target_img):
 
     # --- CPU FLOAT NORMALIZATION FIX ---
     # предотвращает появление "синей кожи" и "шума" при работе на CPU
+    # (адаптировано из патча patch_cpu_fix.diff)
     if isinstance(output, np.ndarray):
         # устранение NaN и бесконечностей
         output = np.nan_to_num(output, nan=0.0, posinf=255.0, neginf=0.0)
@@ -359,7 +362,7 @@ def run_hyperswap(session, source_face, target_face, target_img):
     # (ваш код без изменений, но без старой денормализации)
     output = output.transpose(1, 2, 0)  # CHW -> HWC
     output = output[:, :, ::-1]  # RGB -> BGR (Убедитесь, что это BGR, если вход был BGR)
-    logger.debug("Output after denormalization: Min: %s | Max: %s | NaN count: %s", output.min(), output.max(), np.isnan(output).sum())
+    logger.debug("Output after denormalization: Min: %s | Max: %s", output.min(), output.max())
     
     # Визуализация после денормализации
     #### Что проверить:
@@ -368,9 +371,8 @@ def run_hyperswap(session, source_face, target_face, target_img):
     logger.debug("Output after denormalization: Min: %s | Max: %s", output.min(), output.max())
   # cv2.imshow("Output After Denormalization", output)
   # cv2.waitKey(1)
-    
-    # 7. Возвращаем результат 256x256 И обратную матрицу M_inv
-    return output, M_inv    
+       
+    return output, M # Возвращаем лицо (256x256) и матрицу M    
 
 def sort_by_order(face, order: str):
     if order == "left-right":