#!/usr/bin/env python3 """CAMERA 절이 없으면 그림이 어떻게 되나 — 참조를 그대로 붙이고 A/B. 무엇을 묻나: `shot_staging` 이 쓴 `camera_direction` 이 실제로 그림을 잡고 있는가. 없으면 무엇이 달라지는가. arm A 기록된 프롬프트 그대로 arm B 카메라 축 셋만 제거 - `- CAMERA: …` (shot_staging 의 camera_direction) - `- FRAMING SCALE: …` - `Compose the frame exactly as specified above — camera angle, subject scale and screen placement.` (한 문장만) ★`KEY BACKGROUND ELEMENTS` 는 남긴다 — 그것은 카메라 지시가 아니라 「무엇이 화면에 있나」다. 같이 빼면 카메라를 없앤 효과와 내용을 없앤 효과가 섞여 무엇 때문에 달라졌는지 못 가른다. ★뒤따르는 `Keep true physical scale …` 도 남긴다 — 물리 크기 규칙이지 카메라 지시가 아니다. ★★참조 이미지는 기록된 라벨 그대로 붙인다. 빼고 돌리면 장소·인물이 통째로 달라져 카메라 차이가 그 소음에 묻힌다. usage: ab_camera_clause.py [--dry] """ import base64 import json import re import sys from pathlib import Path sys.path.insert(0, "/Users/manta/Documents/Projects/TheRoad-I1/scratchpad") import _opik_env # noqa: E402,F401 ★cwd 를 backend 로 고정 import psycopg2 # noqa: E402 ROOT = Path("/Users/manta/Documents/Projects/TheRoad-I1") PROJ = "da049582-2c6d-492c-979d-f468d61bab6e" EPI = "fb7a883f-baac-4145-9131-732ce628d474" IMG = ROOT / "projects" / PROJ / "images" / EPI OUT = ROOT / "artifact" / "20260825_camera_clause_ab" # ── 카메라 축 셋만 걷어내는 규칙 ────────────────────────────────────── RE_HEAD = re.compile(r"^CAMERA & FRAME \(follow exactly[^)]*\):\s*$", re.M) RE_CAM = re.compile(r"^- CAMERA: .*$", re.M) RE_SCALE = re.compile(r"^- FRAMING SCALE: .*$", re.M) RE_COMPOSE = re.compile( r"Compose the frame exactly as specified above — camera angle, " r"subject scale and screen placement\.\s*") def _dsn() -> str: """DB 접속 문자열은 `backend/.env` 에서 읽는다. ★코드에 적어 두면 저장소에 자격 증명이 남는다(GitGuardian). `_opik_env` 가 cwd 를 backend 로 옮겨 두므로 설정이 채워진다. """ from app.core.config import settings url = getattr(settings, "database_url", "") or "" if not url: raise SystemExit("[설정 미로드] database_url 이 비었다 — " "backend/.env 를 못 읽었다") return url def strip_camera(p: str) -> tuple[str, dict]: """카메라 축 셋을 걷어낸 프롬프트와, 무엇이 몇 자 빠졌는지.""" removed = {} m = RE_CAM.search(p) removed["CAMERA"] = len(m.group(0)) if m else 0 m2 = RE_SCALE.search(p) removed["FRAMING SCALE"] = len(m2.group(0)) if m2 else 0 m3 = RE_COMPOSE.search(p) removed["Compose 지시"] = len(m3.group(0)) if m3 else 0 out = RE_CAM.sub("", p) out = RE_SCALE.sub("", out) out = RE_COMPOSE.sub("", out) # 헤더는 남은 내용(배경 요소)에 맞게 갈아 끼운다 — 지우면 목록이 떠 버린다 out = RE_HEAD.sub("BACKGROUND ELEMENTS PRESENT IN THIS SHOT:", out) out = re.sub(r"\n{3,}", "\n\n", out) return out, removed # ── 라벨 → 실제 파일 ────────────────────────────────────────────────── def build_ref_index(cur) -> dict: """엔티티 이름별 참조 파일. composite 가 있으면 그것(얼굴+복장), 없으면 face.""" cur.execute(""" SELECT ia.pipeline_role, coalesce(ec.name,''), ia.file_path FROM image_asset ia LEFT JOIN entity_canon ec ON ec.id = ia.entity_id WHERE ia.episode_id=%s AND ia.pipeline_role IN ('reference_face','reference_outlook','reference_composite', 'background_render','outdoor_canon_photo') """, (EPI,)) by_name, backgrounds = {}, [] for role, name, path in cur.fetchall(): p = ROOT / path if not path.startswith("/") else Path(path) if not p.exists(): p2 = IMG / path p = p2 if p2.exists() else p if role in ("background_render", "outdoor_canon_photo"): backgrounds.append(p) continue cur_role = by_name.get(name, (None, None))[0] # composite > face > outlook rank = {"reference_composite": 3, "reference_face": 2, "reference_outlook": 1} if cur_role is None or rank[role] > rank[cur_role]: by_name[name] = (role, p) return {"by_name": by_name, "backgrounds": sorted(backgrounds)} def resolve(label: str, sh: str, idx: dict, prev_still: Path | None) -> Path | None: """기록된 라벨 하나를 실제 파일로.""" head = label.split("—")[0].strip().split("(")[0].strip() if head in ("CHARACTER REFERENCE", "PROP REFERENCE"): m = re.search(r"—\s*([^:]+):", label) if m: name = m.group(1).strip() hit = idx["by_name"].get(name) if hit: return hit[1] return None if head == "PREVIOUS SHOT STILL": return prev_still if head == "LAYOUT SKETCH": p = IMG / "conti" / f"conti_{sh}.png" return p if p.exists() else None if head == "SHOT BACKGROUND": # ★샷별로 다르다 — 전 샷에 같은 배경을 주면 LOCATION 절이 그것을 # 「이 장소의 확정된 진실」로 읽어 장면이 통째로 바뀐다(실측 사고). p = IMG / "scene" / "recipe" / f"{sh}__bgfirst_bg.png" return p if p.exists() else None if head == "LOCATION PHOTOGRAPH": # 장소 사진 — 실내(background_render)/실외(outdoor_canon_photo)가 섞여 있어 # 샷의 LOCATION 문안으로 가른다 bgs = idx["backgrounds"] return bgs[0] if bgs else None return None def main() -> int: dry = "--dry" in sys.argv cn = psycopg2.connect(_dsn()) cur = cn.cursor() cur.execute(""" SELECT metadata_json::json->>'multiroll_tag', user_prompt, reference_image_ids, created_at FROM llm_call_log WHERE episode_id=%s AND operation_type='still_recipe_roll' AND model_name LIKE 'gemini%%' ORDER BY created_at """, (EPI,)) # 샷별로 _a 후보의 **최신** 것 (b 는 COMPOSITION VARIATION 이 붙어 순수 비교가 안 된다) picked: dict[str, tuple] = {} for tag, prompt, refs, ts in cur.fetchall(): if not tag or not tag.endswith("_a"): continue sh = tag[len("still_"):-2] picked[sh] = (prompt, json.loads(refs or "[]"), ts) idx = build_ref_index(cur) print(f"샷 {len(picked)}개 · 참조 인덱스 {len(idx['by_name'])}엔티티 " f"· 배경 {len(idx['backgrounds'])}장\n") OUT.mkdir(parents=True, exist_ok=True) plan = [] order = sorted(picked, key=lambda s: [int(x) for x in re.findall(r"\d+", s)]) for i, sh in enumerate(order): prompt, labels, _ = picked[sh] stripped, removed = strip_camera(prompt) # ★`PREVIOUS SHOT STILL` 은 **앞 샷**이다 — 자기 자신을 주면 모델이 # 그것을 그대로 베껴 A/B 가 양쪽 다 그 그림으로 수렴한다. # 라벨이 「같은 장소의 앞 샷」이라 하므로 같은 씬의 직전 샷을 쓴다. scene = re.match(r"S(\d+)", sh).group(1) prev = None for back in range(i - 1, -1, -1): cand = order[back] if re.match(r"S(\d+)", cand).group(1) != scene: break f = IMG / "scene" / "recipe" / f"{cand}_cine.png" if f.exists(): prev = f break if prev is None and i > 0: # 씬 안에 앞 샷이 없으면 바로 앞 샷 f = IMG / "scene" / "recipe" / f"{order[i-1]}_cine.png" prev = f if f.exists() else None files, missing = [], [] for lb in labels: p = resolve(lb, sh, idx, prev) (files if p and p.exists() else missing).append((lb.split("—")[0].strip()[:28], p)) # ★마네킹 치환형은 카메라 권위가 **첫 이미지**에 있다 # ("KEEP EXACTLY: … the camera framing"). 텍스트 절을 빼도 카메라는 # 안 움직인다 — A/B 를 그대로 돌리되 그 사실을 표시한다. kind = "마네킹치환" if prompt.startswith("Replace every grey") else "일반 t2i" plan.append((sh, prompt, stripped, removed, labels, files, missing, kind)) print(f"{sh} [{kind}] {len(prompt):>6,}자 → {len(stripped):>6,}자 " f"(−{len(prompt)-len(stripped)}) 참조 {len(files)}/{len(labels)}" + (f" ★못찾음 {[m[0] for m in missing]}" if missing else "")) print(f" 뺀 것: " + " · ".join(f"{k} {v}자" for k, v in removed.items()) + (" ★카메라는 첫 이미지가 정한다 — 이 샷은 절을 빼도 안 움직인다" if kind == "마네킹치환" else "")) if dry: print("\n--dry 라 생성은 안 한다.") (OUT / "_plan.json").write_text(json.dumps( [{"shot": s, "removed": r, "labels": lb, "kind": k, "refs": [str(f[1]) for f in fs], "missing": [m[0] for m in ms]} for s, _, _, r, lb, fs, ms, k in plan], ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(f"계획 → {OUT}/_plan.json") return 0 from app.modules.llm.gemini_image_client import GeminiImageClient client = GeminiImageClient() for sh, pa, pb, _, labels, files, _, _kind in plan: labeled = [(lb, p.read_bytes()) for (lb, p) in [(l, f[1]) for l, f in zip(labels, files)]] for arm, text in (("A", pa), ("B", pb)): dst = OUT / f"{sh}_{arm}.png" if dst.exists(): print(f" {sh}_{arm} 이미 있음 — 건너뜀") continue try: img, ms = client.generate_image(text, labeled_references=labeled) dst.write_bytes(img) print(f" {sh}_{arm} ✔ {len(img):,}B {ms}ms") except Exception as e: print(f" {sh}_{arm} ✘ {e}") print(f"\n→ {OUT}") return 0 if __name__ == "__main__": raise SystemExit(main())