make mask for flexible zero slicing from attncouple mask

gen_img.py

@@ -1927,18 +1927,6 @@ def main(args):
         )
         pipe.set_gradual_latent(gradual_latent)
 
-    # Flexible Zero Slicing
-    if args.flexible_zero_slicing_mask:
-        # mask 画像は背景 255、zero にする部分 0 とする
-        print(f"loading Flexible Zero Slicing mask")
-        fz_mask = Image.open(args.flexible_zero_slicing_mask).convert("RGB")
-        fz_mask = np.array(fz_mask).astype(np.float32) / 255.0
-        fz_mask = fz_mask[:, :, 0]
-        fz_mask = torch.from_numpy(fz_mask).to(dtype).to(device)
-
-        # only for sdxl
-        unet.set_flexible_zero_slicing(fz_mask, args.flexible_zero_slicing_depth, args.flexible_zero_slicing_timesteps)
-
     #  Textual Inversionを処理する
     if args.textual_inversion_embeddings:
         token_ids_embeds1 = []
@@ -2131,6 +2119,33 @@ def main(args):
                 l.extend([im] * args.images_per_prompt)
             mask_images = l
 
+    # Flexible Zero Slicing
+    if args.flexible_zero_slicing_depth is not None:
+        # CV2 が必要
+        import cv2
+
+        # mask 画像は背景 255、zero にする部分 0 とする
+        np_mask = np.array(mask_images[0].convert("RGB"))
+        fz_mask = np.full(np_mask.shape, 255, dtype=np.uint8)
+
+        # 各チャンネルに対して処理
+        for i in range(3):
+            # チャンネルを抽出
+            channel = np_mask[:, :, i]
+
+            # 輪郭を検出
+            contours, _ = cv2.findContours(channel, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
+
+            # 輪郭を新しい配列に描画
+            cv2.drawContours(fz_mask, contours, -1, (0, 0, 0), 1)
+        
+        fz_mask = fz_mask.astype(np.float32) / 255.0
+        fz_mask = fz_mask[:, :, 0]
+        fz_mask = torch.from_numpy(fz_mask).to(dtype).to(device)
+
+        # only for sdxl
+        unet.set_flexible_zero_slicing(fz_mask, args.flexible_zero_slicing_depth, args.flexible_zero_slicing_timesteps)
+
     # 画像サイズにオプション指定があるときはリサイズする
     if args.W is not None and args.H is not None:
         # highres fix を考慮に入れる
@@ -3332,12 +3347,12 @@ def setup_parser() -> argparse.ArgumentParser:
         + " Gradual Latentのunsharp maskのパラメータ: ksize, sigma, strength, target-x. `3,0.5,0.5,1` または `3,1.0,1.0,0` が推奨",
     )
 
-    parser.add_argument(
-        "--flexible_zero_slicing_mask",
-        type=str,
-        default=None,
-        help="mask for flexible zero slicing / flexible zero slicingのマスク",
-    )
+    # parser.add_argument(
+    #     "--flexible_zero_slicing_mask",
+    #     type=str,
+    #     default=None,
+    #     help="mask for flexible zero slicing / flexible zero slicingのマスク",
+    # )
     parser.add_argument(
         "--flexible_zero_slicing_depth",
         type=int,