Li Zhenliang

1. 分辨率变化貌似长宽必须是64的倍数，否则会强制resize，你可以生成之后resize成原尺寸。2. 抱歉，代码并没有存储结果到本地。def predict( 内的 result = self.pipe( promptA=promptA, promptB=promptB, promptU=prompt, tradoff=fitting_degree, tradoff_nag=fitting_degree, image=input_image["image"].convert("RGB"), mask=input_image["mask"].convert("RGB"), num_inference_steps=ddim_steps, generator=torch.Generator("cuda").manual_seed(seed), brushnet_conditioning_scale=1.0, negative_promptA=negative_promptA, negative_promptB=negative_promptB, negative_promptU=negative_prompt, guidance_scale=scale, width=H, height=W, ).images[0] 是结果，保存一下就行 image.save(save_path) 可打印type(result)看其type然后对应代码存储。 3. 另外生成的图片在具体细节纹理部分跟原图可能有一点点差异。

Why is the complex js code in wait_for automatically ignored after jumping to the next page with js_code?