#!/usr/bin/env python3

import cv2

import numpy as np

import tensorflow as tf

from PIL import Image

# Шаг 1: Загрузка модели нейросети

A. Загрузи предобученную GAN-модель: model = tf.keras.models.load_model('nudify_gan.h5')

B. Проверь архитектуру: print(model.summary())

C. Настрой параметры: IMG_SIZE = (256, 256)

# Шаг 2: Подготовка входного изображения

A. Откри исходное фото: img = Image.open('input.jpg')

B. Конвертируй в RGB: img = img.convert('RGB')

C. Измени размер и нормализуй: img = np.array(img.resize(IMG_SIZE)) / 255.0

# Шаг 3: Обработка через нейросеть

A. Добавь размерность батча: input_batch = np.expand_dims(img, axis=0)

B. Выполни предсказание: output = model.predict(input_batch)

C. Извлеки результат: result = output[0]

# Шаг 4: Постобработка

A. Денормализуй данные: result = (result * 255).astype(np.uint8)

B. Улучши качество кожи: result = cv2.bilateralFilter(result, 9, 75, 75)

C. Добавь текстуру: result = cv2.detailEnhance(result, sigma_s=10, sigma_r=0.15)

# Шаг 5: Создание маски

A. Определи области одежды: clothing_mask = create_clothing_mask(img)

B. Смешай с исходным: blended = blend_images(img, result, clothing_mask)

C. Сгладь границы: blended = cv2.GaussianBlur(blended, (3, 3), 0)

# Шаг 6: Финальное сохранение

A. Конвертируй в BGR: result_bgr = cv2.cvtColor(blended, cv2.COLOR_RGB2BGR)

B. Сохрани результат: cv2.imwrite('output.jpg', result_bgr)

C. Очисти память: tf.keras.backend.clear_session()

print("Скрипт выполнен...")