Update app.py

app.py

@@ -43,37 +43,56 @@ def filter_kwargs(cls, kwargs):
     filtered_kwargs = {k: v for k, v in kwargs.items() if k in valid_params}
     return filtered_kwargs
 
+# <<< 核心修正：加入 Git LFS 指標檔的偵測與處理 >>>
+def is_lfs_pointer(file_path):
+    """檢查一個檔案是否為 Git LFS 指標檔。"""
+    try:
+        # 指標檔通常很小 (< 2KB)
+        if os.path.getsize(file_path) > 2048:
+            return False
+        with open(file_path, 'r') as f:
+            first_line = f.readline().strip()
+            # 指標檔的第一行通常是 'version https://git-lfs.github.com/spec/v1'
+            if 'git-lfs' in first_line:
+                return True
+    except (OSError, UnicodeDecodeError):
+        # 如果檔案無法讀取或不是文字檔，那它就不是指標檔
+        return False
+    return False
+
 def resolve_path(user_path, repo_root):
     """
-    以正確的優先級解析檔案路徑。
-    1. 優先檢查本地路徑（絕對或相對）。
-    2. 如果找不到，則嘗試從 HF 快取目錄中尋找。
+    以正確的優先級解析檔案路徑，並處理 Git LFS 指標檔問題。
     """
-    # 優先檢查本地路徑
+    # 檢查本地路徑是否存在
     if os.path.exists(user_path):
-        print(f"找到本地檔案： {os.path.abspath(user_path)}")
-        return os.path.abspath(user_path)
+        # 檢查它是否為一個無效的 LFS 指標檔
+        if is_lfs_pointer(user_path):
+            print(f"警告：本地檔案 '{user_path}' 是一個 Git LFS 指標檔。將嘗試從 Hugging Face 快取中尋找完整檔案。")
+            # 如果是指標檔，則忽略它，並在下一步從 HF 快取中尋找
+        else:
+            # 如果是個正常檔案，直接使用
+            print(f"找到本地檔案： {os.path.abspath(user_path)}")
+            return os.path.abspath(user_path)
     
-    # 其次，嘗試從 HF 快取目錄中尋找
+    # 如果本地檔案不存在或是 LFS 指標檔，則從 HF 快取目錄中尋找
     potential_repo_path = os.path.join(repo_root, user_path)
     if os.path.exists(potential_repo_path):
         print(f"在 Hugging Face 快取目錄中找到檔案： {potential_repo_path}")
         return potential_repo_path
         
     return None
+# <<< 修正結束 >>>
 
 def setup_models(repo_root, model_version):
     """載入所有必要的模型和設定"""
     pretrained_model_name_or_path = os.path.join(repo_root, "Wan2.1-Fun-V1.1-1.3B-InP")
     pretrained_wav2vec_path = os.path.join(repo_root, "wav2vec2-base-960h")
 
-    # <<< 核心修正：對設定檔使用與輸入檔案相同的路徑解析邏輯 >>>
     config_relative_path = "deepspeed_config/wan2.1/wan_civitai.yaml"
     config_path = resolve_path(config_relative_path, repo_root)
-    
     if not config_path:
-        raise FileNotFoundError(f"設定檔 '{config_relative_path}' 在當前目錄或 HF 快取中都找不到。請確保該檔案存在。")
-    # <<< 修正結束 >>>
+        raise FileNotFoundError(f"設定檔 '{config_relative_path}' 在當前目錄或 HF 快取中都找不到。")
 
     print(f"正在從 {config_path} 載入設定...")
     config = OmegaConf.load(config_path)
@@ -208,7 +227,6 @@ def main():
     args = parser.parse_args()
 
     print("--- 步驟 1: 正在檢查並下載模型與設定檔 ---")
-    # 確保所有需要的檔案都被下載，以作為本地找不到檔案時的後備
     repo_root = snapshot_download(
         repo_id="FrancisRing/StableAvatar",
         allow_patterns=[
@@ -216,7 +234,7 @@ def main():
             "Wan2.1-Fun-V1.1-1.3B-InP/*",
             "wav2vec2-base-960h/*",
             "deepspeed_config/**",
-            "example_case/**" # 也下載範例，以防使用者直接執行預設參數
+            "example_case/**"
         ],
     )
     print("模型檔案已準備就緒。")