"""Read-only, local Checkpoint samples. Never submit a generation job."""

from functools import lru_cache
import json
from pathlib import Path

from int8_backend import MODEL_ALIASES

ROOT = Path(__file__).resolve().parent / "assets/model_samples/anima"
AESTHETIC = "anima-aestheticV11_INT8.safetensors"
NOTES = {
    "anima-turbo-v1.1_INT8.safetensors": "公式Turbo系のINT8版。サンプルは8 steps / CFG 1.0、Turbo LoRAなしで生成しています。",
    AESTHETIC: "高品質画像で追加学習されたAesthetic系のINT8版。下に共通設定と推奨プロンプトの一例を併記しています。",
    "fnMixAnimaTurbo_baseNoTurbo_INT8.safetensors": "非Turbo版（baseNoTurbo）のINT8版です。名前にTurboを含みますが、まず通常（非Turbo）プリセットで確認してください。",
    "fwaunAnima_v11_INT8.safetensors": "Fwaun Anima v1.1のINT8版。サンプルは通常（非Turbo）プリセット、LoRAなしの作例です。",
    "tekitoMix_v32_INT8.safetensors": "tekitoMix v3.2のINT8版。サンプルは通常（非Turbo）プリセット、LoRAなしの作例です。",
}
AESTHETIC_NOTE = (
    "**Aestheticのプロンプトについて**\n\n"
    "[配布元の説明](https://huggingface.co/circlestone-labs/Anima#aesthetic-version-prompting)では、"
    "ポジティブのクオリティタグは不要ですが、`masterpiece, best quality`を残してもよいとされています。"
    "`score_*`はポジティブ・ネガティブとも非推奨です。\n\n"
    "追加サンプルは、共通設定からポジティブ先頭の`masterpiece, best quality`だけを省略したものです。"
    "元の共通設定にもscoreタグは含まれません。Seed・Steps・CFG・ネガティブなどは同一です。"
    "タグを省略すれば必ず改善する、という意味ではありません。"
)


@lru_cache(maxsize=2)
def records(recommended=False):
    directory = ROOT / "aesthetic-recommended" if recommended else ROOT
    return json.loads((directory / "manifest.json").read_text(encoding="utf-8"))["images"]


def image_path(record, recommended=False):
    directory = ROOT / "aesthetic-recommended" if recommended else ROOT
    path = (directory / record["file"]).resolve()
    if not path.is_relative_to(directory.resolve()) or not path.is_file():
        raise ValueError("Missing or unsafe model sample path")
    return str(path)


def conditions(items):
    if not items:
        return "このCheckpointのサンプルはまだありません。"
    first = items[0]
    text = (
        f"**実際のモデル:** `{first['model']}`（非公式INT8量子化版）\n\n"
        f"{first['width']}×{first['height']} / {first['steps']} steps / CFG {first['cfg']} / "
        f"`{first['sampler']}` / `{first['scheduler']}`\n\n"
        "LoRA・Embeddingはすべて無効。VAE: `qwen_image_vae.safetensors`。画像の選別・後加工なし。\n\n"
    )
    for item in items:
        text += f"**{item['label']} — Seed: {item['seed']}**\n\n```text\n{item['prompt']}\n```\n\n"
    return text + f"**共通Negative prompt**\n\n```text\n{first['negative_prompt']}\n```"


def sample_data(model):
    model = MODEL_ALIASES.get(model, model)
    common = [r for r in records() if r["model"] == model]
    recommended = [r for r in records(True) if r["model"] == model]
    note = NOTES.get(model, "このCheckpointのサンプルはまだありません。")
    if model == AESTHETIC:
        note += "\n\n" + AESTHETIC_NOTE
    note += ("\n\n比較用の作例です。モデル別の描写・プロンプト追従の違いをご確認ください。"
             "Turboと非TurboではSteps・CFGが異なります。現在の生成設定を変更する機能ではありません。")
    def paths(items, is_recommended=False):
        by_kind = {r["kind"]: r for r in items}
        return [image_path(by_kind[k], is_recommended) if k in by_kind else None
                for k in ("portrait", "garden")]
    return note, paths(common), conditions(common), paths(recommended, True), conditions(recommended), bool(recommended)


def build_model_samples(model_input):
    import gradio as gr

    def update(model):
        note, common, details, recommended, rec_details, visible = sample_data(model)
        return note, *common, details, gr.update(visible=visible), *recommended, rec_details

    note, common, details, recommended, rec_details, visible = sample_data(model_input.value)
    with gr.Accordion("モデルの特徴・サンプルはこちら", open=False, elem_classes="checkpoint-samples"):
        description = gr.Markdown(note)
        gr.Markdown("### 共通設定でのサンプル")
        with gr.Row():
            portrait = gr.Image(common[0], label="人物・上半身", interactive=False, format="png", height=280, min_width=200)
            garden = gr.Image(common[1], label="人物＋背景", interactive=False, format="png", height=280, min_width=200)
        with gr.Accordion("共通設定：生成条件・プロンプト", open=False):
            common_details = gr.Markdown(details)
        with gr.Group(visible=visible) as extra:
            gr.Markdown("### Aesthetic推奨設定でのサンプル（クオリティタグ省略）")
            with gr.Row():
                rec_portrait = gr.Image(recommended[0], label="推奨設定・上半身", interactive=False, format="png", height=280, min_width=200)
                rec_garden = gr.Image(recommended[1], label="推奨設定・人物＋背景", interactive=False, format="png", height=280, min_width=200)
            with gr.Accordion("推奨設定：生成条件・プロンプト", open=False):
                recommended_details = gr.Markdown(rec_details)
    model_input.change(
        update, inputs=model_input,
        outputs=[description, portrait, garden, common_details, extra, rec_portrait, rec_garden, recommended_details],
        queue=False, api_visibility="private", show_progress="hidden",
    )