"""
GazeDiT: 基于空间条件的注视准确扩散图像生成

核心思路：
1. 标准扩散模型生成图像，但注视方向可能不准确
2. GazeDiT添加空间条件控制→强制生成图像的注视方向与标签一致
3. 生成的图像用于训练视线追踪模型

与普通合成渲染(Blender)的区别：
- Blender: 3D渲染，精确但纹理/噪声不真实
- GazeDiT: 扩散模型生成，纹理真实+注视标签精确
"""

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class GazeDiTGenerator(nn.Module):
    """
    GazeDiT: 注视准确扩散图像生成器
    
    架构：扩散模型 + 空间条件
    
    输入：
    - gaze_direction: (yaw, pitch) 注视方向
    - eye_region_mask: 眼部区域空间位置
    - identity_features: 身份特征(可选)
    - noise_level: 扩散步数
    
    输出：
    - 合成眼图像（注视方向与标签一致）
    """
    
    def __init__(self, img_size=64, gaze_dim=2):
        super().__init__()
        self.img_size = img_size
        
        # 扩散模型骨干（简化版）
        self.time_embed = nn.Sequential(
            nn.Linear(1, 128), nn.SiLU(),
            nn.Linear(128, 256)
        )
        
        # 注视条件嵌入
        self.gaze_embed = nn.Sequential(
            nn.Linear(gaze_dim, 128), nn.SiLU(),
            nn.Linear(128, 256)
        )
        
        # 空间条件（眼部区域位置）
        self.spatial_embed = nn.Conv2d(1, 32, 3, padding=1)
        
        # UNet去噪器（简化）
        self.denoiser = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3 + 32, 64, 3, padding=1), nn.SiLU(),
            nn.Conv2d(64, 64, 3, padding=1), nn.SiLU(),
            nn.Conv2d(64, 64, 3, padding=1), nn.SiLU(),
            nn.Conv2d(64, 1, 3, padding=1)  # 灰度IR输出
        )
        
        # 注视一致性验证器
        self.gaze_verifier = nn.Sequential(
            nn.AdaptiveAvgPool2d(1),
            nn.Flatten(),
            nn.Linear(64, 128), nn.SiLU(),
            nn.Linear(128, gaze_dim)  # 验证生成图像的注视方向
        )
    
    def forward(self, x_noisy, t, gaze, spatial_mask):
        """
        去噪步骤
        
        Args:
            x_noisy: 带噪声的图像 (B, 1, H, W)
            t: 扩散时间步 (B,)
            gaze: 注视方向 (B, 2) [yaw, pitch]
            spatial_mask: 眼部空间位置 (B, 1, H, W)
        """
        # 时间嵌入
        t_emb = self.time_embed(t.float().unsqueeze(-1) / 1000)
        
        # 注视条件嵌入
        g_emb = self.gaze_embed(gaze)
        
        # 空间条件
        s_emb = self.spatial_embed(spatial_mask)
        
        # 拼接条件
        cond = s_emb + t_emb.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1) + g_emb.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1)
        
        # 去噪
        denoised = self.denoiser(torch.cat([x_noisy, cond], dim=1))
        
        # 注视一致性验证
        verified_gaze = self.gaze_verifier(cond)
        
        return denoised, verified_gaze


# ==================== 生成管道 ====================
class GazeDataPipeline:
    """
    GazeDiT → DistillGaze 端到端管道
    
    1. GazeDiT生成合成眼图像（注视标签精确）
    2. 采集未标注真实IR图像（被动收集）
    3. DistillGaze两步蒸馏训练
    4. 部署256K模型
    """
    
    def __init__(self):
        self.generator = GazeDiTGenerator()
        # DistillGaze training framework (见博客#02)
    
    def generate_synthetic_dataset(self, n_samples=10000):
        """生成合成数据集"""
        # 均匀采样注视方向
        yaw = torch.uniform(-30, 30, (n_samples,))  # 度
        pitch = torch.uniform(-30, 30, (n_samples,))
        gaze = torch.stack([yaw, pitch], dim=1)
        
        # 生成图像
        images = []
        for i in range(n_samples):
            noise = torch.randn(1, 1, 64, 64)
            spatial = torch.ones(1, 1, 64, 64) * 0.5
            denoised, _ = self.generator(noise, torch.tensor([100]), 
                                          gaze[i:i+1], spatial)
            images.append(denoised.detach())
        
        return torch.cat(images), gaze
    
    def evaluate_gaze_accuracy(self, images, true_gaze):
        """评估生成图像的注视准确性"""
        with torch.no_grad():
            _, verified = self.generator(images, torch.zeros(images.shape[0]),
                                          true_gaze, torch.ones_like(images))
            error = torch.abs(verified - true_gaze).mean()
            return error.item()


# ==================== 测试 ====================
if __name__ == "__main__":
    pipeline = GazeDataPipeline()
    
    print("=== GazeDiT + DistillGaze 管道 ===")
    print("Step 1: GazeDiT生成合成眼图像（注视标签精确）")
    print("Step 2: 采集未标注真实IR图像（被动）")
    print("Step 3: DistillGaze Stage 1: DINOv3→86M Teacher")
    print("Step 4: DistillGaze Stage 2: 86M→256K Student")
    print("Step 5: 部署256K模型")
    print()
    print("优势：")
    print("  - 零真实标注")
    print("  - 新设备仅需更新相机参数")
    print("  - 256K模型，CPU可运行")
    print("  - 1.44°精度")
    print()
    print("对比Blender渲染：")
    print("  Blender: 精确但纹理/噪声不真实 → synthetic-to-real gap")
    print("  GazeDiT: 扩散生成，纹理真实 + 注视标签精确")
    print("  → 更小的synthetic-to-real gap")