进度条提前

server.py

@@ -261,7 +261,7 @@ def main_dev(opt):
                 print(f"加载到显存完成: {model_name}")
             
             # 更新任务状态为运行中
-            update_task_status(task, "running", 0)
+            update_task_status(task, "running", 0.5)
 
             # 使用指定的模型和配置文件进行推理一组参数
             if opt.plms:
@@ -307,7 +307,7 @@ def main_dev(opt):
                 start_code = torch.randn([task['number'], opt.C, opt.H // opt.f, opt.W // opt.f], device=device)
 
             # 更新进度
-            update_task_status(task, "running", 0.1)
+            update_task_status(task, "running", 0.8)
 
             # 生成图片
             precision_scope = autocast if opt.precision == "autocast" or opt.bf16 else nullcontext
@@ -323,7 +323,7 @@ def main_dev(opt):
                             prompts = list(prompts)
                         c = model.get_learned_conditioning(prompts)
                         shape = [opt.C, opt.H // opt.f, opt.W // opt.f]
-                        update_task_status(task=task, status='diffusing', progress=0.5) # 修改任务状态
+                        update_task_status(task=task, status='diffusing', progress=0.9) # 修改任务状态
                         samples, _ = sampler.sample(S=opt.steps,
                                                     conditioning=c,
                                                     batch_size=task['number'],