add trouble shooting

README.JP.md

@@ -299,15 +299,17 @@ APIを通してこの拡張を利用する場合には次の書式を使いま
 ```
 ![sample](https://github.com/hako-mikan/sd-webui-regional-prompter/blob/imgs/asample3.png)  
 
+## トラブルシューティイング
+### Input type (struct c10::Half) and bias type (float) should be the same
+　MIDVRAMオプションなどを使用している時にLoRAなどを使用している場合に上記エラーが出るときには"Use LoHa or other"オプションを有効にして下さい。
+
+### IndexError: list index out of range
+#### context = contexts[:,tll[i][0] * TOKENSCON:tll[i][1] * TOKENSCON,:]
+#### fil = self.filters[a + b*areas]
+BREAKなどの数と領域の数が一致しないときに発生します。use base などにチェックが入っている場合には外して試してみてください。
+
 ### 謝辞
 Attention coupleを提案された[furusu](https://note.com/gcem156)氏、Latent coupleを提案された[opparco](https://github.com/opparco)氏、2D生成のコード作成に協力して頂いた[Symbiomatrix](https://github.com/Symbiomatrix)に感謝します。
 
-### トラブルシューティイング
-#### Input type (struct c10::Half) and bias type (float) should be the same
-　MIDVRAMオプションなどを使用している時にLoRAなどを使用している場合に上記エラーが出るときには"Use LoHa or other"オプションを有効にして下さい。
 
-- 新機能2D領域を追加しました
-- 新しい計算方式「Latent」を追加しました。生成が遅くなりますがLoRAをある程度分離できます
-- 75トークン以上を入力できるようになりました
-- 共通プロンプトを設定できるようになりました
-- 設定がPNG infoに保存されるようになりました
+

README.md

@@ -431,6 +431,10 @@ Result
 ### Input type (struct c10::Half) and bias type (float) should be the same
 If you encounter above error while using LoRA with the MIDVRAM option or similar settings, please enable the **"Use LoHa or other"** option.
 
+### IndexError: list index out of range
+#### context = contexts[:,tll[i][0] * TOKENSCON:tll[i][1] * TOKENSCON,:]
+#### fil = self.filters[a + b*areas]
+This happens when the number of BREAKs doesn’t match the number of areas. If "use base" is checked, try unchecking it and see if that helps.  
 
 ## Acknowledgments
 I thank [furusu](https://note.com/gcem156) for suggesting the Attention couple, [opparco](https://github.com/opparco) for suggesting the Latent couple, and [Symbiomatrix](https://github.com/Symbiomatrix) for helping to create the 2D generation code.

scripts/rp.py

@@ -261,7 +261,8 @@ class Script(modules.scripts.Script):
 
         self.used_prompt = ""
         self.logprops = ["active","mode","usebase","usecom","usencom","batch_size","is_sdxl","h","w","aratios",
-                        "divide","count","eq","pn","hr","pe","step","diff","used_prompt"]
+                        "divide","count","eq","pn","hr","pe","step","diff","used_prompt",
+                        "pt","ppt","nt","pnt"]
         self.log = {}
 
     def logger(self):
@@ -796,7 +797,12 @@ def tokendealer(self, p):
         tokenizer = shared.sd_model.conditioner.embedders[0].tokenize_line if self.is_sdxl else shared.sd_model.cond_stage_model.tokenize_line
         self.flux = flux = False
         
+        
+        scheduled_np = prompt_parser.get_learned_conditioning_prompt_schedules(p.negative_prompts,p.steps)
+
     for pp in ppl:
+        scheduled_p = prompt_parser.get_learned_conditioning_prompt_schedules([pp] ,p.steps)
+        pprint(scheduled_p)
         tokens, tokensnum = tokenizer(pp)
         pt.append([padd, tokensnum // TOKENS + 1 + padd])
         ppt.append(tokensnum)