Update app.py

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@@ -185,17 +185,14 @@ def create_face_mask(image, bbox_coords, mode):
     - padding_info: Dictionary mit Skalierungsinfo für späteres Compositing   
     """
 
-# Herunterskalierung von Bild und BBox/SAM-Maske auf 512x512 für ControlnetInpaint-Pipeline
-def scale_image_and_mask_together(image, mask, target_size=512, bbox_coords=None, mode=None):
-    if image is None or mask is None:
+# Herunterskalierung von Bild und BBox/SAM-Maske und SAM-Maske-Binär auf 512x512 für ControlnetInpaint-Pipeline
+def scale_image_and_mask_together(image, mask_inpaint, mask_composite, target_size=512, bbox_coords=None, mode=None):
+    if image is None or mask_inpaint is None or mask_composite is None:
         raise ValueError("Bild oder Maske ist None")
-    
-    # MAX SIZE CHECK HINZUFÜGEN
-    if image.width > MAX_IMAGE_SIZE or image.height > MAX_IMAGE_SIZE:
-        raise ValueError(f"Bild zu groß! Maximal {MAX_IMAGE_SIZE}×{MAX_IMAGE_SIZE}")
-            
-    if image.size != mask.size:
-        raise ValueError(f"Bild und Maske haben unterschiedliche Größen: {image.size} vs {mask.size}") #Stoppt Programm sofort mit Fehlermeldung!
+
+    if image.size != mask_inpaint.size or image.size != mask_composite.size:
+        raise ValueError("Bild und Masken haben unterschiedliche Größen: {image.size} vs {mask_inpaint.size}") #Stoppt Programm sofort mit Fehlermeldung!
+  
 
     #Variablen für Bildmaße
     original_width, original_height = image.size
@@ -210,14 +207,16 @@ def scale_image_and_mask_together(image, mask, target_size=512, bbox_coords=None
     
     # Skaliere Bild und Maske getrennt voneinander aber proportional
     scaled_image = image.resize((new_width, new_height), Image.Resampling.LANCZOS)
-    scaled_mask = mask.resize((new_width, new_height), Image.Resampling.NEAREST)
+    scaled_mask_inpaint = mask_inpaint.resize((new_width, new_height), Image.Resampling.NEAREST)
+    scaled_mask_composite = mask_composite.resize((new_width, new_height), Image.Resampling.NEAREST)
     
     # Auf Zielgröße padden (zentriert)
     #Image.new("RGB", (target_size, target_size), (0, 0, 0)) erstellt ein neues, leeres, schwarzes Bild in der Ziel-Verarbeitungsgröße des Modells (512×512 für SD 1.5 oder 1024×1024 für SDXL)
     # in das später das Bild eingefügt wird
     padded_image = Image.new("RGB", (target_size, target_size), (0, 0, 0))
     #Damit wird ein 512x512 Graustufenbild erstellt in das später die BBox eingefügt wird
-    padded_mask = Image.new("L", (target_size, target_size), 0)
+    padded_mask_inpaint = Image.new("L", (target_size, target_size), 0)
+    padded_mask_composite = Image.new("L", (target_size, target_size), 0)
     
     # Zentrierte Position berechnen 
     # das ist der Padding-Bereich bei nicht quadratischen 512x512 Bildern damit daraus 512x512-Bilder werden
@@ -229,7 +228,8 @@ def scale_image_and_mask_together(image, mask, target_size=512, bbox_coords=None
     padded_image.paste(scaled_image, (x_offset, y_offset))
     # mit Hilfe der Offsets wird nun die herunterskalierte BBox (entweder als Rechteck oder als SAM-Maske)
     # in das Graustufenbild eingefügt. Das Padding ergibt sich aus dem Graustufenbild!
-    padded_mask.paste(scaled_mask, (x_offset, y_offset))
+    padded_mask_inpaint.paste(scaled_mask, (x_offset, y_offset))
+    padded_mask_composite.paste(scaled_mask_composite, (x_offset, y_offset))
 
     # hiermit wird die (transformierte BBox)= skalierte BBox + Padding berechnet.
     scaled_bbox = None
@@ -261,8 +261,9 @@ def scale_image_and_mask_together(image, mask, target_size=512, bbox_coords=None
     
     print(f"📦 Padding hinzugefügt: Offsets ({x_offset}, {y_offset})")
     print(f"BBox gespeicher: {bbox_coords}, Modus:{mode}")
+    print(f"✅ 1 Bild + 2 Masken skaliert. Inpaint-Maske binär: {np.unique(np.array(padded_mask_inpaint))}")
     
-    return padded_image, padded_mask, padding_info
+    return padded_image, padded_mask_inpaint, padded_mask_composite, padding_info