Update controlnet_module.py

controlnet_module.py

@@ -77,9 +77,9 @@ class ControlNetProcessor:
         try:
             img_array = np.array(image.convert("RGB"))
             
-            # Canny Edge Detection mit besseren Parametern für Gesichter
+            # Canny Edge Detection
             gray = cv2.cvtColor(img_array, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
-            edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)  # Bessere Kantenerkennung
+            edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)
             
             # Zu 3-Kanal Bild konvertieren
             edges_rgb = cv2.cvtColor(edges, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
@@ -148,14 +148,16 @@ class ControlNetProcessor:
                 print("Loading Multi-ControlNet pipeline...")
                 try:
                     # Beide ControlNet-Modelle laden
-                    self.controlnet_openpose = ControlNetModel.from_pretrained(
-                        "lllyasviel/sd-controlnet-openpose",
-                        torch_dtype=self.torch_dtype
-                    )
-                    self.controlnet_canny = ControlNetModel.from_pretrained(
-                        "lllyasviel/sd-controlnet-canny", 
-                        torch_dtype=self.torch_dtype
-                    )
+                    if self.controlnet_openpose is None:
+                        self.controlnet_openpose = ControlNetModel.from_pretrained(
+                            "lllyasviel/sd-controlnet-openpose",
+                            torch_dtype=self.torch_dtype
+                        )
+                    if self.controlnet_canny is None:
+                        self.controlnet_canny = ControlNetModel.from_pretrained(
+                            "lllyasviel/sd-controlnet-canny", 
+                            torch_dtype=self.torch_dtype
+                        )
                     
                     # Multi-ControlNet Pipeline
                     self.pipe_multi = StableDiffusionControlNetPipeline.from_pretrained(
@@ -182,7 +184,7 @@ class ControlNetProcessor:
     ):
         """Generiert Bild mit ControlNet und Fortschrittsanzeige"""
         try:
-            # --- MULTI-CONTROLNET LOGIK ---
+            # --- KORRIGIERTE LOGIK ---
             if keep_environment:
                 # UMGEBUNG BEIBEHALTEN, PERSON ÄNDERN → MULTI-CONTROLNET
                 print("🎯 ControlNet Modus: Umgebung beibehalten (Multi-ControlNet: OpenPose + Canny)")
@@ -197,8 +199,8 @@ class ControlNetProcessor:
                 controlnet_type = "multi"
                 
                 # Unterschiedliche Strengths für Pose und Canny
-                controlnet_conditioning_scale = [controlnet_strength * 0.7,  # OpenPose: 70%
-                                               controlnet_strength * 0.3]   # Canny: 30%
+                controlnet_conditioning_scale = [controlnet_strength * 0.6,  # OpenPose: 60% für Person
+                                               controlnet_strength * 0.4]   # Canny: 40% für Umgebung
                 
             else:
                 # PERSON BEIBEHALTEN, UMGEBUNG ÄNDERN → NUR OPENPOSE