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@@ -516,7 +516,11 @@ class ControlNetProcessor:
             mask_np = all_masks[best_mask_idx]
             
             # ============================================================
-            # OPTIMIERTER THRESHOLD
+            # OPTIMIERTER THRESHOLD 
+            # SAM gibt nur Wahrscheinlichkeiten aus!
+            # Nachdem das Modell eine Maske für eine Person vorhersagt (wo jeder Pixel einen Wert zwischen 0 und 1 hat, 
+            # wie "wahrscheinlich gehört dieser Pixel zur Person"), wird diese Maske binarisiert (0 oder 1), indem alle 
+            # Pixel unter 0.05 auf 0 gesetzt werden, alle darüber auf 1.
             # ============================================================
             max_val = mask_np.max()
             print(f"   🔍 Maximaler SAM-Konfidenzwert der besten Maske: {max_val:.3f}")