Update controlnet_module.py

controlnet_module.py

@@ -259,17 +259,26 @@ class ControlNetProcessor:
         steps, guidance_scale, controlnet_strength,
         progress=None, keep_environment=False
     ):
-        """Generiert Bild mit ControlNet und Fortschrittsanzeige"""
+        """
+        GENERIERT BILD MIT CONTROLNET
+        WICHTIG: Diese Funktion wird von app.py aufgerufen
+        
+        Parameter keep_environment bestimmt:
+        - True: "Umgebung ändern" und "Ausschließlich Gesicht" → Depth+Canny
+        - False: "Focus verändern" → OpenPose+Canny
+        
+        Die eigentliche Maskenlogik wird in app.py (create_face_mask) gehandhabt
+        """
         try:
-            # --- KORRIGIERTE LOGIK FÜR KONSISTENZ MIT APP.PY ---
+            # --- LOGIK FÜR 3 MODI (VON APP.PY GESTEUERT) ---
             if keep_environment:
-                # OUTSIDE-BOX ÄNDERN (Umgebung bleibt erhalten) → Depth + Canny
-                print("🎯 ControlNet Modus: Outside-Box ändern (Depth + Canny)")
+                # FALL 1 & 3: Umgebung ändern ODER Ausschließlich Gesicht → Depth + Canny
+                print("🎯 ControlNet: Depth + Canny (keep_environment=True)")
                 
                 # Beide Conditioning Maps erstellen
                 depth_image = self.extract_depth_map(image)
                 canny_image = self.extract_canny_edges(image)
-                print("✅ Depth + Canny Maps für Outside-Box erstellt")
+                print("✅ Depth + Canny Maps für Outside/Inside-Box erstellt")
                 
                 # Multi-ControlNet für Outside verwenden
                 conditioning_images = [depth_image, canny_image]
@@ -280,8 +289,8 @@ class ControlNetProcessor:
                                                controlnet_strength * 0.4]   # Canny: 40% für Strukturen
                 
             else:
-                # INSIDE-BOX ÄNDERN (Person bleibt erhalten) → OpenPose + Canny
-                print("🎯 ControlNet Modus: Inside-Box ändern (OpenPose + Canny)")
+                # FALL 2: Focus verändern → OpenPose + Canny
+                print("🎯 ControlNet: OpenPose + Canny (keep_environment=False)")
                 
                 # Beide Conditioning Maps erstellen
                 pose_image = self.extract_pose(image)
@@ -326,7 +335,8 @@ class ControlNetProcessor:
 
             print("✅ ControlNet abgeschlossen!")
             
-            return result.images[0], image  # ControlNet-Output + Originalbild
+            # Rückgabe: ControlNet-Output + Originalbild (für Inpaint)
+            return result.images[0], image
 
         except Exception as e:
             print(f"❌ Fehler in ControlNet: {e}")
@@ -339,6 +349,9 @@ class ControlNetProcessor:
         """
         Bereitet das Input-Bild für Inpaint vor
         Rückgabe: (image_für_inpaint, conditioning_info)
+        
+        HINWEIS: Diese Funktion wird nicht direkt von app.py verwendet,
+        da die Logik in generate_with_controlnet enthalten ist.
         """
         if keep_environment:
             # OUTSIDE-BOX ÄNDERN: Depth+Canny Info für Umgebung