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@@ -583,6 +583,26 @@ class ControlNetProcessor:
                 mask_np = mask_array.astype(np.float32) / 255.0
                 print("   ✅ Fallback-Maske wurde gesetzt und mask_np aktualisiert.")
 
+
+            # Direkt VOR raw_mask_array = mask_array.copy():
+            print("=" * 60)
+            print("🔍 FINALE MASKE VOR RÜCKGABE:")
+            print(f"   mask_array - Min/Max: {mask_array.min()}/{mask_array.max()}")
+            print(f"   mask_array - Weiße Pixel: {np.sum(mask_array > 0)}")
+            print(f"   mask_array - Shape: {mask_array.shape}")
+            print(f"   mask_array - dtype: {mask_array.dtype}")
+
+            # KRITISCHE PRÜFUNG: Ist die Maske überhaupt sichtbar?
+            if mask_array.max() == 0:
+                print("   ⚠️  ⚠️  ⚠️  KRITISCH: Maske ist KOMPLETT SCHWARZ vor Rückgabe!")
+                print("   🎯 SOFORT-FIX: Setze Maske auf einfache Box (100% weiß)")
+                # Erstelle eine 100% weiße Maske in BBox-Größe
+                mask_array = np.ones((image.height, image.width), dtype=np.uint8) * 255
+                print(f"   ✅ FORCIERTE VOLLE MASKE: Min/Max: {mask_array.min()}/{mask_array.max()}")
+            else:
+                print(f"   ✅ Maske hat Inhalt: {np.sum(mask_array > 0) / mask_array.size:.1%} weiß")
+                print("=" * 60)    
+
             # HIER: Rohmaske speichern (vor Smoothing)
             raw_mask_array = mask_array.copy()