Update controlnet_module.py

controlnet_module.py

@@ -539,11 +539,11 @@ class ControlNetProcessor:
                 # SPEZIALBEHANDLUNG für Fokus-Änderung
                 print("   🎯 FOCUS-CHANGE: Passe Threshold für vollständige Körpermaske an")
                 if best_score < 0.7:  # Wenn Maskenqualität schlecht ist
-                    dynamic_threshold = 0.25  # NIEDRIGER Threshold, um mehr Pixel zu behalten
+                    dynamic_threshold = 0.05 # NIEDRIGER Threshold, um mehr Pixel zu behalten
                     print(f"   ⚠️  Masken-Score niedrig ({best_score:.3f}). Setze Threshold auf {dynamic_threshold:.3f} für maximale Abdeckung.")
                 else:
                     # Bei guter Maske: moderaten Threshold verwenden
-                    dynamic_threshold = max(0.4, max_val * 0.5)  # Viel niedriger als 0.8!
+                    dynamic_threshold = max(0.15, max_val * 0.3)  # Viel niedriger als 0.8!
                     print(f"   ✅ Gute Maske. Verwende moderaten Threshold: {dynamic_threshold:.3f}")
                     
             else:  # environment_change oder andere
@@ -685,9 +685,10 @@ class ControlNetProcessor:
                 print(f"   DEBUG NACH MORPH_CLOSE - Min/Max: {mask_array.min()}/{mask_array.max()}")
     
                 # 2. Dann Dilation für bessere Abdeckung
-                kernel_dilate = np.ones((9,9), np.uint8)
-                mask_array = cv2.dilate(mask_array, kernel_dilate, iterations=1)
+                kernel_dilate_large = np.ones((25,25), np.uint8)
+                mask_array = cv2.dilate(mask_array, kernel_dilate_large, iterations=2)
                 print(f"   DEBUG NACH DILATION - Min/Max: {mask_array.min()}/{mask_array.max()}")
+                print(f"   🐛 DEBUG NACH VERSTÄRKTER DILATION - Min/Max: {mask_array.min()}/{mask_array.max()}, Weiße Pixel: {np.sum(mask_array > 0)}")
 
                 # Mittelstarker Blur für natürliche Übergänge:
                 mask_array = cv2.GaussianBlur(mask_array, (9, 9), 2.0)