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app.py CHANGED
@@ -417,7 +417,18 @@ def enhanced_composite_with_sam(original_image, inpaint_result, original_mask,
417
 
418
  # der Randbereich des BBox-Ausschnittes muß für Übergänge weich gezeichnet werden
419
  soft_mask = mask_cropped.filter(ImageFilter.GaussianBlur(3))
 
 
 
 
420
 
 
 
 
 
 
 
 
421
  # Alpha-Compositing mit präziser SAM-Maske
422
  # damit wird auf den neu generirten BBox-Bereich in Originalgröße eine Folie gezogen
423
  edited_rgba = edited_region_fullsize.convert("RGBA")
@@ -425,7 +436,7 @@ def enhanced_composite_with_sam(original_image, inpaint_result, original_mask,
425
  # gerissen wo der Hintergrund innerhalb der BBox bleiben muß! In den Löchern bleibt das Originalbild!
426
  #mask_inverted = Image.eval(soft_mask, lambda x: 255 - x) #invertieren
427
 
428
- alpha_mask = soft_mask
429
 
430
  #mask_alpha = mask_inverted.convert("L")
431
 
 
417
 
418
  # der Randbereich des BBox-Ausschnittes muß für Übergänge weich gezeichnet werden
419
  soft_mask = mask_cropped.filter(ImageFilter.GaussianBlur(3))
420
+
421
+ # DEBUG: Prüfe welche Werte die Maske hat
422
+ print(f"🔍 Soft-Mask unique values: {np.unique(np.array(soft_mask))[:10]}")
423
+
424
 
425
+ # Binarisieren für klare Alpha-Werte (nur 0 oder 255)
426
+ threshold = 128
427
+ alpha_mask = soft_mask.point(lambda x: 255 if x > threshold else 0)
428
+ print(f"🔍 Alpha-Mask unique values: {np.unique(np.array(alpha_mask))}")
429
+
430
+
431
+
432
  # Alpha-Compositing mit präziser SAM-Maske
433
  # damit wird auf den neu generirten BBox-Bereich in Originalgröße eine Folie gezogen
434
  edited_rgba = edited_region_fullsize.convert("RGBA")
 
436
  # gerissen wo der Hintergrund innerhalb der BBox bleiben muß! In den Löchern bleibt das Originalbild!
437
  #mask_inverted = Image.eval(soft_mask, lambda x: 255 - x) #invertieren
438
 
439
+ #alpha_mask = soft_mask
440
 
441
  #mask_alpha = mask_inverted.convert("L")
442