Update controlnet_module.py

controlnet_module.py

@@ -869,8 +869,11 @@ class ControlNetProcessor:
                 #=========================
                 
                 # Masken speichern in den Arrays
-                all_masks_crop = []        #Weiterverarbeitung in Crop-Größe     
+                all_masks_crop = []        #Weiterverarbeitung in Crop-Größe   
 
+                
+                for i in range(num_masks):
+                    single_mask = outputs.pred_masks[:, :, i, :, :]
                     # 2. FÜR VERARBEITUNG: Auf CROP-GRÖSSE interpolieren
                     resized_mask_crop = F.interpolate(
                         single_mask,
@@ -878,6 +881,7 @@ class ControlNetProcessor:
                         mode='bilinear',
                         align_corners=False
                     ).squeeze()
+                    
                     mask_np = resized_mask.sigmoid().cpu().numpy()
                     all_masks_crop.append(mask_np)
 
@@ -890,12 +894,18 @@ class ControlNetProcessor:
                 # ============================================================
                 # HEURISTIK (zur Bestimmung der besten Maske)
                 # ============================================================
-                print("🤔 SCHRITT 6: MASKENAUSWAHL MIT MODUS-SPEZIFISCHER HEURISTIK")
+                print("🤔 HEURISTIK AUF CROP-GRÖSSE BERECHNEN")
 
-                bbox_center = ((original_bbox[0] + original_bbox[2]) // 2, 
-                               (original_bbox[1] + original_bbox[3]) // 2)
-                bbox_area = (original_bbox[2] - original_bbox[0]) * (original_bbox[3] - original_bbox[1])
-                
+
+                # BBox-Information für Heuristik (IN CROP-KOORDINATEN!)
+                bbox_center = ((x1 + x2) // 2, (y1 + y2) // 2)
+                bbox_area = (x2 - x1) * (y2 - y1)
+    
+                print(f"   CROP-BBox: [{x1}, {y1}, {x2}, {y2}]")
+                print(f"   CROP-BBox-Größe: {x2-x1}×{y2-y1}px = {bbox_area:,}px²")
+                print(f"   CROP-BBox-Zentrum: {bbox_center}")
+                print(f"   Crop-Bildgröße: {image.width}×{image.height}")
+               
                 
                 best_mask_idx = 0
                 best_score = -1