Update controlnet_module.py

controlnet_module.py

@@ -1,4 +1,3 @@
-# controlnet_processor.py
 import torch
 from diffusers import StableDiffusionControlNetPipeline, ControlNetModel
 from controlnet_aux import OpenposeDetector
@@ -143,24 +142,24 @@ class ControlNetProcessor:
                     raise
             return self.pipe_canny
 
-
-    def generate_with_controlnet(self, image, prompt, negative_prompt,
+    def generate_with_controlnet(
+        self, image, prompt, negative_prompt,
         steps, guidance_scale, controlnet_strength,
         progress=None, keep_environment=False
     ):
-    try:
-        # --- KORREKTE LOGIK ---
-        if keep_environment:
-            # UMGEBUNG BEIBEHALTEN, PERSON ÄNDERN
-            controlnet_type = "canny"  # ✅ Canny behält Umgebung
-            print("🎯 ControlNet Modus: Umgebung beibehalten (Canny Edge)")
-            conditioning_image = self.extract_canny_edges(image)
-        else:
-            # PERSON BEIBEHALTEN, UMGEBUNG ÄNDERN  
-            controlnet_type = "openpose"  # ✅ OpenPose behält Person
-            print("🎯 ControlNet Modus: Person beibehalten (OpenPose)")
-            conditioning_image = self.extract_pose(image)   
-            
+        """Generiert Bild mit ControlNet und Fortschrittsanzeige"""
+        try:
+            # --- KORREKTE LOGIK ---
+            if keep_environment:
+                # UMGEBUNG BEIBEHALTEN, PERSON ÄNDERN
+                controlnet_type = "canny"  # ✅ Canny behält Umgebung
+                print("🎯 ControlNet Modus: Umgebung beibehalten (Canny Edge)")
+                conditioning_image = self.extract_canny_edges(image)
+            else:
+                # PERSON BEIBEHALTEN, UMGEBUNG ÄNDERN  
+                controlnet_type = "openpose"  # ✅ OpenPose behält Person
+                print("🎯 ControlNet Modus: Person beibehalten (OpenPose)")
+                conditioning_image = self.extract_pose(image)
 
             pipe = self.load_controlnet_pipeline(controlnet_type)
 
@@ -201,7 +200,7 @@ class ControlNetProcessor:
 
             print("✅ ControlNet abgeschlossen!")
             
-            # KORREKTUR: ZWEI Werte zurückgeben
+            # ZWEI Werte zurückgeben
             return result.images[0], conditioning_image
 
         except Exception as e: