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@@ -1025,11 +1025,11 @@ def img_to_image(image, prompt, neg_prompt, strength, steps, guidance_scale,
 		    # Steps: 32 – 36
             keep_environment = False
     
-            # 1. adj_strength ist die Denoising-Stärke.0.1-0.3: Leichte Veränderung (behält Original)
+            # adj_strength ist die Denoising-Stärke.0.1-0.3: Leichte Veränderung (behält Original)
             # 0.4-0.6: Mittlere Veränderung, 0.7-0.9: Starke Veränderung
             adj_strength = min(0.6, strength)
     
-            # 2. CONTROLNET-STÄRKE=Anteil der Controlnet-Kontrolle die an Inpaint weitergegeben werden soll
+            # CONTROLNET-STÄRKE=Anteil der Controlnet-Kontrolle die an Inpaint weitergegeben werden soll
             # 0.3-0.5: Wenig Kontrolle → Inpaint hat mehr Freiheit, 0.6-0.8: Mittlere Kontrolle → Balance
             # 0.9: Starke Kontrolle → Inpaint folgt streng ControlNet
             controlnet_strength = 0.5  # Stärkere ControlNet-Kontrolle für Inpaint
@@ -1106,13 +1106,13 @@ def img_to_image(image, prompt, neg_prompt, strength, steps, guidance_scale,
 		    # Steps: 34 – 38 → ideal: 35
             keep_environment = True
     
-            # 1. Denoising: starke Neugenerierung
+            # Denoising: starke Neugenerierung
             adj_strength = 0.75  # Leicht runter auf Realismus
     
-            # 2. CONTROLNET-STÄRKE ERHÖHT
+            # CONTROLNET-STÄRKE 
             controlnet_strength = 0.55  #Inpaint kann bei Neugenerierung nicht so viel Kontrolle vertragen
     
-            # 3. DYNAMISCHE DEPTH:CANNY RATIO BASIEREND AUF PROMPT
+            # Prompt-Umsetzung in Kleinbuchstaben:
             prompt_lower = prompt.lower()
     
             # Heuristik für Naturszenen vs. Innenräume