Update app.py

app.py

@@ -1048,10 +1048,10 @@ def img_to_image(image, prompt, neg_prompt, strength, steps, guidance_scale,
             keep_environment = True
     
             # 1. Denoising: starke Neugenerierung
-            adj_strength = 0.8  # Festwert statt Multiplikation
+            adj_strength = 0.75  # Leicht runter auf Realismus
     
             # 2. CONTROLNET-STÄRKE ERHÖHT
-            controlnet_strength = 0.45 # Inpaint kann bei Neugenerierung nicht so viel Kontrolle vertragen
+            controlnet_strength = 0.55   #Inpaint kann bei Neugenerierung nicht so viel Kontrolle vertragen
     
             # 3. DYNAMISCHE DEPTH:CANNY RATIO BASIEREND AUF PROMPT
             prompt_lower = prompt.lower()
@@ -1061,8 +1061,8 @@ def img_to_image(image, prompt, neg_prompt, strength, steps, guidance_scale,
             interior_keywords = ["office", "room", "interior", "kitchen", "bedroom", "living room", "indoor", "wall", "furniture"]
     
             # Standard: Controlnet gesteuertes Inpainting wird genutzt wenn Prompt nicht eines der obigen keywords beinhaltet
-            depth_ratio = 0.35      # 35%
-            canny_ratio = 0.10      # 10%
+            depth_ratio = 0.50     # 35%
+            canny_ratio = 0.12     # 10%
     
             # Anpassung für Innenräume (mehr Kantenerhalt)
             if any(keyword in prompt_lower for keyword in interior_keywords):
@@ -1072,8 +1072,8 @@ def img_to_image(image, prompt, neg_prompt, strength, steps, guidance_scale,
     
             # Anpassung für Naturszenen (maximale Flexibilität)
             elif any(keyword in prompt_lower for keyword in nature_keywords):
-                depth_ratio = 0.30
-                canny_ratio = 0.05
+                depth_ratio = 0.50
+                canny_ratio = 0.12
                 print("🌳 Naturszene erkannt → Ratio 95:5 (Depth:Canny)")
             else:
                 print("🎯 Standard-Ratio 90:10 (Depth:Canny)")