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@@ -631,6 +631,8 @@ def text_to_image(prompt, model_id, steps, guidance_scale, progress=gr.Progress(
         traceback.print_exc()
         return None, error_msg
 
+
+
 def img_to_image(image, prompt, neg_prompt, strength, steps, guidance_scale,
                  mode, bbox_x1, bbox_y1, bbox_x2, bbox_y2,
                  progress=gr.Progress()):
@@ -704,17 +706,17 @@ def img_to_image(image, prompt, neg_prompt, strength, steps, guidance_scale,
         if mode == "face_only_change":
             # Gesichtsspezifische Booster hinzufügen
             face_boosters = "(perfect face:1.2), (symmetrical face:1.1), realistic shaded perfect face, "
-    
-        # Prüfen ob Prompts schon gewichtete Face-Booster haben
-        if not any(keyword in prompt.lower() for keyword in 
-               ["perfect face", "symmetrical", "realistic face", "shaded face"]):
-            enhanced_prompt = face_boosters + prompt
-            print(f"👤 Gesichts-Booster hinzugefügt: {face_boosters}")
-        else:
-            enhanced_prompt = prompt
-            print(f"👤 Benutzer hat bereits Gesichts-Booster im Prompt")
+            
+            # Prüfen ob Prompts schon gewichtete Face-Booster haben
+            if not any(keyword in prompt.lower() for keyword in 
+                   ["perfect face", "symmetrical", "realistic face", "shaded face"]):
+                enhanced_prompt = face_boosters + prompt
+                print(f"👤 Gesichts-Booster hinzugefügt: {face_boosters}")
+            else:
+                enhanced_prompt = prompt
+                print(f"👤 Benutzer hat bereits Gesichts-Booster im Prompt")
         else:
-            # Für andere Modi: Normaler Prompt (evtl. mit allgemeinen Boostern)
+            # Für andere Modi: Normaler Prompt
             enhanced_prompt = prompt
 
         print(f"🎯 Finaler Prompt für {mode}: {enhanced_prompt}")
@@ -749,13 +751,13 @@ def img_to_image(image, prompt, neg_prompt, strength, steps, guidance_scale,
         # ===== CONTROLNET AUFRUF =====
         controlnet_output, inpaint_input = controlnet_processor.generate_with_controlnet(
             image=image,
-            prompt=prompt,
+            prompt=enhanced_prompt,  # WICHTIG: enhanced_prompt verwenden!
             negative_prompt=combined_negative_prompt,
             steps=controlnet_steps,
             guidance_scale=guidance_scale,
             controlnet_strength=controlnet_strength,
-            progress=None, #kein Progress an ControlNet
-            keep_environment=keep_environment  # Wichtig: Ist Variable=True wird Umgebung/Gesicht verändert, bei False Umgebung
+            progress=None,  # kein Progress an ControlNet
+            keep_environment=keep_environment
         )
 
         print(f"✅ ControlNet Output erhalten: {type(controlnet_output)}")
@@ -811,7 +813,7 @@ def img_to_image(image, prompt, neg_prompt, strength, steps, guidance_scale,
 
         # ===== INPAINT DURCHFÜHREN =====
         result = pipe(
-            prompt=prompt,
+            prompt=enhanced_prompt,  # WICHTIG: enhanced_prompt verwenden!
             negative_prompt=combined_negative_prompt,
             image=img_resized,
             mask_image=mask,
@@ -837,6 +839,7 @@ def img_to_image(image, prompt, neg_prompt, strength, steps, guidance_scale,
         import traceback
         traceback.print_exc()
         return None
+        
 
 def update_bbox_from_image(image):
     """Aktualisiert die Bounding-Box-Koordinaten wenn ein Bild hochgeladen wird"""