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@@ -554,9 +554,22 @@ class ControlNetProcessor:
                     dynamic_threshold = max_val * 0.8          
                     print(f"   ✅ SAM ist sicher (max_val={max_val:.3f} >= 0.6)")
                 
-                print(f"   🎯 Standard-Threshold: {dynamic_threshold:.3f}")
+                
+               print(f"   🎯 Standard-Threshold: {dynamic_threshold:.3f}")
             
+            print(f"   🐛 DEBUG THRESHOLD: max_val={max_val:.3f}, dynamic_threshold={dynamic_threshold:.3f}")
             mask_array = (mask_np > dynamic_threshold).astype(np.uint8) * 255
+            print(f"   🐛 DEBUG BINÄRMASKE: Min/Max: {mask_array.min()}/{mask_array.max()}, Weiße Pixel: {np.sum(mask_array > 0)}")
+            #mask_array = (mask_np > dynamic_threshold).astype(np.uint8) * 255
+
+            # 2. Wenn die Maske immer noch leer ist, ERZwinge eine einfache Maske für den Test:
+            if mask_array.max() == 0:
+                print("   ⚠️  KRITISCH: Binärmaske ist leer! Erzwinge Testmaske (BBox).")
+                # Erstelle eine einfache weiße Box innerhalb der BBox als Fallback
+                test_mask = np.zeros((image.height, image.width), dtype=np.uint8)
+                cv2.rectangle(test_mask, (x1, y1), (x2, y2), 255, -1)  # -1 = ausgefüllt
+                mask_array = test_mask
+                print(f"   🐛 DEBUG ERZWUNGENE MASKE: Min/Max: {mask_array.min()}/{mask_array.max()}")
 
             # HIER: Rohmaske speichern (vor Smoothing)
             raw_mask_array = mask_array.copy()