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@@ -869,12 +869,19 @@ class ControlNetProcessor:
                 face_y = center_y - face_offset
                 face_y = max(y1 + 10, min(face_y, y2 - 10))  # In BBox halten
 
-                # BEIDE Punkte kombinieren
-                input_points = [[[[center_x, center_y], [face_x, face_y]]]] # ZWEI Punkte
-                input_labels = [[[1, 1]]]  # Beide sind positive Prompts
+                # NUR EIN Punkt: Der Gesichtspunkt in der Mitte der BBox
+                input_points = [[[[center_x, center_y]]]] # EIN Punkt
+                input_labels = [[[1]]]  # Ein positiver Prompt
 
                 print(f"   🎯 SAM-Prompt: BBox [{x1},{y1},{x2},{y2}]")
-                print(f"   👁️  Punkte: Mitte ({center_x},{center_y}), Gesicht ({face_x},{face_y})")
+                print(f"   👁️  Punkt: Nur Gesicht ({face_x},{face_y})")
+
+                # BEIDE Punkte kombinieren
+                #input_points = [[[[center_x, center_y], [face_x, face_y]]]] # ZWEI Punkte
+                #input_labels = [[[1, 1]]]  # Beide sind positive Prompts
+
+                #print(f"   🎯 SAM-Prompt: BBox [{x1},{y1},{x2},{y2}]")
+                #print(f"   👁️  Punkte: Mitte ({center_x},{center_y}), Gesicht ({face_x},{face_y})")
 
                 # Aufruf des SAM-Prozessors mit den Variablen. Der Processor verpackt diese Rohdaten 
                 # in die für das SAM-Modell erforderlichen Tensoren und speichert sie in inputs.