Main.py

# MAIN.PY – Zentrale Steuerung eines AI Image Generators (für eine komplexe, professionelle, modulare Umsetzung)
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# Durch diese modulare und klar strukturierte Architektur wird aus einem technischen Demo-Projekt eine skalierbare, sichere und 
# produktionsreife Lösung! In den jeweiligen Unterprogrammen impaint_module.py, textGenerator_module.py, UI-Gradio.py und Pipeline-Orchestrator.py
# sind die Punkte aufgelistet die zum Abruf aus Main.py heraus in den entsprechenden Dateien implementiert werden müßten.
# In meinem Space sind nur die Dateien der Pipelines aufgeführt die im Demo-Projekt verwendet wurden, die Datei die die zentrale 
# Benutzeroberfläche mit Gradio beinhaltet und das Steuermodul, dass die Ausgabe einer Pipeline direkt an eine andere Pipeline übergeben kann.
# Diese Codestruktur ermöglicht eine bessere Wartbarkeit und Verteilung der Software auf verschiedene Verantwortungsbereiche (Separation of Concerns).
# Außerdem würde eine lokale Ausführung Unabhängigkeit von Cloud-Diensten, selbstbestimmte Update-Zeitpunkte und volle Kostenkontrolle auf 
# eigener Hardware gewährleisten.

# Dieses Modul ist das Herzstück des Projekts: Es koordiniert alle Abläufe,verknüpft die verschiedenen Diffusions-Pipelines und sorgt dafür,
# dass alles stabil, effizient und nachvollziehbar funktioniert. 

# Die folgenden Punkte zeigen, welche Hauptaufgaben hier im Code zusammenlaufen müssten, damit Text-zu-Bild und Bild-zu-Bild reibungslos und auf 
# professionellem Niveau funktionieren:

# 1. Bildanalyse als Einstieg (Pflichtschritt)
#    Zu Beginn jeder Anfrage wird – falls ein Eingabebild vorhanden ist –
#    eine umfassende Analyse über "analysis.image_analyzer.analyze(image)" durchgeführt.
#    Dabei erkennt das System wichtige Merkmale wie Gesichter, zu ändernde Teilbereiche,
#    Auflösungsprobleme oder Tiefeninformationen. Diese Analyse legt fest,
#    wie die weitere Verarbeitung optimal gesteuert wird.

# 2. Geräteverwaltung
#    Das System erkennt automatisch, ob CPU oder GPU zur Verfügung stehen, 
#    nutzt Fallback-Strategien bei Engpässen und passt den Rechenpräzisionstyp 
#   (float16/float32) dynamisch an, um stets das beste Verhältnis aus Performance 
#    und Stabilität zu erreichen. 

#    Im aktuellen Demo-Projekt ist diese Geräteerkennung bewusst einfach gehalten 
#    und erfolgt nur über eine klassische if/else-Fallunterscheidung. 
#    In einer professionellen Umsetzung würde man hierfür spezialisierte 
#    Bibliotheken wie 'torch.device', 'accelerate' oder 'bitsandbytes' einsetzen, 
#    um Ressourcenverwaltung, Mixed-Precision und Gerätewechsel deutlich flexibler 
#    und robuster zu gestalten.

# 3. Pipeline-Auswahl & Verkettung (Datei: Pipeline-Orchestrator.py)
#    Auf Basis der Analyseergebnisse werden die passenden Diffusers-Pipelines
#    (StableDiffusionPipeline, Inpaint, Img2Img, ControlNet, Upscale usw.)
#    automatisch ausgewählt und miteinander kombiniert.
#    So entsteht ein flexibler Ablauf von Text-zu-Bild bis hin zu Bild-zu-Bild-Verfahren (z. B. Inpainting, 
#    ControlNet, Upscaling) – ohne manuelle Konfiguration.

# 4. Modulaufruf & Rückgabeverarbeitung (Datei: impaint_module.py, textGenerator_module.py)
#   Jedes Modul wird gezielt aufgerufen und geladen, ggf. mit spezifischen Parametern, wobei pro Modul eine 
#   eigene Datei angelegt wird, um klare Trennung, Wartbarkeit und Wiederverwendbarkeit zu gewährleisten. 
#   Zwischenergebnisse müssen sicher zwischengespeichert werden. Falls die direkte Rückgabe aus einem Modul fehlschlägt, 
#   wird das generierte Bild aus dem Zwischenspeicher abgerufen und validiert, bevor es in ein hochwertiges PIL-Image 
#   umgewandelt und entweder direkt in der Benutzeroberfläche angezeigt oder als Datei exportiert werden kann.
#   Dies gewährleistet Robustheit und unterbrechungsfreie Ausgabe auch bei temporären Verarbeitungsfehlern.

# 5. Abbruchmechanismus (Interrupt-System)
#    Ein durchdachtes Interrupt-System mit globalen Flag-Mechanismus und thread-sicherer Überwachung
#    erlaubt es, laufende Prozesse sofort zu stoppen, Ressourcen freizugeben
#    und das System direkt wieder für neue Anfragen bereitzustellen. 
#    Der Flag-Mechanismus sollte auch im Demo-Projekt integriert werden – er benötigt nur minimalen Speicher, 
#    und ist schnell umsetzbar. Leider funktionierte er nicht zuverlässig. Trotz Implementierung wurde die serverseitige Generierung <br>
#    nicht abgebrochen.

# 6. Aktives Speichermanagement
#    Durch gezieltes Speichermanagement – regelmäßiges Cache-Leeren,
#    Entladen nicht benötigter Modelle und explizite Aufräumroutinen
#    (Garbage Collection + CUDA-Cache-Bereinigung) – bleibt das System stabil auch bei langen Sitzungen.
#    Besonders bei wenig RAM ist das gezielte Löschen nicht genutzter Gewichte entscheidend,
#    um Speicher zu sparen und eine konstante Performance sicherzustellen.

# 7. UI-Integration (Datei: UI-Gradio.py)
#    Die Nutzeroberfläche wird über eine separate Gradio-Datei
#    definiert. Main.py initialisiert und startet diese zentral über `launch()`,
#    bindet alle Callbacks für Bildgenerierung und Steuerung ein
#    und sorgt so für eine klare Trennung zwischen Logik und Oberfläche.
#    Fortschrittsbalken und Logging halten den Nutzer über jeden Schritt auf dem Laufenden. 
#    Da der Scheduler von Inpaint die Entrauschschritte selbst ermittelt mußte im Demo-Projekt zur Anzeige des prozentualen
#    Fortschritts erst die tatsächliche Schrittzahl ermittelt werden um in Abhängigkeit dieser die Prozente
#    ermitteln zu können.

# 8. Erweitertes Prompt-Management
#    Aufbauend auf dem vorhandenen Negativ-Prompt-System aus dem Demo-Projekt muß ein erweitertes
#    Prompt-Management integriert, das automatische Qualitäts-Templates
#    (z. B. „Ultra-HD, 8K, highly detailed“) und Stilvorlagen wie
#    „Cyberpunk“, „Realistic Portrait“ oder „Anime“ unterstützt.
#    Diese Bausteine können kombiniert und gespeichert werden,
#    um mit minimalem Aufwand konsistente, professionelle Ergebnisse zu erzielen.

# 9. Performance-Monitoring-System
#    Ein intelligentes Monitoring überwacht GPU-Auslastung, VRAM-Nutzung und Temperatur.
#    Bei drohender Überlast wird automatisch auf CPU-Berechnung umgeschaltet,
#    die Bildgröße reduziert oder eine Warteschlange aktiviert.
#    So bleibt das System auch unter hoher Last stabil und reaktionsfähig.

# 10. Safety-Checks zur Content-Filterung
#     Umfangreiche Sicherheitsprüfungen müssen vor Missbrauch schützen.
#     Eingabebilder und Prompts sollten vorab auf verbotene Inhalte geprüft werden
#     (Gewalt, Hasssymbole, Markenrechte etc.) – mit CLIP-basierten Filtern
#     oder externen Moderations-APIs. Unzulässige Anfragen werden klar abgelehnt,
#     sensible Inhalte maskiert. So bleibt das System resistent gegen Prompt-Injection oder Jailbreak-Versuche.