textGenerator_module.py

# Diese Datei kapselt die Stable Diffusion Pipeline-Operationen-(neue bald verfügbare Version: stabilityai/stable-diffusion-3-medium-diffusers)

# In meinem kleinen Demo-Projekt wurde bereits folgendes umgesetzt:
# 1. Modell-Loading - Dynamisches Laden der Pipline Text-to-Image
# 2. Pipeline-Konfiguration - Setup von Schedulern, Optimierungen und Sicherheitseinstellungen
# 3. Inferenz-Execution - Durchführung der Bildgenerierung und -transformation
# 4. Progress-Callbacks - Implementierung der Fortschrittsrückmeldungen
# 5. Parameter-Tuning - Optimierung der Strength-, Guidance- und Step-Parameter
# 6. Seed-Management - Generierung und Verwaltung von Zufallsseeds für Reproduzierbarkeit
# 7. Memory-Optimierung - Attention-Slicing, VAE-Tiling und Speicherverwaltung
# 8. Scheduler-Konfiguration - Einrichtung der DPM-Solver (Sampler) und Zeitsteuerung

# Für eine professionelle Umsetzung ermöglicht die Pipeline darüber hinaus die Integration von ControlNet-Modulen (z. B. für Pose, Kanten,
# Tiefenkarten oder Segmentierung), IP-Adapter zur präzisen Übertragung von Gesichtszügen oder Stilen aus Referenzbildern, LoRA- und 
# Textual-Inversion-Unterstützung für modellbasierte Feinabstimmung ohne Vollladen, Tiled Diffusion und Upscaling-Pipelines (z. B. mit 
# Real-ESRGAN oder SwinIR) für hochauflösende Ausgaben, Batch-Verarbeitung mit dynamischem Speichermanagement, Refiner-Pipelines 
# (SDXL-Refiner, SD 1.5 → Refiner), Safety-Checker-Override mit benutzerdefinierten Filtern, Latent-Caching und Prompt-Weighting (via Compel 
# oder A1111-Syntax), sowie asynchrone Inferenz mit Torch Compile, xFormers und TensorRT-Beschleunigung. Zudem unterstützt sie Multi-GPU-Parallelisierung, 
# FP16/FP8-Quantisierung, Model-Offloading, Dynamic CFG Scheduling, Noise-Offset und SDEdit-Workflows – alles in einer modularen, 
# erweiterbaren Architektur, die sich nahtlos in Produktionsumgebungen, API-Backends oder Cloud-Infrastrukturen einbinden lässt und höchste 
# Qualität, Skalierbarkeit und Performance bei professionellen Bildbearbeitungs- und Generierungsanwendungen gewährleistet.