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| # 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. |