Update Main.py

Main.py

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+# MAIN.PY – Zentrale Steuerung des AI Image Generators
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+# 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.
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+# Die folgenden Punkte zeigen, welche Hauptaufgaben hier im Code zusammenlaufen, damit Text-zu-Bild und Bild-zu-Bild reibungslos und auf 
+# professionellem Niveau funktionieren.
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+# 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.
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+# 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. 
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+#    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.
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+# 3. Pipeline-Auswahl & Verkettung
+#    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 über Inpainting
+#    bis hin zur präzisen ControlNet-gesteuerten Generierung – ohne manuelle Konfiguration.
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+# 4. Modulaufruf & Rückgabeverarbeitung
+#   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 werden sicher zwischengespeichert; 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 wird. 
+#   Dies gewährleistet Robustheit und unterbrechungsfreie Ausgabe auch bei temporären Verarbeitungsfehlern.
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+# 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.
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+# 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.
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+# 7. UI-Integration
+#    Die Nutzeroberfläche wird über eine separate Gradio-Datei "UI-gradio.py"
+#    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.
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+# 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.
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+# 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.
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+# 10. Safety-Checks zur Content-Filterung
+#     Umfangreiche Sicherheitsprüfungen schützen vor Missbrauch:
+#     Eingabebilder und Prompts werden vorab auf verbotene Inhalte geprüft
+#     (NSFW, Gewalt, Hasssymbole, Markenrechte etc.) – mit CLIP-basierten Filtern
+#     oder externen Moderations-APIs. Unzulässige Anfragen werden klar abgelehnt,
+#     sensible Inhalte maskiert und das System bleibt resistent gegen
+#     Prompt-Injection oder Jailbreak-Versuche.
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+# Durch diese modulare und klar strukturierte Architektur
+# wird aus einem technischen Demo-Projekt eine skalierbare,
+# sichere und professionell einsetzbare Lösung.