Update app.py

app.py

@@ -104,6 +104,18 @@ def load_img2img():
 
     return pipe_img2img
 
+# === CALLBACK-FUNKTION FÜR FORTSCHRITT ===
+class ProgressCallback:
+    def __init__(self, progress, total_steps):
+        self.progress = progress
+        self.total_steps = total_steps
+        self.current_step = 0
+    
+    def __call__(self, step, timestep, latents):
+        self.current_step = step
+        progress_percent = (step / self.total_steps) * 100
+        self.progress(progress_percent / 100, desc=f"Transformation läuft... {progress_percent:.1f}%")
+        return False
 
 # === FUNKTIONEN ===
 def text_to_image(prompt, steps, guidance_scale, progress=gr.Progress()):
@@ -115,7 +127,7 @@ def text_to_image(prompt, steps, guidance_scale, progress=gr.Progress()):
         start_time = time.time()
         
         # Statusmeldung anzeigen
-        progress(0, desc="Transformation läuft...")
+        progress(0, desc="Transformation läuft... 0%")
         
         pipe = load_txt2img()
         
@@ -124,13 +136,18 @@ def text_to_image(prompt, steps, guidance_scale, progress=gr.Progress()):
         generator = torch.Generator(device=device).manual_seed(seed)
         print(f"Using seed: {seed}")
         
+        # Progress Callback hinzufügen
+        callback = ProgressCallback(progress, steps)
+        
         image = pipe(
             prompt=prompt,
             height=IMG_SIZE,
             width=IMG_SIZE,
             num_inference_steps=steps,
             guidance_scale=guidance_scale,
-            generator=generator
+            generator=generator,
+            callback=callback,
+            callback_steps=1
         ).images[0]
         
         end_time = time.time()
@@ -156,7 +173,7 @@ def img_to_image(image, prompt, neg_prompt, strength, steps, guidance_scale, fac
         start_time = time.time()
 
         # Statusmeldung anzeigen
-        progress(0, desc="Transformation läuft...")
+        progress(0, desc="Transformation läuft... 0%")
 
         pipe = load_img2img()
         img_resized = image.convert("RGB").resize((IMG_SIZE, IMG_SIZE))
@@ -198,6 +215,9 @@ def img_to_image(image, prompt, neg_prompt, strength, steps, guidance_scale, fac
             print("Keine gültigen Koordinaten - keine Maske angewendet")
             mask = None
 
+        # Progress Callback hinzufügen
+        callback = ProgressCallback(progress, int(steps))
+
         # --- PIPELINE-AUFRUF ---
         result = pipe(
             prompt=prompt,
@@ -207,7 +227,9 @@ def img_to_image(image, prompt, neg_prompt, strength, steps, guidance_scale, fac
             strength=adj_strength,
             num_inference_steps=int(steps),
             guidance_scale=adj_guidance,
-            generator=generator
+            generator=generator,
+            callback=callback,
+            callback_steps=1
         )
         
         end_time = time.time()
@@ -280,7 +302,7 @@ def main_ui():
             <div class="info-box">
             Zudem präsentieren die Hugging-Face-Files(<code>Main.py</code>, <code>impaint_module.py</code>, <code>UI-Gradio.py</code>)<br>
             eine <strong>skalierbare, professionelle Architektur</strong> für Text-to-Image- und Image-to-Image-Entwicklung 
-            die die <br><strong>gesamte Komplexität einer professioneller Umsetzung</strong> verdeutlicht.<br><br>
+            die die <br><strong>gesamte Komplexität einer professionellen Umsetzung</strong> verdeutlicht.<br><br>
             Die damit gezeigten Fähigkeiten meinerseits sind <strong>sicherlich auf andere Projekte übertragbar</strong>.
             </div>
             <br><br>