# MAIN.PY – Zentrale Steuerung eines AI Image Generators (für eine komplexe, professionelle, modulare Umsetzung) # ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- # 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
# 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.