v2.3: CRITICAL FIX - logger initialization order + debug size checks

app.py

@@ -14,8 +14,6 @@ try:
     SPACES_AVAILABLE = True
 except ImportError:
     SPACES_AVAILABLE = False
-    logger = logging.getLogger(__name__)
-    logger.warning("⚠️ spaces module not available - running without ZeroGPU support")
 
 from diffusers import (
     DiffusionPipeline,
@@ -41,6 +39,10 @@ logging.basicConfig(
 )
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
+# Логируем если spaces не доступен
+if not SPACES_AVAILABLE:
+    logger.warning("⚠️ spaces module not available - running without ZeroGPU support")
+
 def get_logs():
     """Получить накопленные логи"""
     return log_buffer.getvalue()
@@ -485,9 +487,12 @@ def generate_img2img(
         logger.error("[ERROR] Входное изображение отсутствует!")
         raise gr.Error("Please upload an input image")
     
-    logger.info(f"[INPUT] Входное изображение: {input_image.size[0]}×{input_image.size[1]}")
+    # КРИТИЧНО: Сохраняем оригинальные размеры ДО любых преобразований
+    original_width, original_height = input_image.size
+    logger.info(f"[INPUT] ОРИГИНАЛЬНОЕ изображение: {original_width}×{original_height}")
     logger.info(f"[INPUT] Формат: {input_image.format if hasattr(input_image, 'format') else 'N/A'}")
     logger.info(f"[INPUT] Режим: {input_image.mode}")
+    logger.info(f"[INPUT] Соотношение сторон: {original_width/original_height:.3f}")
     
     # Генерация seed
     if randomize_seed:
@@ -542,9 +547,10 @@ def generate_img2img(
         generator = torch.Generator(device=device).manual_seed(seed)
         logger.info(f"[I2I STAGE 3/4] ✓ Generator готов на устройстве: {device}")
         
-        # ВАЖНО: Передаем width и height явно, иначе пайплайн использует дефолтные 1024x1024!
+        # КРИТИЧНО: Передаем width и height явно, иначе пайплайн использует дефолтные 1024x1024!
         img_width, img_height = resized.size
         logger.info(f"[I2I STAGE 3/4] Финальное разрешение для генерации: {img_width}×{img_height}")
+        logger.info(f"[I2I STAGE 3/4] Соотношение сторон: {img_width/img_height:.3f}")
         
         # Генерация изображения
         logger.info(f"[I2I STAGE 4/4] Начало генерации изображения...")
@@ -552,6 +558,7 @@ def generate_img2img(
         effective_steps = int(num_inference_steps * strength)
         logger.info(f"[I2I STAGE 4/4] Реальных шагов денойзинга: {effective_steps}")
         logger.info(f"[I2I STAGE 4/4] Ожидаемое время: ~{effective_steps * 0.9:.1f}s")
+        logger.info(f"[DEBUG] 🔍 ПЕРЕДАЕМ В PIPELINE: width={img_width}, height={img_height}")
         gen_start = time.time()
         
         image = pipe_img2img(
@@ -567,6 +574,20 @@ def generate_img2img(
         ).images[0]
         
         gen_time = time.time() - gen_start
+        
+        # КРИТИЧНО: Проверяем финальный размер результата
+        final_width, final_height = image.size
+        logger.info(f"[DEBUG] 🔍 ПОЛУЧИЛИ ИЗ PIPELINE: width={final_width}, height={final_height}")
+        
+        if final_width != img_width or final_height != img_height:
+            logger.error(f"[BUG] ⚠️⚠️⚠️ РАЗМЕР ИЗМЕНИЛСЯ! ⚠️⚠️⚠️")
+            logger.error(f"[BUG] Ожидалось: {img_width}×{img_height}")
+            logger.error(f"[BUG] Получено: {final_width}×{final_height}")
+            logger.error(f"[BUG] Соотношение: {final_width/final_height:.3f}")
+            logger.error(f"[BUG] Это указывает на проблему в pipeline или diffusers!")
+        else:
+            logger.info(f"[I2I STAGE 4/4] ✓ Размер результата корректен: {final_width}×{final_height}")
+        
         logger.info(f"[I2I STAGE 4/4] ✓ Изображение сгенерировано за {gen_time:.2f}s")
         logger.info(f"[I2I STAGE 4/4] Скорость: {gen_time/effective_steps:.3f}s на шаг")