UPDATE_NOTES.md

🔄 Обновление Qwen-ImageForFlo-Advanced

✨ Что изменено

1. Опциональный импорт spaces

• ✅ Модуль spaces теперь опциональный
• ✅ Работает на RunPod, локально и в HF Spaces
• ✅ Автоматически определяет окружение

2. Автоматическая загрузка ControlNet

• ✅ Автоматически проверяет наличие ControlNet в кэше
• ✅ Автоматически скачивает если модели нет
• ✅ Определяет путь кэша (RunPod: /workspace/.cache или локально: ~/.cache)
• ✅ Корректная обработка ошибок

3. Правильные препроцессоры ControlNet

• ✅ OpenposeDetector - для Pose detection
• ✅ AnylineDetector - для Soft Edge detection
• ✅ DepthAnythingV2 - для Depth map extraction
• ✅ Fallback режимы - если препроцессоры недоступны
• ✅ Добавлен "Soft Edge" в выбор control types

4. Исправлены параметры API

• ✅ Параметр controlnet_scale → controlnet_conditioning_scale
• ✅ Соответствует стандартному API Diffusers

---

📝 Что делает новый код

Проверка окружения:

# Используем /workspace/.cache на RunPod или ~/.cache локально
if os.path.exists("/workspace"):
    cache_base = Path("/workspace/.cache")
else:
    cache_base = Path.home() / ".cache"

Автоматическая загрузка:

if not cache_dir.exists():
    logger.info("  📥 ControlNet не найден в кэше, скачиваю...")
    snapshot_download(
        repo_id=controlnet_model_id,
        local_dir=cache_dir,
        token=hf_token
    )
    logger.info("  ✓ ControlNet успешно загружен в кэш")

---

🚀 Как использовать

На RunPod:

# 1. Скачать проект
cd /workspace
hf download Gerchegg/Qwen-ImageForFlo-Advanced --repo-type space --local-dir Qwen-ImageForFlo-Advanced

# 2. Установить зависимости
cd Qwen-ImageForFlo-Advanced
pip install -r requirements.txt

# 3. Запустить (ControlNet скачается автоматически!)
python app.py

Локально:

# Клонировать и запустить
git clone https://huggingface.co/spaces/Gerchegg/Qwen-ImageForFlo-Advanced
cd Qwen-ImageForFlo-Advanced
pip install -r requirements.txt
python app.py

---

✅ Преимущества

1. Не нужно вручную качать ControlNet - всё автоматически
2. Работает везде - RunPod, локально, HF Spaces
3. Умный кэш - использует правильную директорию в зависимости от окружения
4. Graceful degradation - если ControlNet не загружается, приложение продолжит работать
5. Правильные препроцессоры - из референсной реализации InstantX
6. Полная поддержка: Canny, Soft Edge, Depth, Pose

---

📊 Загружаемые модели и препроцессоры

Основные модели:

1. Text2Image - Qwen-Soloband-Diffusers (~40GB)
2. Image2Image - Создается из Text2Image
3. ControlNet - InstantX/Qwen-Image-ControlNet-Union (~3GB) - АВТОМАТИЧЕСКИ!

Препроцессоры:

1. OpenPose - lllyasviel/Annotators (для Pose detection)
2. Anyline - TheMistoAI/MistoLine (для Soft Edge)
3. Depth Anything V2 - depth-anything/Depth-Anything-V2-Large (для Depth maps)

Все препроцессоры загружаются автоматически при первом запуске!

---

🎯 Итог

Теперь для запуска Advanced версии достаточно:

1. Скачать проект
2. Установить зависимости
3. Запустить app.py

Всё остальное скачается автоматически! 🚀