# Task für WizardCoder:33b

Erstelle eine erweiterte Version von ComfyBridge.py für das Natiris-Projekt.

ANFORDERUNGEN:

1. ECHTE ComfyUI Integration:
   - Verwende die ComfyUI REST API (localhost:8188)
   - Sende Workflows mit requests.post('/prompt')
   - Polling für Queue-Status
   - Abrufen generierter Bilder via /view endpoint

2. KONSISTENZ DURCH DUMMY-BASIS-BILDER:
   - Lade Basis-Bilder aus ~/natiris/assets/base_images/
   - face_base.png - Gesichtsreferenz für IPAdapter
   - body_base.png - Körperbau-Referenz für Pose/Struktur
   - Nutze IPAdapter für Gesichtskonsistenz
   - Nutze ControlNet OpenPose für Körperhaltungs-Konsistenz

3. TRUST-BASIERTES STYLING:
   - Trust 0-3: Neutral, professionell, Distanz
   - Trust 4-7: Persönlich, häusliche Umgebung
   - Trust 8-10: Intim, warm, Nahaufnahme

4. WORKFLOW STRUKTUR:
   - CheckpointLoaderSimple (realisticVisionV60B1_v51HyperVAE.safetensors)
   - CLIPTextEncode für positive/negative Prompts
   - IPAdapterAdvanced für Gesichtskonsistenz (mit face_base.png)
   - ControlnetLoader + ControlNetApply für OpenPose (mit body_base.png)
   - KSampler mit dynamischem Seed
   - VAEDecode + SaveImage

5. BILD-RETRIEVAL:
   - Nach Generierung: Abrufen via /view?filename=...
   - Speichern unter ~/natiris/generated/
   - Metadaten speichern (prompt, seed, trust_level, timestamp)

6. VISION-INTEGRATION:
   - Trigger VisionBridge nach Bildgenerierung
   - Übergabe des Bildpfads für Analyse

CODE STRUKTUR:
- Klassen-basiert: ComfyBridge
- Methoden: check_health(), build_workflow(), submit(), poll_result(), download_image(), analyze_with_vision()
- Konfiguration über config/character_genesis.json

WICHTIG:
- Nutze os.path.expanduser("~") für Pfade
- Fehlerbehandlung für jeden API-Call
- JSON-Logging in bridges/comfy_response.json

Generiere den vollständigen Python-Code in einer einzigen Datei.