eb6dcac545
- NatirisMaster.py aktualisiert - NaturalLanguageEngine optimiert - PsychologyEngine & Arousal-Engine - WebUI (FastAPI) mit Chat-API - Bridges: ComfyUI, Ollama, Vision - Admin-Auth System - .gitignore hinzugefügt (checkpoints, logs, generated)
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# Natiris Projektfortschritt
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**Stand:** 17. Feb 2025 22:00
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**Phase:** 7 – Integration abgeschlossen
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## ✅ Abgeschlossen
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### ComfyUI Integration (v3.0)
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- ✅ Echte REST API-Integration mit localhost:8188
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- ✅ Trust-basiertes Styling (3 Stufen)
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- ✅ Dummy Basis-Bilder erstellt
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- ✅ Bild-Generierung läuft
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- ✅ **IPAdapter Node-Detektion** (verfügbar, aber Modelle fehlen)
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- ✅ ControlNet Detection (verfügbar)
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- ✅ Fallback zu Basic-Workflow wenn IPAdapter-Modelle fehlen
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### VisionBridge v2
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- ✅ LLaVA 7b Integration
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- ✅ Bildanalyse funktioniert
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- ✅ Core-State Update
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## ⚠️ Erkannte Probleme
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### IPAdapter Modelle fehlen
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- Nodes verfügbar: IPAdapter, IPAdapterModelLoader, CLIPVisionLoader
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- Aber: `models/ipadapter/` existiert nicht
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- **Lösung**: Fallback auf Basic-Workflow implementiert
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### Worker Generierung
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- jcdickinson/wizardcoder:15b generiert Terminalcodes statt Code
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- Direktimplementierung notwendig
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## 📊 Nächste Schritte (Phase 8)
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1. Download IPAdapter Modelle:
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- `ip-adapter_sd15_light.pth`
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- CLIP-ViT Modelle
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2. Download ControlNet OpenPose Modelle
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3. Vollständigen Vision-Loop testen:
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- Text → Bild (ComfyUI)
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- Bild → Analyse (VisionBridge)
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- Analyse → State → Response
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## 📁 Dateien
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~/natiris/
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├── bridges/
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│ ├── ComfyBridge.py (v3 - mit IPAdapter-Fallback)
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│ ├── VisionBridge_v2.py
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│ └── comfy_response.json
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├── generated/
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│ └── natiris_personal_context_*.png
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├── assets/base_images/
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│ ├── face_base.png
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│ ├── body_base.png
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│ └── pose_base.png
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└── DOKUMENTATION_FORTSCHRITT.md
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**Status: Core-System stabil, erweiterte Features erfordern Modelle.**
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