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# Task für WizardCoder:33b
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Erstelle eine erweiterte Version von ComfyBridge.py für das Natiris-Projekt.
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ANFORDERUNGEN:
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1. ECHTE ComfyUI Integration:
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- Verwende die ComfyUI REST API (localhost:8188)
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- Sende Workflows mit requests.post('/prompt')
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- Polling für Queue-Status
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- Abrufen generierter Bilder via /view endpoint
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2. KONSISTENZ DURCH DUMMY-BASIS-BILDER:
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- Lade Basis-Bilder aus ~/natiris/assets/base_images/
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- face_base.png - Gesichtsreferenz für IPAdapter
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- body_base.png - Körperbau-Referenz für Pose/Struktur
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- Nutze IPAdapter für Gesichtskonsistenz
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- Nutze ControlNet OpenPose für Körperhaltungs-Konsistenz
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3. TRUST-BASIERTES STYLING:
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- Trust 0-3: Neutral, professionell, Distanz
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- Trust 4-7: Persönlich, häusliche Umgebung
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- Trust 8-10: Intim, warm, Nahaufnahme
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4. WORKFLOW STRUKTUR:
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- CheckpointLoaderSimple (realisticVisionV60B1_v51HyperVAE.safetensors)
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- CLIPTextEncode für positive/negative Prompts
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- IPAdapterAdvanced für Gesichtskonsistenz (mit face_base.png)
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- ControlnetLoader + ControlNetApply für OpenPose (mit body_base.png)
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- KSampler mit dynamischem Seed
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- VAEDecode + SaveImage
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5. BILD-RETRIEVAL:
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- Nach Generierung: Abrufen via /view?filename=...
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- Speichern unter ~/natiris/generated/
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- Metadaten speichern (prompt, seed, trust_level, timestamp)
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6. VISION-INTEGRATION:
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- Trigger VisionBridge nach Bildgenerierung
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- Übergabe des Bildpfads für Analyse
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CODE STRUKTUR:
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- Klassen-basiert: ComfyBridge
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- Methoden: check_health(), build_workflow(), submit(), poll_result(), download_image(), analyze_with_vision()
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- Konfiguration über config/character_genesis.json
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WICHTIG:
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- Nutze os.path.expanduser("~") für Pfade
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- Fehlerbehandlung für jeden API-Call
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- JSON-Logging in bridges/comfy_response.json
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Generiere den vollständigen Python-Code in einer einzigen Datei. |