Astroburner-UI - Desktop AI Generation App

Eine moderne Desktop-Anwendung für KI-basierte Bild- und Videogenerierung mit lokalem GPU-Support.

🎯 Features

v1.9.11 Quality of Life Update (NEU!)

• 🧹 Cleaner Logs - Warnungen von diffusers/transformers/peft unterdrückt für übersichtlichere Logs
• 🎨 CLIP Skip Setting - Neue Einstellung für bessere Kontrolle über Text-Encoder
  • Standard (0): Präzise Interpretation für realistische Models
  • CLIP Skip 1: Leicht lockerer für kreative Freiheit
  • CLIP Skip 2: Empfohlen für Pony Diffusion & Anime Models
  • CLIP Skip 3: Maximum künstlerische Freiheit
• 📊 Bessere Model-Kompatibilität - Optimierte Unterstützung für Pony Diffusion und Anime Models

v1.9.10 Critical Dependency Fix

• 🔥 PEFT Library Added - Fehlende PEFT-Dependency zu requirements.txt hinzugefügt
• ✅ LoRA Loading Fixed - fuse_lora() und unfuse_lora() funktionieren jetzt korrekt
• 📦 Installation Update - pip install -r requirements.txt installiert jetzt PEFT automatisch
• ⚠️ Breaking Fix - Ohne PEFT-Installation funktioniert LoRA-Loading nicht!

v1.9.9 Critical LoRA Fix

• 🔥 LoRA + Custom Models Fixed - LoRAs funktionieren jetzt komplett ohne PEFT-Fehler
• ⚡ Komplette Neuimplementierung - Direktes fuse_lora() statt PEFT-Adapter-System
• ✅ Stabilität - Keine PEFT-Warnungen mehr, sauberes Laden und Entladen

v1.9.8 Critical Bugfix

• 🔥 Custom Model Generation Fixed - Bildgenerierung mit Custom Models funktioniert jetzt
• 🔄 Model State Sync - currentModel wird korrekt gesetzt nach Custom Model laden
• 🔒 Model Isolation - Standard-Models deaktivieren Custom Models automatisch

v1.9.7 Bugfix

• 🔄 Custom Model State Reset - Aktiv-Status wird bei App-Start zurückgesetzt
• ⚠️ Model Check Validation - Fehlermeldung wenn kein Model geladen statt automatisches Standard-Model laden
• 🎬 Placeholder Fix - Bildgenerierungs-Placeholders werden jetzt korrekt im Generate-Tab angezeigt

v1.9.6 Bugfix

• 🐛 LoRA Loading Fixed - PEFT Backend Fehler behoben
  • Moderne diffusers API ohne PEFT-Abhängigkeit
  • Fallback zu fuse_lora für Systeme ohne PEFT
  • Stabileres LoRA-Laden und Entladen

v1.9.5 UI/UX Update

• 🔔 Toast-Benachrichtigungen - Live-Feedback beim Model-Laden
  • "Model wird geladen..." während des Ladevorgangs
  • "Fertig in VRAM geladen" nach erfolgreichem Laden (3 Sekunden)
  • Fehlerbenachrichtigungen mit Details
• 🎬 Bildgenerierungs-Placeholders - Echtzeit-Feedback während Generation
  • Animierte Placeholders für jedes zu generierende Bild
  • Shimmer-Effekt für dynamische Visualisierung
  • "Generiere Bild X..." Status-Anzeige
• ✅ Thumbnail-Verifizierung - Optimierte Custom Model Vorschaubilder
  • Korrekte Anzeige von Thumbnails
  • Fallback zu Icon bei fehlenden Bildern

v1.9.0 Major Update

• 🎨 Custom Model Integration - Eigene .safetensors Modelle hochladen
• 🤖 Automatische Typ-Erkennung - Erkennt SD1.5, SDXL, FLUX automatisch aus Tensor-Struktur
• 🎯 Manuelle Klassifizierung - 14 Model-Typen manuell zuordnen (SD1.5, SDXL, FLUX, etc.)
• 🔢 Präzisions-Support - FP32, FP16, BF16, FP8 Safetensors werden unterstützt
• 🖼️ Optional Thumbnail - Vorschaubilder für Custom Models hinzufügen
• 📂 Custom Model Management - Liste, Löschen, Aktivieren von Custom Models
• 🔍 Metadata-Analyse - Automatische Analyse von Tensor-Keys und Model-Metadata

v1.8.0 Features (Previous Release)

• 🎨 History Copy-Funktion - Einstellungen direkt aus History übernehmen
• 💚 Model Download Indicator - Grünes Licht für heruntergeladene Modelle
• ⚡ LoRA Strength -1 bis +2 - Negativer Range für inverse LoRAs
• 🔞 NSFW Toggle - Safety Checker aktivieren/deaktivieren
• 🎯 Generate Button im Header - Zentral platziert für bessere UX
• 🏷️ Neuer Name: Astroburner-UI - Konsistentes Branding

v1.7.5 Bugfixes

• 🐛 LoRA Durchsuchen-Button - Dialog-Plugin jetzt voll funktionsfähig
• 🐛 LoRA Persistenz - LoRAs verschwinden nicht mehr nach Page-Refresh
• 🐛 History Prompt-Anzeige - Positive Prompts werden nicht mehr abgeschnitten
• 🐛 Seed-Anzeige - Seeds werden jetzt korrekt in History angezeigt
• 🐛 Auto-Resize Textareas - Prompt-Felder passen sich automatisch der Textlänge an

v1.7.1 Features

• 🆕 11 neue Modelle hinzugefügt:
  • Pony Diffusion XL V6 ✅ - Anthropomorphe Charaktere (SDXL-kompatibel)
  • Illustrious XL ✅ - High-Quality Anime (SDXL-kompatibel)
  • FLUX.1 Dev 🚧 - Hochauflösende Bilder (24GB VRAM, spezielle Architektur)
  • FLUX.1 Kontext Dev 🚧 - Instruction-based Image Editing (spezielle Architektur)
  • Wan 2.1 T2V 14B 🚧 - Text-to-Video Generation (experimentell)
  • Wan 2.1 I2V 14B 🚧 - Image-to-Video Generation (experimentell)
  • Wan 2.2 T2V 14B 🚧 - Enhanced Text-to-Video (experimentell)
  • Wan 2.2 I2V 14B 🚧 - Enhanced Image-to-Video (experimentell)
  • Wan 2.2 S2V 14B 🚧 - Speech-to-Video Generation (experimentell)
  • Qwen-Image 🚧 - Text-Rendering & Poster (spezielle Architektur)
  • Qwen-Image Edit 🚧 - Präzise Bildbearbeitung (spezielle Architektur)
• ✅ LoRA Support für alle SDXL-basierten Modelle (SD1.5, SDXL, Pony, Illustrious)
• ✅ Automatische Dialog Plugin Integration für File-Picker
• ✅ CUDA Auto-Detection & Auto-Fix für RTX 5090

⚠️ WICHTIGER HINWEIS: FLUX, Wan und Qwen verwenden spezielle Architekturen mit eigenen VAEs, Text Encodern und Komponenten. Siehe ADVANCED_MODELS_ARCHITECTURE.md für Details. Diese Modelle benötigen manuelle Konfiguration in v1.7.1!

v1.6.0 Features

• ✅ Text-to-Image Generation mit mehreren Parametern
• ✅ Image-to-Image mit Denoise Strength Control
• ✅ Multi-Model Support (SD1.5, SDXL, SDXL-Turbo)
• ✅ Complete LoRA Management (bis zu 5 gleichzeitig)
• ✅ Individual LoRA Strength Control (0.0-2.0)
• ✅ GPU Management mit VRAM Monitoring
• ✅ Enhanced History Panel mit Scheduler & Denoise Display
• ✅ Modern Dark UI mit Tailwind CSS
• ✅ Lazy Model Loading für optimierte Performance
• ✅ SQLite Database für Metadata & History

Geplant (Future)

• 🔄 Text-to-Video Generation (Wan Model)
• 🔄 Inpainting & Outpainting
• 🔄 ControlNet Support
• 🔄 Batch Processing
• 🔄 Model Download Manager

🏗️ Tech Stack

Frontend

• Framework: Tauri 2.0 (Rust + Web)
• UI Library: React 18 + TypeScript
• Styling: Tailwind CSS
• State Management: Zustand
• Icons: React Icons

Backend

• Framework: FastAPI (Python)
• ML Framework: PyTorch + Diffusers
• Database: SQLite (aiosqlite)
• GPU Support: CUDA (NVIDIA), MPS (Apple Silicon)

📋 Voraussetzungen

⚠️ Erforderliche Software (MUSS installiert sein!)

Bevor du setup.bat ausführst, installiere bitte folgende Software:

Windows:

1. Python 3.10 oder 3.11 - Download
   • ⚠️ Bei Installation: "Add Python to PATH" aktivieren!
2. Node.js 18+ (LTS) - Download
3. Git - Download
4. Visual Studio Build Tools (für Rust) - Download
   • Wähle: "Desktop development with C++"
5. Rust - Download
   • Nach Installation: Terminal neu starten

macOS:

# Mit Homebrew
brew install python@3.11 node git rust

Linux (Ubuntu/Debian):

sudo apt update
sudo apt install python3.11 python3.11-venv nodejs npm git build-essential
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh

Hardware

• GPU: NVIDIA GPU mit CUDA Support (empfohlen 6GB+ VRAM)
  • RTX 5090/50-series: CUDA 12.8 (automatisch erkannt)
  • RTX 4090/40-series: CUDA 12.1
  • RTX 3090/30-series: CUDA 11.8
  • Alternativ: Apple Silicon (MPS) oder CPU (langsam)
• RAM: Mindestens 16GB (32GB empfohlen für große Modelle)
• Speicher: 30GB+ freier Speicherplatz für Models und Installation

🚀 Installation & Start

⚡ Automatische Installation mit setup.bat (EMPFOHLEN!)

Ein einziger Befehl installiert alles automatisch!

<<<<<<< HEAD
# 1. Download und entpacken
# https://github.com/Astroburner/AStroburner-UI.git

# 2. Automatische Installation (15-25 Min)
cd AStroburner-UI
=======
# 1. Repository klonen
git clone https://github.com/Astroburner/AStroburner-UI.git
cd AStroburner-UI

# 2. Setup ausführen (15-25 Min)
>>>>>>> 5ead5ea (v1.7.5: Critical Bugfixes - LoRA, History, Prompts)
setup.bat

# 3. GPU-Auswahl während Installation:
#    Option 1: RTX 5090 / RTX 50-series (CUDA 12.8) [AUTO-DETECTED]
#    Option 2: RTX 4090 / RTX 40-series (CUDA 12.1)
#    Option 3: RTX 3090 / RTX 30-series (CUDA 11.8)
#    Option 4: CPU only

Was macht setup.bat?

✅ Automatische CUDA-Erkennung - Erkennt deine GPU (RTX 5090) automatisch ✅ Python Virtual Environment - Erstellt isolierte Python-Umgebung ✅ PyTorch mit CUDA - Installiert korrekte CUDA-Version (12.8 für RTX 5090) ✅ Backend Dependencies - Installiert alle Python-Pakete aus requirements.txt ✅ Frontend Dependencies - Installiert Node.js Pakete (React, Tauri) ✅ CUDA-Verifizierung - Prüft ob PyTorch CUDA nutzen kann ✅ Automatischer CUDA-Fix - Repariert PyTorch automatisch bei CPU-Fallback ✅ Interaktives Menü - Zeigt Quick Actions nach Installation

Das war's! 🎉

Nach der Installation: App starten

# Option 1: Mit setup.bat Menü
setup.bat
# → Wähle "1) Start App (Backend + Frontend)"

<<<<<<< HEAD
Falls du setup.bat nicht nutzen möchtest, folge dieser Anleitung:

### 1. Repository Klonen

```bash
git clone https://github.com/Astroburner/AStroburner-UI.git
cd ai-studio

2. Backend Setup (Python)

=======
# Option 2: Manuell
>>>>>>> 5ead5ea (v1.7.5: Critical Bugfixes - LoRA, History, Prompts)
cd backend
venv\Scripts\activate
python main.py
# In neuem Terminal:
cd frontend
npm run tauri dev

---

🎮 Manuelle Installation (Fortgeschritten)

Nur wenn setup.bat nicht funktioniert!

Siehe CONTRIBUTING.md für detaillierte manuelle Installation.

📖 Verwendung

Erste Schritte

1. App starten - Backend und Frontend müssen beide laufen
2. Model laden - Gehe zu Settings → Models → "SDXL Turbo" laden (schnellstes Model)
3. Prompt eingeben - Beschreibe was du generieren möchtest
4. Parameter anpassen - Width, Height, Steps, Guidance Scale
5. Generate - Klicke "Bild Generieren"

Parameter Erklärung

• Width/Height: Bildgröße (512x512 = schnell, 1024x1024 = hochauflösend)
• Steps: Anzahl Diffusions-Steps (20-30 = schnell, 50+ = hohe Qualität)
• Guidance Scale: Wie stark der Prompt befolgt wird (7-8 = ausgewogen, 12+ = sehr streng)
• Seed: Für reproduzierbare Ergebnisse (leer = random)

Empfohlene Einstellungen

Schnelle Generierung:

• Model: SDXL-Turbo
• Size: 512x512
• Steps: 4-8
• Guidance: 0-1

Hohe Qualität:

• Model: SDXL Base
• Size: 1024x1024
• Steps: 30-50
• Guidance: 7-8

🗂️ Projektstruktur

ai-studio/
├── backend/                 # Python FastAPI Backend
│   ├── api/                # API Routes
│   ├── core/               # Core Funktionen (GPU, Model Manager)
│   ├── models/             # Database Models
│   ├── utils/              # Utilities
│   ├── config.py           # Configuration
│   ├── main.py             # FastAPI App Entry
│   └── requirements.txt    # Python Dependencies
│
├── frontend/               # React + Tauri Frontend
│   ├── src/
│   │   ├── components/    # React Components
│   │   ├── hooks/         # Custom Hooks (Zustand Store)
│   │   ├── services/      # API Service
│   │   ├── types/         # TypeScript Types
│   │   └── styles/        # Tailwind CSS
│   ├── src-tauri/         # Tauri Rust Backend
│   │   ├── src/          # Rust Source
│   │   └── tauri.conf.json
│   ├── package.json
│   └── vite.config.ts
│
├── models/                 # AI Models (auto-downloaded)
├── outputs/                # Generated Images
├── ai_studio.db           # SQLite Database
└── README.md

🐛 Troubleshooting

Backend startet nicht

Problem: ModuleNotFoundError: No module named 'torch'

# Virtual Environment aktivieren!
source venv/bin/activate  # oder venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

Problem: CUDA nicht gefunden

# Check CUDA Installation:
nvidia-smi

# PyTorch mit CUDA neu installieren:
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

Frontend baut nicht

Problem: Tauri CLI fehlt

npm install --save-dev @tauri-apps/cli

Problem: Rust fehlt

• Installiere Rust: https://rustup.rs/

Models downloaden langsam

• Models werden beim ersten Laden automatisch von HuggingFace heruntergeladen
• SDXL Base: ~6.9GB
• SDXL Turbo: ~6.9GB
• SD 1.5: ~4GB

Cache Location: models/ Ordner

VRAM Fehler (Out of Memory)

Lösung 1: Kleinere Bildgröße verwenden (512x512) Lösung 2: Weniger Steps (20-30) Lösung 3: Settings → GPU Cache Leeren

🔧 API Dokumentation

Backend API läuft auf: http://127.0.0.1.9.00

Endpoints

• GET /api/health - Health Check
• GET /api/gpu/info - GPU Informationen
• POST /api/gpu/clear-cache - GPU Cache leeren
• GET /api/models - Verfügbare Models auflisten
• POST /api/models/load - Model laden
• POST /api/generate/image - Bild generieren
• GET /api/history - Generation History
• GET /api/stats - Statistiken

API Docs: http://127.0.0.1.9.00/docs (Swagger UI)

📊 Performance

Benchmark (NVIDIA RTX 3080)

Model	Size	Steps	Time
SD 1.5	512x512	30	~8s
SDXL Base	1024x1024	30	~25s
SDXL Turbo	512x512	4	~2s

🤝 Contributing

Contributions sind willkommen! Bitte erstelle ein Issue oder Pull Request.

📝 License

MIT License - siehe LICENSE Datei

👤 Autor

Astroburner

• YouTube: @Astroburner-AI
• GitHub: @Astroburner

🙏 Credits

• Stable Diffusion by Stability AI
• Diffusers by HuggingFace
• Tauri Framework
• React & Tailwind CSS

---

Viel Spaß beim Generieren! 🎨✨