Ensure consistent results with deterministic settings

logic.py

@@ -63,7 +63,7 @@ class WatermarkRemover:
             generated_text, task=task_prompt.value, image_size=image.size
         )
     
-    def _get_mask_for_prompt(self, image: Image.Image, text_input: str, max_bbox_percent: float, expand_ratio: float = 0.25) -> Image.Image:
+    def _get_mask_for_prompt(self, image: Image.Image, text_input: str, max_bbox_percent: float, expand_ratio: float = 0.27) -> Image.Image:
         logger.info(f"Поиск по промпту: '{text_input}'...")
         parsed_answer = self._identify(image, text_input)
         mask = Image.new("L", image.size, 0)
@@ -165,31 +165,32 @@ class WatermarkRemover:
         # Адаптивные параметры на основе размера маски
         if mask_area > 0.3:  # Большая область (более 30%)
             steps = 50
-            strength = 0.92
-            denoising_end = 0.95
+            strength = 0.95  # Увеличено для полного удаления
+            denoising_end = 0.98  # Почти полная обработка
         elif mask_area > 0.1:  # Средняя область (10-30%)
             steps = 40
-            strength = 0.88
-            denoising_end = 0.9
+            strength = 0.92  # Увеличено
+            denoising_end = 0.95
         else:  # Маленькая область (менее 10%)
             steps = 35
-            strength = 0.85
-            denoising_end = 0.85
+            strength = 0.88  # Увеличено
+            denoising_end = 0.9
         
         logger.info(f"Параметры генерации: area={mask_area:.2%}, steps={steps}, strength={strength}, denoising_end={denoising_end}")
         
-        # Упрощенный позитивный промпт для минимального "фантазирования"
+        # Генерация с минимальным "фантазированием"
         result_image = self.inpainting_pipeline(
-            prompt="",  # Убрали креативные описания
+            prompt="",  # Пустой промпт
             negative_prompt=(
                 "watermark, text, logo, signature, copyright, "
                 "blurry, distorted, artifact, deformed, noisy, "
-                "low quality, jpeg artifacts, drawing, painting, sketch"
+                "low quality, jpeg artifacts, drawing, painting, sketch, "
+                "overexposed, underexposed, oversaturated, surreal, abstract"  # Дополнительные ограничения
             ),
             image=image,
             mask_image=mask,
             num_inference_steps=steps,
-            guidance_scale=8.5,  # Увеличили для лучшего подавления артефактов
+            guidance_scale=10.0,  # Увеличено для строгого следования инструкциям
             strength=strength,
             denoising_end=denoising_end,
         ).images[0]
@@ -201,11 +202,11 @@ class WatermarkRemover:
         return result_image
 
     def _postprocess_result(self, original: Image.Image, result: Image.Image, mask: Image.Image) -> Image.Image:
-        """Более консервативная постобработка"""
+        """Консервативная постобработка с минимальными изменениями"""
         # 1. Создаем мягкую маску для смешивания
-        blend_mask = mask.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius=25))  # Увеличили радиус для плавности
+        blend_mask = mask.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius=30))  # Больше размытия для плавности
         
-        # 2. Плавное смешивание с оригиналом (без дополнительного шарпенинга)
+        # 2. Плавное смешивание с оригиналом
         return Image.composite(result, original, blend_mask)
 
     def _preprocess_image(self, image: Image.Image) -> Image.Image: