feat(flux): Bildgenerierung via FLUX.1-dev — flux-bridge auf Gamebox

Eigener Compose-Stack im /flux Verzeichnis (kann auf separater Maschine
laufen). aria-bridge routet flux_request via RVS, ARIA referenziert das
fertige PNG im Reply mit [FILE: ...]-Marker. Brain-Tool flux_generate
mit Caps fuer steps/dimension.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

aria-brain/agent.py

@@ -18,6 +18,9 @@ from __future__ import annotations
 
 import json
 import logging
+import os
+import urllib.error
+import urllib.request
 from typing import Optional
 
 from conversation import Conversation, Turn
@@ -28,6 +31,12 @@ import skills as skills_mod
 import triggers as triggers_mod
 import watcher as watcher_mod
 
+BRIDGE_URL = os.environ.get("BRIDGE_URL", "http://aria-bridge:8090")
+# FLUX-Render kann bis ~90s dauern, beim ersten Render nach Container-Start
+# laedt die flux-bridge zudem ~24 GB Modell von HF (~5-10 min). Brain wartet
+# synchron — Stefan kuendigt es vorher an wenn er weiss dass es feuert.
+FLUX_HTTP_TIMEOUT_SEC = 1200
+
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
 
@@ -215,6 +224,47 @@ META_TOOLS = [
             },
         },
     },
+    {
+        "type": "function",
+        "function": {
+            "name": "flux_generate",
+            "description": (
+                "Generiere ein Bild aus einem Text-Prompt via FLUX.1-dev auf der Gamebox-"
+                "GPU. Brauchbar fuer 'mal mir ein X', 'wie sieht ein Y aus?', "
+                "Mockups, Konzept-Skizzen. Render dauert 20-90s — Stefan kuendigt "
+                "es an wenn er weiss dass es laeuft.\n\n"
+                "**Schreibe deine Antwort wie immer auf Deutsch**, und referenziere das "
+                "fertige Bild MIT dem `[FILE: ...]`-Marker, GENAU im Pfad-Format das das "
+                "Tool zurueckgibt. Beispiel:\n"
+                "  'Hier dein Aquarell:\\n[FILE: /shared/uploads/aria_generated_1234.png]'\n\n"
+                "Der Marker wird beim App-Renderer ausgeblendet und das Bild stattdessen "
+                "inline als Anhang gezeigt.\n\n"
+                "**Prompt-Sprache: bevorzugt Englisch.** FLUX versteht zwar Deutsch, "
+                "liefert aber mit englischen Prompts deutlich konsistentere Ergebnisse. "
+                "Uebersetze Stefans deutsche Beschreibung selbststaendig.\n\n"
+                "Caps:\n"
+                "- `width`/`height`: 256-1536, wird auf Vielfache von 64 gesnappt (Default 1024)\n"
+                "- `steps`: 1-50 (Default 28 fuer FLUX.1-dev, 4 fuer schnell)\n"
+                "- `guidance_scale`: 0.0-20.0 (Default 3.5)\n"
+                "- `seed`: optional, gleicher seed + gleicher prompt → gleiches Bild"
+            ),
+            "parameters": {
+                "type": "object",
+                "properties": {
+                    "prompt": {
+                        "type": "string",
+                        "description": "Englischer Bild-Prompt. So konkret wie moeglich (Motiv, Stil, Licht, Kamera).",
+                    },
+                    "width": {"type": "integer", "description": "Breite in px (Default 1024, max 1536)"},
+                    "height": {"type": "integer", "description": "Hoehe in px (Default 1024, max 1536)"},
+                    "steps": {"type": "integer", "description": "Inference-Steps (Default 28, max 50). Mehr = besser+langsamer."},
+                    "guidance_scale": {"type": "number", "description": "Wie strikt am Prompt kleben (Default 3.5)"},
+                    "seed": {"type": "integer", "description": "Reproduzierbarkeits-Seed (optional)"},
+                },
+                "required": ["prompt"],
+            },
+        },
+    },
     {
         "type": "function",
         "function": {
@@ -607,6 +657,58 @@ class Agent:
                     else:
                         lines.append(f"- {t['name']} ({t['type']}, {state})")
                 return "\n".join(lines)
+            if name == "flux_generate":
+                prompt = (arguments.get("prompt") or "").strip()
+                if not prompt:
+                    return "FEHLER: prompt ist Pflicht."
+                req: dict = {"prompt": prompt}
+                for key in ("width", "height", "steps", "seed"):
+                    if key in arguments and arguments[key] is not None:
+                        try:
+                            req[key] = int(arguments[key])
+                        except (TypeError, ValueError):
+                            pass
+                if arguments.get("guidance_scale") is not None:
+                    try:
+                        req["guidance_scale"] = float(arguments["guidance_scale"])
+                    except (TypeError, ValueError):
+                        pass
+                try:
+                    body = json.dumps(req).encode("utf-8")
+                    http_req = urllib.request.Request(
+                        f"{BRIDGE_URL}/internal/flux-generate", data=body, method="POST",
+                        headers={"Content-Type": "application/json"},
+                    )
+                    with urllib.request.urlopen(http_req, timeout=FLUX_HTTP_TIMEOUT_SEC) as resp:
+                        raw = resp.read()
+                        result = json.loads(raw.decode("utf-8", "ignore"))
+                except urllib.error.HTTPError as exc:
+                    try:
+                        err_body = exc.read().decode("utf-8", "ignore")
+                        err_data = json.loads(err_body)
+                        err = err_data.get("error") or err_body
+                    except Exception:
+                        err = str(exc)
+                    return f"FEHLER (flux-bridge): {err}"
+                except Exception as exc:
+                    logger.exception("flux_generate HTTP-Call fehlgeschlagen")
+                    return f"FEHLER: flux-bridge nicht erreichbar ({exc})"
+
+                if not result.get("ok"):
+                    return f"FEHLER (flux-bridge): {result.get('error', 'unbekannt')}"
+                # Kompakte Rueckmeldung: Pfad + Render-Stats. Brain bettet den
+                # Pfad in ihre Antwort als [FILE: ...]-Marker ein (siehe Tool-Beschreibung).
+                return (
+                    f"OK — Bild generiert.\n"
+                    f"path: {result['path']}\n"
+                    f"size: {result.get('width','?')}x{result.get('height','?')} "
+                    f"({result.get('sizeBytes',0)//1024} KB)\n"
+                    f"steps={result.get('steps','?')} guidance={result.get('guidance','?')} "
+                    f"seed={result.get('seed','?')} model={result.get('model','?')}\n"
+                    f"renderSeconds={result.get('renderSeconds','?')}\n\n"
+                    f"WICHTIG: Schreibe in deiner Antwort an Stefan den Pfad EXAKT als "
+                    f"Marker: [FILE: {result['path']}] — dann zeigt die App das Bild inline."
+                )
             if name == "memory_search":
                 query = (arguments.get("query") or "").strip()
                 if not query:

bridge/aria_bridge.py

@@ -541,6 +541,12 @@ class ARIABridge:
         # Beeinflusst das Timeout fuer stt_request — bei "loading" warten wir laenger,
         # weil das Modell beim ersten Request noch ~1-2 Min runtergeladen werden kann.
         self._remote_stt_ready: bool = False
+        # FLUX-Render-Requests die aktuell auf Antwort der flux-bridge (Gamebox) warten.
+        # requestId → Future mit dem flux_response-Payload (oder None bei Fehler).
+        self._pending_flux: dict[str, asyncio.Future] = {}
+        # flux-bridge service_status: True wenn ready. Render-Timeouts werden
+        # bei 'loading' deutlich grosszuegiger gesetzt (Modell-Download ~24 GB).
+        self._remote_flux_ready: bool = False
         # User-Message-Counter fuer Auto-Compact. Bei zu langer Konversation
         # sprengt die argv-Liste beim Claude-Subprocess-Spawn (E2BIG). Bei
         # COMPACT_AFTER erreicht → Sessions reset + Container restart.
@@ -2309,8 +2315,36 @@ class ARIABridge:
                 future.set_result(text)
             return
 
+        elif msg_type == "flux_response":
+            # Antwort der flux-bridge auf unseren flux_request. Erste Nachricht
+            # mit state='rendering' ist nur Progress-Ping — die echte Antwort
+            # kommt mit state='done' (oder error).
+            request_id = payload.get("requestId", "")
+            future = self._pending_flux.get(request_id)
+            if future is None or future.done():
+                return
+            error = payload.get("error", "")
+            if error:
+                logger.warning("[rvs] flux_response Fehler: %s", error)
+                future.set_result({"error": error})
+                return
+            state = payload.get("state", "")
+            if state == "rendering":
+                # Nur Progress-Info, future bleibt offen
+                logger.info("[rvs] flux: rendering %dx%d steps=%d ...",
+                            payload.get("width", 0), payload.get("height", 0),
+                            payload.get("steps", 0))
+                return
+            # state == "done" oder fehlt → final
+            logger.info("[rvs] flux fertig: %dx%d, %.1fs, %d KB",
+                        payload.get("width", 0), payload.get("height", 0),
+                        payload.get("renderSeconds", 0),
+                        (payload.get("sizeBytes", 0)) // 1024)
+            future.set_result(payload)
+            return
+
         elif msg_type == "service_status":
-            # Gamebox-Bridges (whisper / f5tts) melden ihren Lade-Status.
+            # Gamebox-Bridges (whisper / f5tts / flux) melden ihren Lade-Status.
             # Wir nutzen das fuer den dynamischen STT-Timeout: solange whisper
             # im 'loading' steckt, geben wir der Bridge mehr Zeit (Modell-Download
             # kann 1-2 Min dauern), statt nach 45s lokal zu fallbacken.
@@ -2321,6 +2355,11 @@ class ARIABridge:
                 self._remote_stt_ready = (state == "ready")
                 if self._remote_stt_ready != was_ready:
                     logger.info("[rvs] whisper-bridge -> %s", state)
+            elif svc == "flux":
+                was_ready = self._remote_flux_ready
+                self._remote_flux_ready = (state == "ready")
+                if self._remote_flux_ready != was_ready:
+                    logger.info("[rvs] flux-bridge -> %s", state)
             return
 
         elif msg_type == "config_request":
@@ -2505,6 +2544,101 @@ class ARIABridge:
                     except OSError:
                         pass
 
+    # ── Flux-Roundtrip: Brain → Bridge → RVS → flux-bridge → zurueck ──
+    # FLUX-Render auf der 3060 dauert je nach Aufloesung/Steps 20-90 s.
+    # Beim 1. Render frisch nach Container-Start muss zudem das ~24 GB
+    # Modell von HF geladen werden — daher der grosse Loading-Timeout.
+    _FLUX_TIMEOUT_READY_S = 240.0      # 4 min nach erstem Render
+    _FLUX_TIMEOUT_LOADING_S = 900.0    # 15 min beim allerersten Mal (Modell-Download)
+
+    async def _flux_generate(self, prompt: str, width: int, height: int,
+                             steps: Optional[int], guidance: Optional[float],
+                             seed: Optional[int]) -> dict:
+        """Schickt einen flux_request an die flux-bridge, wartet auf das fertige
+        PNG, speichert es nach /shared/uploads/aria_generated_<ts>.png.
+
+        Rueckgabe:
+            {ok: True,  path, sizeBytes, width, height, steps, guidance, seed, model, renderSeconds}
+            {ok: False, error}
+        """
+        if self.ws_rvs is None:
+            return {"ok": False, "error": "RVS-Verbindung nicht aktiv"}
+
+        request_id = str(uuid.uuid4())
+        loop = asyncio.get_event_loop()
+        future: asyncio.Future = loop.create_future()
+        self._pending_flux[request_id] = future
+
+        try:
+            req_payload: dict = {"requestId": request_id, "prompt": prompt,
+                                 "width": width, "height": height}
+            if steps is not None:
+                req_payload["steps"] = steps
+            if guidance is not None:
+                req_payload["guidance_scale"] = guidance
+            if seed is not None:
+                req_payload["seed"] = seed
+
+            logger.info("[rvs] flux_request → flux-bridge (id=%s, %dx%d, steps=%s, prompt=%r)",
+                        request_id[:8], width, height, steps, prompt[:60])
+            ok = await self._send_to_rvs({
+                "type": "flux_request",
+                "payload": req_payload,
+                "timestamp": int(time.time() * 1000),
+            })
+            if not ok:
+                return {"ok": False, "error": "flux_request konnte nicht gesendet werden"}
+
+            timeout_s = (self._FLUX_TIMEOUT_READY_S
+                         if self._remote_flux_ready
+                         else self._FLUX_TIMEOUT_LOADING_S)
+            result = await asyncio.wait_for(future, timeout=timeout_s)
+
+            if not isinstance(result, dict) or result.get("error"):
+                err = (result or {}).get("error") if isinstance(result, dict) else "leeres Resultat"
+                return {"ok": False, "error": err or "flux-bridge Fehler"}
+
+            b64 = result.get("base64") or ""
+            if not b64:
+                return {"ok": False, "error": "flux_response ohne Bilddaten"}
+
+            try:
+                png_bytes = base64.b64decode(b64)
+            except Exception as e:
+                return {"ok": False, "error": f"PNG-Decode fehlgeschlagen: {e}"}
+
+            SHARED_DIR = "/shared/uploads"
+            os.makedirs(SHARED_DIR, exist_ok=True)
+            ts_ms = int(time.time() * 1000)
+            file_name = f"aria_generated_{ts_ms}.png"
+            path = os.path.join(SHARED_DIR, file_name)
+            try:
+                with open(path, "wb") as f:
+                    f.write(png_bytes)
+            except Exception as e:
+                return {"ok": False, "error": f"Speichern fehlgeschlagen: {e}"}
+
+            logger.info("[rvs] flux PNG gespeichert: %s (%d KB)", path, len(png_bytes) // 1024)
+            return {
+                "ok": True,
+                "path": path,
+                "sizeBytes": len(png_bytes),
+                "width": result.get("width", width),
+                "height": result.get("height", height),
+                "steps": result.get("steps"),
+                "guidance": result.get("guidance"),
+                "seed": result.get("seed"),
+                "model": result.get("model", ""),
+                "renderSeconds": result.get("renderSeconds", 0),
+            }
+        except asyncio.TimeoutError:
+            return {"ok": False, "error": f"Render-Timeout ({int(timeout_s)}s) — flux-bridge offline?"}
+        except Exception as e:
+            logger.exception("[rvs] _flux_generate Fehler")
+            return {"ok": False, "error": str(e)[:200]}
+        finally:
+            self._pending_flux.pop(request_id, None)
+
     async def _send_to_rvs(self, message: dict) -> bool:
         """Sendet eine Nachricht an die App (via RVS) mit Verbindungs-Check.
 
@@ -2735,6 +2869,41 @@ class ARIABridge:
                     # selbst wenn derselbe Name zweimal in Folge kommt.
                     asyncio.create_task(self._emit_activity("tool", tool, force=True))
                     await _send_response(writer, 200, {"ok": True})
+                elif method == "POST" and path == "/internal/flux-generate":
+                    # Vom Brain (flux_generate-Tool) gefeuert. Wir routen den
+                    # Render-Request via RVS an die flux-bridge (Gamebox),
+                    # warten synchron auf die PNG-Antwort, speichern sie nach
+                    # /shared/uploads/ und melden Pfad + Render-Stats zurueck.
+                    # Brain referenziert das Bild dann mit [FILE:]-Marker in
+                    # seiner Antwort, die Bridge broadcastet daraufhin
+                    # automatisch ein file_from_aria-Event an App+Diagnostic.
+                    try:
+                        data = json.loads(body.decode("utf-8", "ignore"))
+                    except Exception as exc:
+                        await _send_response(writer, 400, {"error": f"bad json: {exc}"})
+                        return
+                    prompt = (data.get("prompt") or "").strip()
+                    if not prompt:
+                        await _send_response(writer, 400, {"error": "prompt erforderlich"})
+                        return
+                    try:
+                        width = int(data.get("width") or 1024)
+                        height = int(data.get("height") or 1024)
+                    except (TypeError, ValueError):
+                        width, height = 1024, 1024
+                    steps_raw = data.get("steps")
+                    guidance_raw = data.get("guidance_scale")
+                    seed_raw = data.get("seed")
+                    steps = int(steps_raw) if isinstance(steps_raw, (int, float)) else None
+                    guidance = float(guidance_raw) if isinstance(guidance_raw, (int, float)) else None
+                    seed = int(seed_raw) if isinstance(seed_raw, (int, float)) else None
+
+                    result = await self._flux_generate(
+                        prompt=prompt, width=width, height=height,
+                        steps=steps, guidance=guidance, seed=seed,
+                    )
+                    status = 200 if result.get("ok") else 502
+                    await _send_response(writer, status, result)
                 elif method == "POST" and path == "/internal/delete-chat-message":
                     try:
                         data = json.loads(body.decode("utf-8", "ignore"))

diagnostic/index.html

@@ -2123,7 +2123,7 @@
       // Liste neu aufbauen
       list.innerHTML = '';
       let anyLoading = false, anyError = false;
-      const labels = { f5tts: 'F5-TTS', whisper: 'Whisper STT' };
+      const labels = { f5tts: 'F5-TTS', whisper: 'Whisper STT', flux: 'FLUX Image-Gen' };
       for (const [s, info] of Object.entries(_serviceState)) {
         const row = document.createElement('div');
         row.style.cssText = 'display:flex;align-items:center;gap:6px;';

docs/flux-imagegen-plan.md

@@ -0,0 +1,180 @@
+# FLUX.1-dev Bildgenerierung — Architektur & Stand
+
+Ergaenzung des ARIA-Agent-Stacks um native Text-to-Image-Generierung via
+FLUX.1-dev auf der Gamebox. Folgt dem **gleichen Pattern wie f5tts / whisper**:
+ein eigener Container auf dem Gaming-PC, der sich selbst per WebSocket zum
+RVS verbindet und auf seinen Request-Typ lauscht.
+
+## Pipeline
+
+```
+Stefan / App
+     │ Chat-Nachricht ("mal mir einen Sonnenuntergang ueberm Hangar")
+     ▼
+aria-bridge ── send_to_core ──▶  aria-brain
+                                       │ chooses tool: flux_generate(prompt=..., width=..., ...)
+                                       │ POST /internal/flux-generate
+                                       ▼
+                              aria-bridge (VM)
+                                       │ pushes  {type: "flux_request",
+                                       │           payload: {requestId, prompt, ...}}
+                                       │ via RVS-Broadcast
+                                       ▼
+                                    RVS
+                                       │ fanout
+                                       ▼
+                              flux-bridge (Gamebox)
+                                       │ FluxPipeline.from_pretrained(...)
+                                       │ pipeline(prompt, width, height, steps, guidance).images[0]
+                                       │ PIL → PNG → base64
+                                       │ {type: "flux_response", payload: {state:"done",
+                                       │   requestId, base64, mimeType, ...}}
+                                       ▼
+                                    RVS
+                                       │
+                                       ▼
+                              aria-bridge (VM)
+                                       │ _pending_flux[requestId].set_result(payload)
+                                       │ base64-decode → /shared/uploads/aria_generated_<ts>.png
+                                       │ HTTP 200 zurueck an Brain mit {path, sizeBytes, ...}
+                                       ▼
+                              aria-brain
+                                       │ Tool-Result + Hint: "schreib [FILE: {path}] in deine Antwort"
+                                       │ Final-Reply: "Hier dein Bild:\n[FILE: /shared/uploads/aria_generated_<ts>.png]"
+                                       ▼
+                              aria-bridge
+                                       │ _FILE_MARKER_RE → file_from_aria-Event
+                                       │ Marker bleibt im Chat-Text fuer Hist; App rendert das Bild inline
+                                       ▼
+                                  App + Diagnostic
+```
+
+## Komponenten
+
+### 1. `flux/bridge.py` (neu) — flux-bridge Container
+
+- `FluxPipeline` (diffusers) mit `enable_model_cpu_offload()` als Default,
+  damit FLUX.1-dev (~24 GB on disk, ~12 B params) auf einer RTX 3060
+  (12 GB VRAM) ueberhaupt laeuft.
+- Lazy-Load: Modell wird beim ersten `flux_request` (oder im Initial-Load)
+  geladen, `service_status: "flux", state: "loading" | "ready" | "error"`
+  wird via RVS broadcastet → Diagnostic-Badge zeigt's an.
+- Single-Worker-Queue (`_flux_queue`) — GPU darf nicht parallel rendern,
+  sonst OOM oder Crash.
+- Progress-Ping: `flux_response {state: "rendering"}` direkt nach
+  Queue-Pickup, damit die aria-bridge weiss "Auftrag angekommen", auch
+  wenn der eigentliche Render 60s braucht.
+- Caps:
+  - `width`/`height`: 256 .. `FLUX_MAX_DIM` (Default 1536), gesnappt auf
+    Vielfache von 64.
+  - `steps`: 1 .. `FLUX_MAX_STEPS` (Default 50).
+  - `guidance_scale`: 0.0 .. 20.0.
+  - `prompt`: max 2000 chars.
+- Env-Switches:
+  - `FLUX_MODEL` — Default `black-forest-labs/FLUX.1-dev` (non-commercial).
+    Alt: `FLUX.1-schnell` (Apache-2.0, 4 Steps, deutlich schneller).
+  - `FLUX_OFFLOAD` — `model` (default), `sequential` (sparsamer, langsamer)
+    oder `none` (alles auf GPU; nur fuer >=24 GB VRAM-Karten).
+  - `FLUX_DTYPE` — `bfloat16` (default) oder `float16`.
+  - `HF_TOKEN` — FLUX.1-dev braucht HuggingFace-Login.
+
+### 2. `flux/docker-compose.yml` — eigener Stack
+
+Bewusst NICHT mit in `xtts/docker-compose.yml` gepackt: FLUX kann auch
+separat laufen (z.B. spaeter auf einer 4090, waehrend die 3060 weiter
+TTS+STT bedient). Eigener Compose, eigene `.env.example`, eigenes
+`hf-cache/`-Volume.
+
+- GPU-Reservation analog zu f5tts/whisper.
+- Volume `./hf-cache:/root/.cache/huggingface` — wenn flux auf der
+  gleichen Maschine wie xtts laeuft kann man `../xtts/hf-cache`
+  symlinken, dann ist der Modell-Cache geteilt.
+- Restart `unless-stopped`.
+
+### 3. `rvs/server.js` — Allowlist erweitert
+
+Neue Typen: `flux_request`, `flux_response` (auch wenn das Initial-Load-
+broadcast `service_status` bereits zugelassen war).
+
+### 4. `bridge/aria_bridge.py`
+
+- `self._pending_flux: dict[str, asyncio.Future]` — request_id → future.
+- `self._remote_flux_ready: bool` — wird von `service_status` Updates
+  gefuellt; steuert den HTTP-Timeout (240 s wenn ready, 900 s waehrend
+  des allerersten Modell-Downloads).
+- `flux_response`-Handler: Progress-Ping (`state == "rendering"`) bleibt
+  no-op auf der Future; `state == "done"` setzt die Future, Error setzt
+  `{"error": ...}`.
+- `_flux_generate(prompt, width, height, steps, guidance, seed)` — Helper:
+  1. UUID + Future
+  2. `flux_request` broadcasten
+  3. `asyncio.wait_for(future, timeout=...)`
+  4. base64 → `/shared/uploads/aria_generated_<ts>.png`
+  5. dict mit `{ok, path, sizeBytes, width, height, steps, guidance, seed, model, renderSeconds}`
+- HTTP-Endpoint `POST /internal/flux-generate` im internen Listener
+  (Port 8090). Validiert prompt + clamps, ruft `_flux_generate`, gibt
+  Result als JSON zurueck.
+
+### 5. `aria-brain/agent.py` — META-Tool `flux_generate`
+
+```jsonc
+{
+  "name": "flux_generate",
+  "parameters": {
+    "prompt": "string (englischer Prompt — FLUX liefert auf EN besser)",
+    "width":  "integer (256..1536, default 1024)",
+    "height": "integer (256..1536, default 1024)",
+    "steps":  "integer (1..50, default 28)",
+    "guidance_scale": "number (default 3.5)",
+    "seed":   "integer (optional)"
+  }
+}
+```
+
+Dispatcher:
+- POSTet `{prompt, width, height, steps, guidance_scale, seed}` an
+  `http://aria-bridge:8090/internal/flux-generate` (urllib, 1200 s Timeout
+  — der erste Render kann den 24 GB Modell-Download triggern).
+- Bei `ok=true` gibt das Tool den **Pfad** + Render-Stats zurueck und
+  weist Claude explizit an: *"Schreibe `[FILE: <path>]` in deine
+  Antwort an Stefan, dann zeigt die App das Bild inline."*
+- Brain ueberlegt sich den Begleittext selber und packt den Marker an
+  passende Stelle.
+
+### 6. `diagnostic/index.html` — Status-Badge
+
+Label `flux: 'FLUX Image-Gen'` zum bestehenden `updateServiceStatus()`-Switch
+hinzugefuegt — kein neuer Code, gleicher Banner-Mechanismus wie F5-TTS /
+Whisper.
+
+## File-Lifecycle
+
+Generierte Bilder leben unter `/shared/uploads/aria_generated_<ts>.png`
+(gleicher Folder wie User-Uploads). Damit:
+- `[FILE: ...]`-Marker funktioniert (Bridge erlaubt nur Pfade unter
+  `/shared/uploads/`).
+- File-Manager-Endpoints in Diagnostic (Liste/Loeschen/Zip) sehen sie
+  ohne Sonderbehandlung.
+- Memory-Anhaenge: ARIA kann ein generiertes Bild im selben Turn an
+  einen Memory-Eintrag haengen (`memory_save(attach_paths=[path])`).
+
+## Bekannte Stolpersteine
+
+- **HF-Login**: FLUX.1-dev ist gated. Vor erstem Start `HF_TOKEN` im
+  `.env` setzen oder im Container `huggingface-cli login` machen, sonst
+  403 beim ersten Download.
+- **Erster Render dauert lang**: 24 GB Modell laden + CUDA-Warmup → 5-10
+  min realistisch. Brain-HTTP-Timeout ist 1200 s, RVS-Future-Timeout
+  900 s (loading-Modus). Stefan sollte beim ersten "Mal mir was"-Request
+  ein bisschen Geduld haben — danach sind Renders ~30-90 s.
+- **Lizenz**: FLUX.1-dev ist *non-commercial* (FLUX.1 Dev Non-Commercial
+  License). Fuer kommerzielle Nutzung muss man auf `FLUX.1-schnell`
+  (Apache-2.0) oder `FLUX.1-pro` (API only) wechseln. Stefan kann das
+  ueber `FLUX_MODEL` in der `.env` umstellen.
+- **VRAM**: 12 GB (3060) reichen NUR mit `enable_model_cpu_offload`. Bei
+  Out-of-Memory in den Logs auf `FLUX_OFFLOAD=sequential` switchen
+  (deutlich langsamer, aber peak-VRAM ~6 GB).
+- **Parallele Calls**: Single-Worker-Queue in der flux-bridge — ein
+  zweiter `flux_generate`-Tool-Call von Brain wartet, bis der erste fertig
+  ist. In der Praxis kein Problem, weil Stefan eh nicht zwei Bilder
+  gleichzeitig macht.

flux/.env.example

@@ -0,0 +1,36 @@
+# ════════════════════════════════════════════════
+#  ARIA FLUX-Bridge — Konfiguration
+#  Kopieren nach .env und anpassen
+# ════════════════════════════════════════════════
+
+# RVS Verbindung (gleiche Daten wie auf der ARIA-VM / xtts/.env)
+RVS_HOST=mobil.hacker-net.de
+RVS_PORT=444
+RVS_TLS=true
+RVS_TLS_FALLBACK=true
+RVS_TOKEN=dein_token_hier
+
+# HuggingFace-Token — FLUX.1-dev ist gated (auf
+# https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev "Agree" klicken,
+# dann unter https://huggingface.co/settings/tokens ein "Read"-Token
+# erzeugen). Fuer FLUX.1-schnell nicht noetig.
+HF_TOKEN=
+
+# Modell:
+#   black-forest-labs/FLUX.1-dev      (Default, ~24 GB, non-commercial)
+#   black-forest-labs/FLUX.1-schnell  (4 Steps, Apache-2.0, schneller)
+FLUX_MODEL=black-forest-labs/FLUX.1-dev
+
+# Offloading-Strategie (VRAM-Steuerung):
+#   model       — Default. Komponentenweise CPU-Offload, gut fuer 12 GB Karten.
+#   sequential  — sparsamer (Peak ~6 GB), aber 2-3x langsamer.
+#   none        — alles auf GPU. Nur fuer >= 24 GB VRAM-Karten.
+FLUX_OFFLOAD=model
+
+# Float-Type. bfloat16 ist FLUX-native; auf alten Karten ohne BF16-Support
+# auf float16 wechseln.
+FLUX_DTYPE=bfloat16
+
+# Hard-Caps gegen versehentlich teure Renders
+FLUX_MAX_STEPS=50
+FLUX_MAX_DIM=1536

flux/.gitignore

@@ -0,0 +1,5 @@
+# HuggingFace Model-Cache (FLUX.1-dev ~24 GB on disk)
+hf-cache/
+
+# Docker .env
+.env

flux/Dockerfile

@@ -0,0 +1,23 @@
+FROM nvidia/cuda:12.2.2-cudnn8-runtime-ubuntu22.04
+
+ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
+ENV PYTHONUNBUFFERED=1
+
+RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
+    python3 python3-pip git \
+    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
+
+WORKDIR /app
+
+# PyTorch CUDA-Wheels zuerst, damit diffusers nicht CPU-Torch zieht.
+# Versionsmatrix wie bei f5tts gehalten (cu121, Torch 2.3.1) — gleicher
+# Treiber-Footprint, gleicher HF-Cache-Pfad.
+RUN pip3 install --no-cache-dir torch==2.3.1 \
+    --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
+
+COPY requirements.txt .
+RUN pip3 install --no-cache-dir -r requirements.txt
+
+COPY bridge.py .
+
+CMD ["python3", "bridge.py"]

flux/bridge.py

@@ -0,0 +1,394 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""
+ARIA FLUX-Bridge — laeuft auf der Gamebox (RTX 3060).
+
+Empfaengt flux_request via RVS → FLUX.1-dev/-schnell auf GPU → sendet
+flux_response mit base64-PNG zurueck an die aria-bridge. Diese speichert
+die Datei nach /shared/uploads/ und ARIA referenziert sie mit
+[FILE: ...]-Marker in ihrer Antwort.
+
+12 GB VRAM auf der 3060 reichen fuer FLUX.1-dev nur mit
+`enable_model_cpu_offload()` — sonst OOM. Setze FLUX_OFFLOAD=sequential
+fuer Maximal-Sparsamkeit (langsamer) oder FLUX_OFFLOAD=none wenn die
+GPU genug VRAM hat (z.B. spaeter 4090).
+
+Env:
+  RVS_HOST, RVS_PORT, RVS_TLS, RVS_TLS_FALLBACK, RVS_TOKEN
+  FLUX_MODEL         Default: black-forest-labs/FLUX.1-dev
+                     Alt: black-forest-labs/FLUX.1-schnell (4-Step, Apache-2.0)
+  FLUX_DEVICE        Default: cuda
+  FLUX_DTYPE         Default: bfloat16 (alt: float16)
+  FLUX_OFFLOAD       Default: model (alt: sequential | none)
+  FLUX_MAX_STEPS     Default: 50
+  FLUX_MAX_DIM       Default: 1536
+"""
+import asyncio
+import base64
+import io
+import json
+import logging
+import os
+import sys
+import time
+import uuid
+from typing import Optional
+
+import websockets
+
+logging.basicConfig(
+    level=logging.INFO,
+    format="%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s",
+    datefmt="%H:%M:%S",
+)
+logger = logging.getLogger("flux-bridge")
+# HuggingFace/Torch download-Logs daempfen
+logging.getLogger("httpx").setLevel(logging.WARNING)
+logging.getLogger("urllib3").setLevel(logging.WARNING)
+
+RVS_HOST = os.getenv("RVS_HOST", "").strip()
+RVS_PORT = int(os.getenv("RVS_PORT", "443"))
+RVS_TLS = os.getenv("RVS_TLS", "true").lower() == "true"
+RVS_TLS_FALLBACK = os.getenv("RVS_TLS_FALLBACK", "true").lower() == "true"
+RVS_TOKEN = os.getenv("RVS_TOKEN", "").strip()
+
+FLUX_MODEL = os.getenv("FLUX_MODEL", "black-forest-labs/FLUX.1-dev").strip()
+FLUX_DEVICE = os.getenv("FLUX_DEVICE", "cuda").strip()
+FLUX_DTYPE = os.getenv("FLUX_DTYPE", "bfloat16").strip().lower()
+FLUX_OFFLOAD = os.getenv("FLUX_OFFLOAD", "model").strip().lower()
+FLUX_MAX_STEPS = int(os.getenv("FLUX_MAX_STEPS", "50"))
+FLUX_MAX_DIM = int(os.getenv("FLUX_MAX_DIM", "1536"))
+
+# FLUX-dev native: guidance=3.5, steps=28. FLUX-schnell: guidance=0.0, steps=4.
+DEFAULT_STEPS_DEV = 28
+DEFAULT_STEPS_SCHNELL = 4
+DEFAULT_GUIDANCE_DEV = 3.5
+DEFAULT_GUIDANCE_SCHNELL = 0.0
+
+
+def _is_schnell(model_id: str) -> bool:
+    return "schnell" in model_id.lower()
+
+
+def _torch_dtype():
+    """Lazy-resolve damit Torch erst beim Modell-Laden importiert wird."""
+    import torch
+    return {"bfloat16": torch.bfloat16, "float16": torch.float16, "float32": torch.float32}\
+        .get(FLUX_DTYPE, torch.bfloat16)
+
+
+def _snap_dim(v: int, default: int = 1024) -> int:
+    """FLUX braucht Multiples von 16 (sicher: 64). Clamp + Snap."""
+    try:
+        n = int(v)
+    except (TypeError, ValueError):
+        n = default
+    n = max(256, min(FLUX_MAX_DIM, n))
+    # Auf naechstes Vielfaches von 64 abrunden
+    n = (n // 64) * 64
+    return max(256, n)
+
+
+class FluxRunner:
+    """Haelt die FLUX-Pipeline. Synthese laeuft im Executor (blocking).
+
+    GPU ist die Engstelle — wir serialisieren via Queue im Caller, hier
+    nur Single-Lock fuer load. Ein Render auf der 3060 dauert je nach
+    Steps/Aufloesung 20-90 s.
+    """
+
+    def __init__(self) -> None:
+        self.pipe = None
+        self._lock = asyncio.Lock()
+        self.model_id: str = FLUX_MODEL
+        self.last_load_seconds: float = 0.0
+
+    def _load_blocking(self) -> None:
+        import torch
+        from diffusers import FluxPipeline
+
+        logger.info("Lade FLUX '%s' (dtype=%s, offload=%s)...",
+                    self.model_id, FLUX_DTYPE, FLUX_OFFLOAD)
+        t0 = time.time()
+        pipe = FluxPipeline.from_pretrained(self.model_id, torch_dtype=_torch_dtype())
+
+        if FLUX_OFFLOAD == "sequential":
+            pipe.enable_sequential_cpu_offload()
+        elif FLUX_OFFLOAD == "none":
+            pipe.to(FLUX_DEVICE)
+        else:  # "model" — default, Sweet-Spot fuer 12 GB Karten
+            pipe.enable_model_cpu_offload()
+
+        # VAE-Tiling spart VRAM bei grossen Bildern (>1024)
+        try:
+            pipe.vae.enable_tiling()
+        except Exception:
+            pass
+
+        self.pipe = pipe
+        self.last_load_seconds = time.time() - t0
+        logger.info("FLUX geladen in %.1fs", self.last_load_seconds)
+        # CUDA-Cache nach dem Load aufraeumen
+        try:
+            torch.cuda.empty_cache()
+        except Exception:
+            pass
+
+    async def ensure_loaded(self) -> None:
+        async with self._lock:
+            if self.pipe is not None:
+                return
+            loop = asyncio.get_event_loop()
+            await loop.run_in_executor(None, self._load_blocking)
+
+    def _generate_blocking(self, prompt: str, width: int, height: int,
+                           steps: int, guidance: float, seed: Optional[int]) -> bytes:
+        import torch
+        gen = None
+        if seed is not None and seed >= 0:
+            gen = torch.Generator(device=FLUX_DEVICE).manual_seed(int(seed))
+
+        logger.info("Render: %dx%d, steps=%d, guidance=%.2f, seed=%s, prompt=%r",
+                    width, height, steps, guidance, seed, prompt[:80])
+        out = self.pipe(
+            prompt=prompt,
+            width=width,
+            height=height,
+            num_inference_steps=steps,
+            guidance_scale=guidance,
+            generator=gen,
+        )
+        image = out.images[0]
+        buf = io.BytesIO()
+        image.save(buf, format="PNG", optimize=True)
+        png_bytes = buf.getvalue()
+        # VRAM zurueckgeben fuer den naechsten Render
+        try:
+            torch.cuda.empty_cache()
+        except Exception:
+            pass
+        return png_bytes
+
+    async def generate(self, prompt: str, width: int, height: int,
+                       steps: int, guidance: float, seed: Optional[int]) -> bytes:
+        await self.ensure_loaded()
+        loop = asyncio.get_event_loop()
+        return await loop.run_in_executor(
+            None, self._generate_blocking, prompt, width, height, steps, guidance, seed,
+        )
+
+
+# ── Helpers ─────────────────────────────────────────────────
+
+
+async def _send(ws, mtype: str, payload: dict) -> None:
+    try:
+        await ws.send(json.dumps({
+            "type": mtype,
+            "payload": payload,
+            "timestamp": int(time.time() * 1000),
+        }))
+    except Exception as e:
+        logger.warning("Send fehlgeschlagen (%s): %s", mtype, e)
+
+
+async def _broadcast_status(ws, state: str, **extra) -> None:
+    """Sendet service_status fuer das Flux-Modul.
+    state: 'loading' | 'ready' | 'error'."""
+    payload = {"service": "flux", "state": state}
+    payload.update(extra)
+    await _send(ws, "service_status", payload)
+
+
+# ── Flux-Request Queue ──────────────────────────────────────
+
+# Eine GPU, ein Render gleichzeitig. Parallele Requests OOM-en sonst.
+_flux_queue: "asyncio.Queue[tuple]" = asyncio.Queue()
+
+
+def _resolve_request(payload: dict, runner: FluxRunner) -> tuple[str, int, int, int, float, Optional[int]]:
+    """Liest Felder aus dem flux_request payload + clampt auf Caps."""
+    prompt = (payload.get("prompt") or "").strip()
+    if not prompt:
+        raise ValueError("prompt fehlt")
+    if len(prompt) > 2000:
+        prompt = prompt[:2000]
+
+    width = _snap_dim(payload.get("width", 1024))
+    height = _snap_dim(payload.get("height", 1024))
+
+    schnell = _is_schnell(runner.model_id)
+    default_steps = DEFAULT_STEPS_SCHNELL if schnell else DEFAULT_STEPS_DEV
+    default_guidance = DEFAULT_GUIDANCE_SCHNELL if schnell else DEFAULT_GUIDANCE_DEV
+
+    try:
+        steps = int(payload.get("steps", default_steps))
+    except (TypeError, ValueError):
+        steps = default_steps
+    steps = max(1, min(FLUX_MAX_STEPS, steps))
+
+    try:
+        guidance = float(payload.get("guidance_scale", default_guidance))
+    except (TypeError, ValueError):
+        guidance = default_guidance
+    if not (0.0 <= guidance <= 20.0):
+        guidance = default_guidance
+
+    seed = payload.get("seed")
+    if seed is not None:
+        try:
+            seed = int(seed)
+        except (TypeError, ValueError):
+            seed = None
+
+    return prompt, width, height, steps, guidance, seed
+
+
+async def _flux_worker(ws, runner: FluxRunner) -> None:
+    """Serialisiert Renders — eine GPU, ein Bild gleichzeitig."""
+    while True:
+        payload = await _flux_queue.get()
+        request_id = payload.get("requestId") or str(uuid.uuid4())
+        try:
+            await _do_render(ws, runner, payload, request_id)
+        except Exception:
+            logger.exception("Flux-Worker Fehler")
+            await _send(ws, "flux_response", {
+                "requestId": request_id,
+                "error": "internal error",
+            })
+        finally:
+            _flux_queue.task_done()
+
+
+async def _do_render(ws, runner: FluxRunner, payload: dict, request_id: str) -> None:
+    t0 = time.time()
+    try:
+        prompt, width, height, steps, guidance, seed = _resolve_request(payload, runner)
+    except ValueError as e:
+        logger.warning("flux_request invalid: %s", e)
+        await _send(ws, "flux_response", {"requestId": request_id, "error": str(e)})
+        return
+
+    # Progress-Ping: User soll sehen dass was passiert (Render >30s realistisch)
+    await _send(ws, "flux_response", {
+        "requestId": request_id,
+        "state": "rendering",
+        "width": width, "height": height, "steps": steps,
+    })
+
+    try:
+        png = await runner.generate(prompt, width, height, steps, guidance, seed)
+    except Exception as e:
+        logger.exception("FLUX Render-Fehler")
+        await _send(ws, "flux_response", {"requestId": request_id, "error": str(e)[:200]})
+        return
+
+    dt = time.time() - t0
+    b64 = base64.b64encode(png).decode("ascii")
+    logger.info("Render fertig: %dx%d, %d KB PNG, %.1fs", width, height, len(png) // 1024, dt)
+
+    await _send(ws, "flux_response", {
+        "requestId": request_id,
+        "state": "done",
+        "base64": b64,
+        "mimeType": "image/png",
+        "width": width,
+        "height": height,
+        "steps": steps,
+        "guidance": guidance,
+        "seed": seed,
+        "model": runner.model_id,
+        "renderSeconds": round(dt, 2),
+        "sizeBytes": len(png),
+    })
+
+
+# ── Haupt-Loop ──────────────────────────────────────────────
+
+
+async def run_loop(runner: FluxRunner) -> None:
+    use_tls = RVS_TLS
+    retry_s = 2
+    tls_fallback_tried = False
+
+    while True:
+        scheme = "wss" if use_tls else "ws"
+        url = f"{scheme}://{RVS_HOST}:{RVS_PORT}/ws?token={RVS_TOKEN}"
+        masked = url.replace(RVS_TOKEN, "***") if RVS_TOKEN else url
+
+        try:
+            logger.info("Verbinde zu RVS: %s", masked)
+            # max_size 100 MB damit ein 4 MP PNG (~5-10 MB → ~13 MB base64)
+            # locker reinpasst. Mit dem RVS-Limit (100 MB) konsistent.
+            async with websockets.connect(url, ping_interval=20, ping_timeout=10,
+                                          max_size=100 * 1024 * 1024) as ws:
+                logger.info("RVS verbunden")
+                retry_s = 2
+                tls_fallback_tried = False
+
+                async def _load_with_status():
+                    try:
+                        if runner.pipe is not None:
+                            logger.info("Initial: broadcaste ready (Pipeline schon im RAM: %s)",
+                                        runner.model_id)
+                            await _broadcast_status(ws, "ready",
+                                                    model=runner.model_id,
+                                                    loadSeconds=runner.last_load_seconds)
+                        else:
+                            logger.info("Initial: broadcaste loading + lade '%s'", runner.model_id)
+                            await _broadcast_status(ws, "loading", model=runner.model_id)
+                            await runner.ensure_loaded()
+                            await _broadcast_status(ws, "ready",
+                                                    model=runner.model_id,
+                                                    loadSeconds=runner.last_load_seconds)
+                    except Exception as e:
+                        logger.exception("Initial-Load crashed: %s", e)
+                        try:
+                            await _broadcast_status(ws, "error", error=str(e)[:200])
+                        except Exception:
+                            pass
+                asyncio.create_task(_load_with_status())
+
+                worker = asyncio.create_task(_flux_worker(ws, runner))
+
+                try:
+                    async for raw in ws:
+                        try:
+                            msg = json.loads(raw)
+                        except Exception:
+                            continue
+                        mtype = msg.get("type", "")
+                        payload = msg.get("payload", {}) or {}
+
+                        if mtype == "flux_request":
+                            await _flux_queue.put(payload)
+                finally:
+                    worker.cancel()
+                    try:
+                        await worker
+                    except asyncio.CancelledError:
+                        pass
+        except Exception as e:
+            logger.warning("Verbindung verloren: %s", e)
+            if use_tls and RVS_TLS_FALLBACK and not tls_fallback_tried:
+                logger.info("TLS fehlgeschlagen — Fallback auf ws://")
+                use_tls = False
+                tls_fallback_tried = True
+                continue
+            await asyncio.sleep(min(retry_s, 30))
+            retry_s = min(retry_s * 2, 30)
+
+
+async def main() -> None:
+    if not RVS_HOST:
+        logger.error("RVS_HOST nicht gesetzt — Abbruch")
+        sys.exit(1)
+    runner = FluxRunner()
+    await run_loop(runner)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    try:
+        asyncio.run(main())
+    except KeyboardInterrupt:
+        sys.exit(0)

flux/docker-compose.yml

@@ -0,0 +1,60 @@
+# ════════════════════════════════════════════════
+#  ARIA FLUX-Bridge — Text-to-Image (GPU)
+#  Eigener Stack, weil FLUX auch auf einer anderen
+#  Maschine als f5tts/whisper laufen kann (z.B. 4090
+#  separat vom Gaming-PC). Verbindet sich selbst per
+#  WebSocket zum RVS und lauscht auf flux_request.
+# ════════════════════════════════════════════════
+#
+#  Voraussetzungen:
+#    - NVIDIA-GPU mit >= 12 GB VRAM (3060 reicht mit
+#      enable_model_cpu_offload). Bei < 12 GB:
+#      FLUX_OFFLOAD=sequential setzen, sonst OOM.
+#    - Docker mit NVIDIA Container Toolkit
+#    - HuggingFace-Token in .env (FLUX.1-dev ist gated)
+#    - .env mit RVS-Verbindungsdaten (gleiche wie xtts!)
+#
+#  Start: docker compose up -d
+# ════════════════════════════════════════════════
+
+services:
+
+  # ─── FLUX.1-dev Bildgenerierung (GPU) ─────────
+  # Empfaengt flux_request via RVS, rendert PNG mit FLUX.1-dev (12B Params)
+  # und broadcastet flux_response mit base64-PNG zurueck. aria-bridge speichert
+  # die Datei nach /shared/uploads/ und ARIA referenziert sie via [FILE:]-Marker.
+  #
+  # Modell-Wahl per FLUX_MODEL:
+  #   - black-forest-labs/FLUX.1-dev      (Default, 28 Steps, non-commercial)
+  #   - black-forest-labs/FLUX.1-schnell  (4 Steps, Apache-2.0, schneller)
+  # HuggingFace-Token noetig fuer FLUX.1-dev — vorher `huggingface-cli login`
+  # oder HF_TOKEN in .env setzen, sonst 403 beim ersten Download.
+  flux-bridge:
+    build: .
+    container_name: aria-flux-bridge
+    deploy:
+      resources:
+        reservations:
+          devices:
+            - driver: nvidia
+              count: 1
+              capabilities: [gpu]
+    environment:
+      - RVS_HOST=${RVS_HOST}
+      - RVS_PORT=${RVS_PORT:-443}
+      - RVS_TLS=${RVS_TLS:-true}
+      - RVS_TLS_FALLBACK=${RVS_TLS_FALLBACK:-true}
+      - RVS_TOKEN=${RVS_TOKEN}
+      - FLUX_MODEL=${FLUX_MODEL:-black-forest-labs/FLUX.1-dev}
+      - FLUX_DEVICE=${FLUX_DEVICE:-cuda}
+      - FLUX_DTYPE=${FLUX_DTYPE:-bfloat16}
+      - FLUX_OFFLOAD=${FLUX_OFFLOAD:-model}
+      - FLUX_MAX_STEPS=${FLUX_MAX_STEPS:-50}
+      - FLUX_MAX_DIM=${FLUX_MAX_DIM:-1536}
+      - HF_TOKEN=${HF_TOKEN:-}        # FLUX.1-dev braucht Login-Token
+    volumes:
+      - ./hf-cache:/root/.cache/huggingface      # Bind-Mount. FLUX.1-dev ~24 GB on disk!
+                                                 # Wenn flux auf der gleichen Maschine
+                                                 # wie xtts laeuft: ../xtts/hf-cache
+                                                 # symlinken um den Cache zu teilen.
+    restart: unless-stopped

flux/requirements.txt

@@ -0,0 +1,9 @@
+diffusers>=0.30.0
+transformers>=4.43.0
+accelerate>=0.33.0
+sentencepiece>=0.2.0
+protobuf>=4.25.0
+pillow>=10.0.0
+huggingface_hub>=0.24.0
+websockets>=12.0
+numpy>=1.24

rvs/server.js

@@ -39,6 +39,7 @@ const ALLOWED_TYPES = new Set([
   "stt_request", "stt_response",
   "service_status",
   "config_request",
+  "flux_request", "flux_response",
 ]);
 
 // Token-Raum: token -> { clients: Set<ws> }

xtts/docker-compose.yml

@@ -2,6 +2,9 @@
 #  ARIA Gamebox Stack — GPU F5-TTS + Whisper STT
 #  Laeuft auf dem Gaming-PC (RTX 3060)
 #  Verbindet sich zum RVS fuer TTS/STT-Requests
+#
+#  FLUX-Bildgenerierung liegt im /flux Verzeichnis im Repo-Root —
+#  eigener Compose-Stack, kann auch auf einer anderen Maschine laufen.
 # ════════════════════════════════════════════════
 #
 #  Voraussetzungen: