MCP tool for image generation used stable diffusion 1.5. https://git.takashi-2521.com/generate-image-sd15-mcp.git/atom?h=main 2026-09-12T09:53:46+00:00 2026-09-12T09:53:46+00:00 tanaka takashi isazaka@gmail.com 2026-09-12T09:53:46+00:00 urn:sha1:23f6c0850385d873d2e55926a34855c479cd3def 2026-09-12T09:52:14+00:00 tanaka takashi isazaka@gmail.com 2026-09-12T09:52:14+00:00 urn:sha1:34fe9ead73abfa5ce50fd2351cca8a844099df36 CPU版PyTorchが選択されていた依存設定を修正し、RTX 5050上でStable Diffusion 1.5のMCP generate_imageを実行できる構成へ更新。併せてVAEとLoRAの仕様・実装・テストを明確化した。 CUDA / 依存管理: - torch 2.14.0+cu132とtorchvision 0.29.0+cu132をruntime依存へ固定 - PyTorch CUDA 13.2のexplicit indexとtool.uv.sourcesをuv設定へ追加 - uv.lockをCUDA wheelに更新し、uv sync後もCPU版へ戻らないよう修正 - RTX 5050の認識、CUDA 13.2 runtime、GPU FP16演算を確認 モデル・オフライン実行: - model.root配下のhuggingface cacheをDiffusersへ明示的に渡すよう変更 - checkpoint、外部VAE、ControlNetのsingle-file loadをlocal_files_onlyで統一 - SD 1.5 checkpointと公式pipeline構成・tokenizerによるオフラインloadを確認 - data/config.generate-image.tomlにText-to-Image用最小設定を追加 - data/MODELS.mdにモデル出典、容量、SHA-256、cache構成、検証結果を記録 - 4.27GBのcheckpoint、cache、生成画像はGit管理対象外を維持 VAE / LoRA: - Stable Diffusion pipelineではVAE componentが必須であることを仕様・設計・設定文書に明記 - model.vaeはVAEの有無ではなく外部VAE差し替えの任意設定であることを明確化 - checkpoint内蔵VAEも外部VAEもない場合はpipeline初期化を失敗させる検証を追加 - 複数LoRAを起動時にロードし各weightでset_adaptersする既存動作を文書化 - generate_imageを含む全生成ツールへ設定済みLoRAが共通適用されることを明記 - 外部VAE差し替え、VAE欠落、複数LoRA適用のunit testを追加 動作確認: - 実backendとin-process MCP Clientを使うsmoke_generate_image.pyを追加 - RTX 5050でSD 1.5、512x512、20 stepsのgenerate_imageを実行 - PNG ImageContent返却とseed、size、mode、timestamp、処理時間metadataを確認 - GPU生成時間18.313秒 - pytest: 32 passed - Ruff lint/format: passed - Pyright: 0 errors, 0 warnings - uv lock check: passed