MCP tool for image generation used stable diffusion 1.5. https://git.takashi-2521.com/generate-image-sd15-mcp.git/atom?h=main 2026-09-12T13:35:10+00:00 2026-09-12T13:35:10+00:00 tanaka takashi isazaka@gmail.com 2026-09-12T13:35:10+00:00 urn:sha1:a61cb74f739e9fadb5a3cfb0feb7d03254921985 配布パッケージ名、CLIコマンド名、MCPサーバ名、文書中のアプリ名を 全て generate-image-sd15-mcp に統一した。Pythonパッケージ名 (mcp_sd15)とディレクトリ構造は変更せず、import文への影響なし。 変更内容: - pyproject.toml: name="mcp-sd15" → "generate-image-sd15-mcp" project.scripts: mcp-sd15 → generate-image-sd15-mcp - cli.py: argparse prog="mcp-sd15" → "generate-image-sd15-mcp" - server.py: MCPServer("mcp-sd15") → "generate-image-sd15-mcp" - README.md: 見出しと起動コマンドを更新 - doc/config.md: アプリ名と起動コマンド例を更新 - doc/mcp.md: 概要のアプリ名を更新 - doc/Design.md: モジュール構成、設定オブジェクト、スクリプト名を更新 - .github/copilot-instructions.md: リポジトリ指示のアプリ名を更新 - script/smoke_streamable_http.py: docstringのアプリ名を更新 - script/smoke_matrix.py: docstringのアプリ名を更新 - uv.lock: パッケージ名を更新 検証: - ruff format/check、pyright 0 errors、pytest 61 passed - uv run generate-image-sd15-mcp --version でコマンド名を確認 2026-09-12T13:26:13+00:00 tanaka takashi isazaka@gmail.com 2026-09-12T13:26:13+00:00 urn:sha1:546eca3591515b26516922860fe2cf1b573a5f82 IndexErrorを解消。あわせて外部VAEロードの既存バグも修正した。 問題: kohya形式LoRA（pixelartV3, pixel_f2, pixel sprites等）のロード時に Diffusers内部でIndexError: list index out of rangeが発生し、サーバが 起動失敗していた。LCM LoRAはtext encoderキーを含まないため成功していた。 原因: Transformers 5.x系のCLIPTextModel.named_modules()が返すモジュール名 （encoder.layers.0.self_attn.k_proj）と、Diffusersがkohya形式LoRAを PEFT形式へ変換後のキー（text_model.encoder.layers.0...lora_B.weight）の 間でtext_model.プレフィックスの有無が不一致となり、rank_dictが空になって get_peft_kwargsでlist(rank_dict.values())[0]がIndexErrorになる。 Transformers 4.x系ではnamed_modules()がtext_model.プレフィックス付きの モジュール名を返すため、PEFTキーと一致し正常にロードできる。 対応: transformers>=4.45,<5 に固定。4.x系最新版の4.57.6を採用。 これに伴いdiffusers 0.40.0→0.39.0、huggingface-hub 1.31.0→0.36.2、 tokenizers 0.23.2→0.22.2に変更された。peft 0.20.0は変更なし。 LoDAロード処理のコードは変更せず、標準APIのpipeline.load_lora_weights() をそのまま使用。モンキーパッチやキー書き換え等の互換性パッチは追加していない。 あわせて外部VAEロードの既存バグも修正: AutoencoderKL.from_single_fileがネットワークからconfig.jsonを取得 しようとして失敗する問題を、_vae_config_dir()でローカルhuggingface cache内のvae/config.jsonディレクトリを動的に見つけてconfigパラメータ に渡すことで解消。 変更内容: - pyproject.toml: transformers>=4.45 を transformers>=4.45,<5 に変更 - uv.lock: transformers 5.17.0→4.57.6, diffusers 0.40.0→0.39.0, huggingface-hub 1.31.0→0.36.2, tokenizers 0.23.2→0.22.2 - pipeline_factory.py: _vae_config_dir()メソッド追加、VAEロード時に configパラメータでローカルconfigディレクトリを指定 - tests/test_pipeline_factory.py: _vae_config_dirをモンキーパッチ、 VAE config引数の検証追加 - script/smoke_matrix.py: 10パターン網羅検証スクリプト追加 (4 checkpoint × VAE × 4種LoRA × scheduler) 検証: - ruff format/check、pyright 0 errors、pytest 61 passed - 実GPU・実モデルで10パターン全て成功（10 ok / 0 fail） - 4種checkpoint単体: 全て成功 - 外部VAE差し替え: 成功 - pixel sprites / pixelartV3 / pixel_f2: 全て成功（IndexError解消） - LCM LoRA + lcm scheduler: 成功 - animekawa + 外部VAE + pixelartV3 + euler_a: 成功