feat: SD 1.x向けScheduler対応を5種類に整理

generation.schedulerの正式対応値をdpmpp_2m_karras、dpmpp_2m_sde_karras、euler_a、ddim、lcmに限定し、既定値をdpmpp_2m_karrasへ変更する。旧dpmpp_2m、eulerおよび未知値は起動時の設定validationで拒否する。

Scheduler生成処理をPipelineFactoryへ集約する。DPM++ 2M系はDPMSolverMultistepSchedulerを共用し、algorithm_type、solver_order=2、use_karras_sigmas=Trueで通常版とSDE版を切り替える。Euler Ancestral、DDIM、LCMは現在のpipeline scheduler configを引き継いで構築する。

LCM-LoRAは既存のmodel.lora設定から通常のLoRAとして読み込み、LCM選択時にもstepsとcfg_scaleを自動調整せずTOML値をそのまま使用する。MCP Tool schemaにはscheduler入力を追加しない。

Specifications.md、Design.md、config.mdおよびconfig.example.tomlのenum、既定値、対応表、設定例を新仕様へ統一する。5 schedulerの変換、DPM++ constructor option、旧値と未知値の拒否、省略時の既定値、MCP schema非公開をテストで検証する。

検証: ruff check、ruff format --check、pyright、pytest（39 passed）、インストール済みDiffusersで5 schedulerの実インスタンス構築を確認。

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diff --git a/doc/Specifications.md b/doc/Specifications.md
index 0fb6451..1b98f96 100644
--- a/doc/Specifications.md
+++ b/doc/Specifications.md
@@ -169,7 +169,7 @@ weight = 0.5
 [generation]
 steps = 25
 cfg_scale = 7.0
-scheduler = "dpmpp_2m"
+scheduler = "dpmpp_2m_karras"
 default_size = "square_512"
 
 [controlnet.depth]
@@ -189,6 +189,21 @@ model = "control_v11p_sd15_inpaint.safetensors"
 directory = "./outputs"
 ```
 
+### 7.1 Scheduler
+
+`generation.scheduler`は次の5種類のみを許可し、既定値は`dpmpp_2m_karras`とする。
+
+| 値 | 動作 |
+|---|---|
+| `dpmpp_2m_karras` | DPM++ 2M + Karras sigmas |
+| `dpmpp_2m_sde_karras` | DPM++ 2M SDE + Karras sigmas |
+| `euler_a` | Euler Ancestral |
+| `ddim` | DDIM |
+| `lcm` | Latent Consistency Model scheduler |
+
+`lcm`選択時も`steps`と`cfg_scale`は設定値をそのまま使用する。LoRAファイル名から
+LCM-LoRAを推測したり、生成設定を自動変更したりしない。
+
 ---
 
 ## 8. CLI要件