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authortanaka takashi <isazaka@gmail.com>2026-09-12 20:12:17 +0900
committertanaka takashi <isazaka@gmail.com>2026-09-12 20:12:17 +0900
commitfd987cb31fd20483080f8d80ce35b53f101f243f (patch)
tree0e1d04c1f233e57d05f91006c8fd04f4caf89446 /doc/config.md
parent23f6c0850385d873d2e55926a34855c479cd3def (diff)
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。
Diffstat (limited to 'doc/config.md')
-rw-r--r--doc/config.md34
1 files changed, 29 insertions, 5 deletions
diff --git a/doc/config.md b/doc/config.md
index c619d2d..804fbf8 100644
--- a/doc/config.md
+++ b/doc/config.md
@@ -45,7 +45,7 @@ uv run mcp-sd15 --config C:\path\to\config.toml
| `model.lora[].weight` | number | No | `1.0` |
| `generation.steps` | integer | No | `25` |
| `generation.cfg_scale` | number | No | `7.0` |
-| `generation.scheduler` | string enum | No | `dpmpp_2m` |
+| `generation.scheduler` | string enum | No | `dpmpp_2m_karras` |
| `generation.default_size` | string enum | No | `square_512` |
| `controlnet.depth.enabled` | boolean | No | `false` |
| `controlnet.depth.model` | string | 有効時 | なし |
@@ -125,7 +125,7 @@ weight = 0.5
[generation]
steps = 25
cfg_scale = 7.0
-scheduler = "dpmpp_2m"
+scheduler = "dpmpp_2m_karras"
default_size = "square_512"
```
@@ -147,10 +147,34 @@ default_size = "square_512"
| 値 | Diffusers scheduler |
|---|---|
-| `dpmpp_2m` | DPM-Solver++、solver order 2 |
+| `dpmpp_2m_karras` | `DPMSolverMultistepScheduler`。DPM++ 2M、Karras sigmas |
+| `dpmpp_2m_sde_karras` | `DPMSolverMultistepScheduler`。DPM++ 2M SDE、Karras sigmas |
| `ddim` | DDIM |
-| `euler` | Euler Discrete |
| `euler_a` | Euler Ancestral Discrete |
+| `lcm` | Latent Consistency Model scheduler |
+
+`dpmpp_2m_karras`は`algorithm_type="dpmsolver++"`、`solver_order=2`、
+`use_karras_sigmas=true`で構築する。`dpmpp_2m_sde_karras`は`algorithm_type`だけを
+`sde-dpmsolver++`へ変更する。他のschedulerはpipeline scheduler configを引き継ぐ。
+
+### LCM-LoRA設定例
+
+LCM-LoRAも通常のLoRAと同じ方法で指定する。
+
+```toml
+[[model.lora]]
+file = "lcm-lora-sdv1-5.safetensors"
+weight = 1.0
+
+[generation]
+steps = 4
+cfg_scale = 1.0
+scheduler = "lcm"
+default_size = "square_512"
+```
+
+`lcm`選択時も`steps`と`cfg_scale`はTOML値をそのまま使用する。LCM-LoRAのファイル名を
+自動判定して設定を書き換えることはない。
### `default_size`
@@ -259,7 +283,7 @@ weight = 0.5
[generation]
steps = 25
cfg_scale = 7.0
-scheduler = "dpmpp_2m"
+scheduler = "dpmpp_2m_karras"
default_size = "square_512"
[controlnet.depth]