sd_embed導入による長文プロンプト・重み付きプロンプト対応v0.1.0

SD1.5の77 token制限を回避するため、sd_embedを用いたprompt_embedsベースの
入力方式に変更した。あわせてclip_skipとpad_last_blockの設定を追加した。

sd_embedのget_weighted_text_embeddings_sd15()でpositive/negativeの
プロンプト埋め込みを同時生成し、pipeline呼び出し時にprompt_embeds/
negative_prompt_embedsを渡す。prompt/negative_promptは同時に渡さない。
LoRAロード後にembedding生成を行うため、text encoder LoRAが反映された
状態で埋め込みが作られる。

sd_embedはcommit hash 4a47f71150で固定し、VCS dependencyとして追加。
hatchlingのallow-direct-referencesを有効化。

変更内容:
- pyproject.toml: sd-embed @ git+...@4a47f71150追加、
  allow-direct-references=true
- config.py: GenerationConfigにclip_skip=0, pad_last_block=False追加、
  load_configで[generation]のclip_skip/pad_last_block読込・validation
  (clip_skip: 0-12のinteger, pad_last_block: boolean)
- model_manager.py: 3つのpipeline呼び出しをprompt/negative_promptから
  prompt_embeds/negative_prompt_embedsに変更、_embed_prompts()メソッド追加
- tests/test_config.py: clip_skip/pad_last_blockの正常系・異常系テスト追加
- doc/config.md: [generation]セクションにclip_skip/pad_last_block説明追記、
  設定項目一覧表更新
- config.example.toml: clip_skip/pad_last_blockコメント例追記
- doc/Design.md: GenerationConfigにclip_skip/pad_last_block追記
- README.md: sd_embedの説明追記
- uv.lock: sd_embedおよび依存パッケージ追加

検証:
- ruff format/check、pyright 0 errors、pytest 67 passed
- 実GPU・実モデルで確認:
  - 短いプロンプト: 生成成功
  - 77 token超の長文プロンプト(122 token): 生成成功
  - 重み付きプロンプト(word:1.5)((word)): 生成成功
  - LoRA(pixelartV3) + sd_embed + 重み付き: 生成成功
  - negative promptの重み付き埋め込み: 生成成功

1 files changed, 28 insertions, 6 deletions

diff --git a/src/mcp_sd15/model_manager.py b/src/mcp_sd15/model_manager.py
index c2bd166..e87a813 100644
--- a/src/mcp_sd15/model_manager.py
+++ b/src/mcp_sd15/model_manager.py
@@ -31,9 +31,12 @@ class ModelManager:
 
     def text_to_image(self, request: TextToImageRequest, seed: int) -> Image.Image:
         width, height = request.size.dimensions
+        prompt_embeds, negative_prompt_embeds = self._embed_prompts(
+            request.positive_prompt, request.negative_prompt
+        )
         result = self.base(
-            prompt=request.positive_prompt,
-            negative_prompt=request.negative_prompt,
+            prompt_embeds=prompt_embeds,
+            negative_prompt_embeds=negative_prompt_embeds,
             width=width,
             height=height,
             num_inference_steps=self.config.generation.steps,
@@ -53,9 +56,12 @@ class ModelManager:
         else:
             control_image = self._openpose(image, full=request.control_mode == "openpose_full")
         pipeline = self._pipeline_for(str(request.control_mode), inpaint=False)
+        prompt_embeds, negative_prompt_embeds = self._embed_prompts(
+            request.positive_prompt, request.negative_prompt
+        )
         result = pipeline(
-            prompt=request.positive_prompt,
-            negative_prompt=request.negative_prompt,
+            prompt_embeds=prompt_embeds,
+            negative_prompt_embeds=negative_prompt_embeds,
             image=control_image,
             width=width,
             height=height,
@@ -78,9 +84,12 @@ class ModelManager:
         mask = mask.resize((width, height), Image.Resampling.NEAREST)
         control_image = self._inpaint_condition(image, mask)
         pipeline = self._pipeline_for("inpaint", inpaint=True)
+        prompt_embeds, negative_prompt_embeds = self._embed_prompts(
+            request.positive_prompt, request.negative_prompt
+        )
         result = pipeline(
-            prompt=request.positive_prompt,
-            negative_prompt=request.negative_prompt,
+            prompt_embeds=prompt_embeds,
+            negative_prompt_embeds=negative_prompt_embeds,
             image=image,
             mask_image=mask,
             control_image=control_image,
@@ -140,3 +149,16 @@ class ModelManager:
         if not images or len(images) != 1 or not isinstance(images[0], Image.Image):
             raise GenerationError("Diffusers did not return exactly one image")
         return images[0]
+
+    def _embed_prompts(self, positive: str, negative: str) -> tuple[Any, Any]:
+        """Generate prompt embeds via sd_embed to bypass the 77-token limit."""
+        from sd_embed.embedding_funcs import get_weighted_text_embeddings_sd15
+
+        prompt_embeds, neg_prompt_embeds = get_weighted_text_embeddings_sd15(
+            self.base,
+            prompt=positive,
+            neg_prompt=negative or "",
+            pad_last_block=self.config.generation.pad_last_block,
+            clip_skip=self.config.generation.clip_skip,
+        )
+        return prompt_embeds, neg_prompt_embeds