transformersを4.x系に固定し、text encoder付きLoDA読み込み時の

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

1 files changed, 21 insertions, 0 deletions

diff --git a/src/mcp_sd15/pipeline_factory.py b/src/mcp_sd15/pipeline_factory.py
index b0525ea..02fe882 100644
--- a/src/mcp_sd15/pipeline_factory.py
+++ b/src/mcp_sd15/pipeline_factory.py
@@ -38,11 +38,16 @@ class PipelineFactory:
             )
             vae_path = self.config.model.vae_path()
             if vae_path is not None:
+                # from_single_file needs a Diffusers config directory to avoid
+                # network access.  Reuse the VAE config that the base pipeline
+                # already resolved from the local huggingface cache.
+                vae_config_dir = self._vae_config_dir(cache_dir)
                 pipeline.vae = diffusers.AutoencoderKL.from_single_file(
                     str(vae_path),
                     torch_dtype=torch.float16,
                     local_files_only=True,
                     cache_dir=cache_dir,
+                    config=vae_config_dir,
                 )
             if getattr(pipeline, "vae", None) is None:
                 raise ConfigError(
@@ -156,3 +161,19 @@ class PipelineFactory:
         except KeyError as exc:
             raise ConfigError(f"unsupported scheduler: {name}") from exc
         return scheduler_class.from_config(current.config)
+
+    @staticmethod
+    def _vae_config_dir(cache_dir: str) -> str:
+        """Find the VAE config.json inside the local huggingface cache."""
+        snapshots = (
+            Path(cache_dir) / "models--stable-diffusion-v1-5--stable-diffusion-v1-5" / "snapshots"
+        )
+        if not snapshots.is_dir():
+            raise ConfigError(
+                "cannot locate VAE config: huggingface cache snapshots directory not found"
+            )
+        for snapshot in snapshots.iterdir():
+            vae_dir = snapshot / "vae"
+            if (vae_dir / "config.json").is_file():
+                return str(vae_dir)
+        raise ConfigError("cannot locate VAE config.json in the local huggingface cache")