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, 4 insertions, 0 deletions

diff --git a/tests/test_pipeline_factory.py b/tests/test_pipeline_factory.py
index 408133b..14b771b 100644
--- a/tests/test_pipeline_factory.py
+++ b/tests/test_pipeline_factory.py
@@ -91,11 +91,15 @@ def test_base_pipeline_requires_vae_and_applies_all_loras(app_config, monkeypatc
     external_vae = object()
     runtime = (SimpleNamespace(float16="float16"), fake_diffusers(pipeline, external_vae))
     monkeypatch.setattr(factory, "_runtime", lambda: runtime)
+    monkeypatch.setattr(
+        PipelineFactory, "_vae_config_dir", staticmethod(lambda cache_dir: "fake_vae_config")
+    )
 
     result = factory.create_base()
 
     assert result is pipeline
     assert pipeline.vae is external_vae
+    assert pipeline.vae_load["config"] == "fake_vae_config"  # type: ignore[attr-defined]
     assert pipeline.adapters == (["configured_lora_0", "configured_lora_1"], [0.8, 0.5])
     assert [item["weight_name"] for item in pipeline.lora_loads] == [
         "detail.safetensors",