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@@ -5,11 +5,15 @@ ## セットアップ -1. `config.example.toml` をコピーし、モデルの root とファイル名を設定します。 -2. `uv sync` を実行します。 -3. `uv run mcp-sd15 --config path/to/config.toml` で起動します。 +1. NVIDIA driverがCUDA 13.2対応PyTorchを実行できることを`nvidia-smi`で確認します。 +2. `config.example.toml` をコピーし、モデルの root とファイル名を設定します。 +3. `uv sync` を実行します。PyTorchは専用indexからCUDA 13.2版が導入されます。 +4. `uv run mcp-sd15 --config path/to/config.toml` で起動します。 モデルは `<root>/checkpoints`、`vae`、`lora`、`controlnet` からだけ読み込みます。 +VAE componentは生成に常に必要です。`model.vae`を省略した場合はcheckpoint内蔵VAEを使い、 +指定した場合だけ外部VAEへ置き換えます。設定されたLoRAは起動時にすべてロードされ、3つの +生成ツールに共通して適用されます。MCP呼び出しごとのLoRA切替には対応しません。 Depth/Openpose の annotator 重みは `controlnet_aux` のローカルキャッシュに事前配置して ください。推論時のダウンロードは行いません。 @@ -20,3 +24,11 @@ mask は白い領域が再生成対象です。出力は PNG の画像 content GPU を使わないテストは `uv run pytest`、lint は `uv run ruff check .`、型検査は `uv run pyright` で実行できます。実モデルの smoke test は環境依存のため自動テストには 含めていません。 + +実GPUとMCP経路を使う`generate_image` smoke testは次のように実行できます。 + +```powershell +uv run python script\smoke_generate_image.py ` + --config data\config.generate-image.toml ` + --output data\outputs\generate-image-mcp-512.png +``` |