| Age | Commit message (Collapse) | Author | |
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| 2026-09-12 | docs: MCPツールとTOML設定の利用仕様を追加 | tanaka takashi | |
| 現行実装を利用者が正確に設定・呼び出せるよう、MCP公開スキーマとconfigファイルの詳細リファレンスを追加。 MCPツール仕様: - generate_image、generate_guided_image、inpaint_imageの用途と入力項目を整理 - MCP SDKが生成する3ツールのJSON Schemaを掲載 - positive/negative promptのvalidationとsize列挙値・解像度を明記 - PNG/JPEGのBase64およびdata URI入力形式、文字数・pixel数上限を記載 - Depth、OpenPose、OpenPose FullのControlNet対応関係を説明 - Inpaint maskの白黒規約と50%閾値を明記 - ImageContentによるPNG返却と埋め込みmetadataを説明 - 単一GPU直列実行、入力・設定・推論・CUDA OOM・保存エラーを整理 設定ファイル仕様: - model、LoRA、generation、ControlNet、outputの全設定キーを一覧化 - 各項目の型、必須条件、既定値、数値範囲、許可値を記載 - checkpoint、VAE、LoRA、ControlNetの固定ディレクトリ解決規則を説明 - 相対パスの基準とモデル項目で任意パスを禁止する制約を明記 - schedulerと画像サイズの対応、ControlNetごとの利用方法を整理 - annotator重みのローカルキャッシュおよびオフラインロード要件を記載 - 最小構成と全機能構成のTOML例を追加 - 起動時validation条件と未定義keyの扱いを明記 | |||
| 2026-09-12 | feat: Stable Diffusion 1.x MCPサーバを実装 | tanaka takashi | |
| 仕様書・設計書に基づき、ローカルCUDA GPU上のStable Diffusion 1.x互換モデルをMCP経由で利用するサーバを新規実装。 実装内容: - generate_image、generate_guided_image、inpaint_imageの3ツールをMCP SDK v2で公開 - TOMLからcheckpoint、VAE、複数LoRAと重み、ControlNet、生成設定を読み込み - モデル種別ごとの固定ディレクトリ解決と起動時の設定・ファイル存在検証を追加 - Depth/MiDaS、OpenPose body/full、ControlNet Inpaintの前処理とパイプライン切替を実装 - FP16/CUDA、1枚固定生成、ControlNetオンデマンドロード、単一GPU直列実行を実装 - Base64 PNG/JPEG入力の形式・サイズ検証と任意のdata URI入力に対応 - seed、サイズ、モード、時刻、処理時間をPNG metadataへ記録 - 任意のローカルPNG保存、生成エラー分類、CUDA OOM後のキャッシュ回復を追加 - --configと--versionを備えたstdio CLIエントリポイントを追加 開発・運用: - Python 3.11およびuvによる依存・lock管理を構成 - config.example.tomlとセットアップ・運用手順をREADMEへ追加 - Ruff、Pyright、pytestの設定を追加 - 設定、パス解決、schema、画像検証、サービスルーティング、排他制御、MCP画像返却をテスト 検証結果: - pytest: 30 passed - Ruff lint/format: passed - Pyright: 0 errors, 0 warnings - CLI versionおよびMCPクライアント経由のPNG返却を確認 - 実GPU smoke testはCUDA GPUとモデルファイルがないため対象外 | |||
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index : generate-image-sd15-mcp.git | |
| MCP tool for image generation used stable diffusion 1.5. |
| summaryrefslogtreecommitdiff |