|
実モデルを使用し、in-process MCP clientからgenerate_imageを再現可能に比較するbenchmark_generate_image.pyを追加。MCP schemaを変更せず、ベンチマーク内部だけでseedを固定し、2種類の評価シーンを同条件で生成できるようにした。
config、checkpoint、LoRA、VAE、scheduler、steps、CFGに加え、モデルロード時間、生成時間、prompt token数、PyTorch allocatorのallocated/reserved peakをJSONへ記録する。白背景率、外周白率、外周色分散、edge strengthも算出し、生成PNGと計測結果を指定先へ保存する。
CLIP tokenizerの最大長を生成前に検証し、token切り捨てによる比較条件の欠落を防止。READMEへ実行例と、CUDA初回warm-upを含む1枚目ではなく2枚目の定常生成時間を比較に使う注意事項を追加した。
実GPU検証としてRTX 5050、CUDA 13.2環境で18 configをvalidationし、MCP経由で36枚を生成。Ruff、Pyright、pytest（61 passed）、git diff --checkの成功を確認済み。モデル、config、prompt、生成画像、計測JSONを含むdata/配下は.gitignore対象のためコミットには含めない。
|
