feat(ml): auto-commit con 14 cambios

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-05-13 01:22:02 +02:00
parent 49a924bb34
commit 8284afcba5
14 changed files with 1302 additions and 0 deletions
@@ -0,0 +1,103 @@
+"""sdcpp_python_generate — genera una imagen con stable-diffusion-cpp-python a partir de GenerationConfig."""
+
+from __future__ import annotations
+
+import sys
+import os
+import time
+from typing import Any
+
+sys.path.insert(0, os.path.dirname(__file__))
+
+from generation_config import GenerationConfig
+from image_gen_result import ImageGenResult
+
+# Mapa de sampler del registry al nombre que espera stable-diffusion-cpp-python
+_SAMPLER_MAP: dict[str, str] = {
+    "euler": "euler",
+    "euler_a": "euler_a",
+    "dpm++2m": "dpmpp2m",
+    "dpm++2m_v2": "dpmpp2mv2",
+    "heun": "heun",
+    "dpm2": "dpm2",
+    "lcm": "lcm",
+}
+
+
+def sdcpp_python_generate(sd: Any, cfg: GenerationConfig) -> ImageGenResult:
+    """Genera una imagen con un objeto StableDiffusion usando GenerationConfig como contrato.
+
+    Mapea los campos del GenerationConfig canonico a los parametros de
+    StableDiffusion.generate_image(). Mide la duracion total de la llamada.
+    Retorna un ImageGenResult con la primera imagen del batch, metadata del backend
+    y duracion en milisegundos. VRAM no se mide (None).
+
+    Args:
+        sd:  Instancia StableDiffusion cargada via sdcpp_python_load.
+        cfg: Contrato de parametros de generacion. Todos los campos son leidos.
+             cfg.sampler debe ser uno de los valores del SamplerName del registry.
+
+    Returns:
+        ImageGenResult con image=PIL.Image, meta con backend/modelo/sampler/seed/wtype,
+        duration_ms medido via time.perf_counter(), vram_peak_mb=None.
+
+    Raises:
+        KeyError:   Si cfg.sampler no tiene correspondencia en _SAMPLER_MAP.
+        ImportError: Si stable_diffusion_cpp no esta instalado.
+        RuntimeError: Si generate_image retorna lista vacia o None.
+    """
+    try:
+        from stable_diffusion_cpp import StableDiffusion  # noqa: F401 — verifica disponibilidad
+    except ImportError as exc:
+        raise ImportError(
+            "sdcpp_python_generate requiere stable-diffusion-cpp-python. "
+            "Instalar con: pip install stable-diffusion-cpp-python"
+        ) from exc
+
+    sample_method = _SAMPLER_MAP.get(cfg.sampler)
+    if sample_method is None:
+        raise KeyError(
+            f"Sampler '{cfg.sampler}' no tiene correspondencia en sdcpp_python_generate. "
+            f"Valores soportados: {list(_SAMPLER_MAP.keys())}"
+        )
+
+    # wtype del objeto sd (para metadata)
+    wtype = getattr(sd, "wtype", "unknown")
+
+    t0 = time.perf_counter()
+
+    images = sd.generate_image(
+        prompt=cfg.prompt,
+        negative_prompt=cfg.negative_prompt or "",
+        cfg_scale=cfg.cfg_scale,
+        sample_method=sample_method,
+        sample_steps=cfg.steps,
+        seed=cfg.seed,
+        width=cfg.width,
+        height=cfg.height,
+        clip_skip=cfg.clip_skip if cfg.clip_skip is not None else -1,
+        batch_count=1,
+    )
+
+    duration_ms = int((time.perf_counter() - t0) * 1000)
+
+    if not images:
+        raise RuntimeError(
+            "sdcpp_python_generate: generate_image retorno lista vacia o None."
+        )
+
+    meta: dict[str, Any] = {
+        "backend": "sdcpp_python",
+        "model": cfg.model.name,
+        "sampler": cfg.sampler,
+        "actual_steps": cfg.steps,
+        "seed": cfg.seed,
+        "wtype": wtype,
+    }
+
+    return ImageGenResult(
+        image=images[0],
+        meta=meta,
+        duration_ms=duration_ms,
+        vram_peak_mb=None,
+    )