chore: avance acumulado de sesiones previas (reorg dev/issues + ajustes)
Reorganizacion de dev/issues en subcarpetas (completed/, cpp/, gamedev/, kanban/, trading/, imagegen/, matrix/) y cambios acumulados en cmd/fn/pyrunner, .claude/commands y settings. Trabajo de otro LLM/sesion, commiteado a peticion del usuario para desbloquear el working tree. Excluido logs/ardour_mcp_server.log (ruido).
This commit is contained in:
@@ -0,0 +1,101 @@
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id: "0083"
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title: "imagegen — notebook 02 validacion cruzada diffusers vs sdcpp_python"
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status: pendiente
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type: feature
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domain:
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- imagegen
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scope: multi-app
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priority: alta
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depends: []
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blocks: []
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related: []
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created: 2026-05-13
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updated: 2026-05-17
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tags: [ausente-ready]
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## Objetivo
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Notebook `02_cross_validation.ipynb` que ejecuta los mismos `GenerationConfig` con
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los dos backends operativos (diffusers GPU + sdcpp_python CPU) sobre SD Turbo,
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genera grid lado-a-lado con `image_compare_side_by_side_py_ml` y decide
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cuales configs portan bien entre backends y cuales requieren ajuste.
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## Contexto
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- Backend diffusers GPU operativo (Ola 3.A) — 192ms/imagen warm, VRAM 3097MB.
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- Backend sdcpp_python CPU operativo (Ola 3.B) — 27s/imagen 512x512 4 steps.
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- Funcion `image_compare_side_by_side_py_ml` lista (Ola 3.D) con grid + diff
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perceptual + pHash + pixel MSE.
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- Documento `Stack de generacion de imagenes` (raiz proyecto imagegen) dice:
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"Bit-exact entre backends es imposible. Aceptamos diff perceptual."
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## Arquitectura
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Archivos NUEVOS:
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- `projects/imagegen/analysis/spike_diffusers_vs_sdcpp/notebooks/02_cross_validation.ipynb`
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- `~/vaults/imagegen_models/configs/cross_validated/*.json` — configs que pasan
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- `~/vaults/imagegen_models/outputs/cross/*.png` — grids A | diff | B
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NO se crean funciones nuevas — todo se compone de funciones existentes del registry.
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## Tareas
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1. Plan del notebook (declarar al usuario antes de escribirlo)
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1.1. Titulo, objetivo, criterio PASS (pHash distance < umbral X, pixel_mse < Y)
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1.2. Lista de celdas y output esperado por celda
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2. Notebook
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2.1. Celda hardware check + GPU info (reuse).
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2.2. Definir 4 configs base (seeds 42, 123, 7, 999), SD Turbo, 1-step euler_a, 512x512.
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2.3. Loop config: generar A=diffusers, B=sdcpp_python.
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2.4. `image_compare_side_by_side(A, B, label_a="diffusers", label_b="sdcpp")` por par.
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2.5. Tabla resumen: pHash distance, pixel MSE, duration_a, duration_b.
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2.6. Veredicto por config: PASS si pHash<=N (a calibrar), FAIL si no.
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2.7. Guardar grids comparativos a vault.
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3. Ejecutar el notebook desde la sesion claude
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3.1. Lanzar Jupyter si no esta arriba.
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3.2. Ejecutar celdas 1..N via `jupyter_exec_py_notebook cell`.
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3.3. Reportar veredicto por config.
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4. Conclusion
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4.1. Si todos los configs PASS → contrato `GenerationConfig` es portable.
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4.2. Si alguno FAIL → documentar campo problematico (sampler, cfg_scale, ...)
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y abrir proposal de ajuste.
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## Ejemplo de uso
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Output esperado al final:
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```
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seed=42 pHash_dist=12 pixel_mse=812.4 diffusers=189ms sdcpp=26200ms PASS
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seed=123 pHash_dist=14 pixel_mse=901.0 diffusers=192ms sdcpp=27100ms PASS
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seed=7 pHash_dist=11 pixel_mse=750.8 diffusers=187ms sdcpp=26800ms PASS
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seed=999 pHash_dist=18 pixel_mse=1102.3 diffusers=194ms sdcpp=27500ms PASS
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VEREDICTO GLOBAL: PASS (contrato portable)
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```
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## Decisiones
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- **Umbrales pHash y MSE** se calibran en este notebook — no hay valor previo.
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Empezar con pHash<=20 (bastante permisivo), pixel_mse<=2000.
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- **`imagehash` puede no estar instalado** en el venv — `pip install imagehash`
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como primera celda si falta.
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- **Solo SD Turbo en este notebook** — modelos mayores (SDXL Turbo, FLUX) iran en
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notebooks separados cuando se descarguen.
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## Prerequisitos
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- Backends 3.A + 3.B operativos (hechos).
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- SD Turbo en vault (hecho).
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- Jupyter del analysis levantado (script `run-jupyter-lab.sh`).
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## Riesgos
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- sdcpp_python tarda ~27s por imagen en CPU → 4 imagenes x 2 backends = ~2 min
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de espera real, aceptable.
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- pHash de imagehash requiere instalar el paquete — documentar en cell 0.
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- Si el sampler de sd.cpp difiere demasiado del de diffusers (ej. trailing
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timesteps de SD Turbo), la diff sera grande aunque la implementacion sea OK.
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@@ -0,0 +1,142 @@
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id: "0084"
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title: "imagegen_studio — app Go binario producto (Fase 3 plan stack)"
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status: pendiente
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type: feature
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domain:
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- imagegen
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scope: app-scoped
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priority: media
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depends: []
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blocks: []
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related: []
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created: 2026-05-13
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updated: 2026-05-17
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tags: []
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## Objetivo
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App Go autocontenida `imagegen_studio` que orquesta `sd-cli` para generar imagenes
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sin Python en runtime. Encarna la Fase 3 del documento del stack: binario
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distribuible, `GenerationConfig` Go nativo, subprocess streaming con progreso.
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## Contexto
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- Toda la capa Go del contrato esta lista: tipos `GenerationConfig_go_ml`,
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`ModelRef_go_ml`, `LoraRef_go_ml`, `ImageGenResult_go_ml`, interface
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`ImageGenerator_go_ml`.
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- Funciones Go ya construidas: `sdcli_resolve_binary_go_ml`, `sdcli_generate_go_ml`,
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`subprocess_stream_go_core`, `genconfig_to_sdcli_args_go_ml`,
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`genconfig_json_marshal_go_ml`, `sdcli_parse_progress_go_ml`, `get_gpu_info_go_infra`.
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- Plan del documento: producto Go con subprocess gestionando `sd-cli`,
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binario embebido via `go:embed` o descarga al primer arranque.
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## Arquitectura
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Path: `projects/imagegen/apps/imagegen_studio/`
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```
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imagegen_studio/
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main.go # CLI args / TUI entry / HTTP API
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studio.go # ImageGenerator wrapper sobre sdcli_generate
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app.md # frontmatter del registry
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CMakeLists.txt # NO (es Go, usa go.mod)
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go.mod
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README.md
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embed/ # opcional: sd binary embebido
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```
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**Pure core / impure shell:**
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- `pkg/`: validacion `GenerationConfig`, serializacion JSON, formato outputs (paths derivados).
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- `shell/` o `studio.go`: invocacion `SdcliGenerate`, IO disco, manejo subproceso.
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Tres modos de uso:
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1. **CLI**: `imagegen_studio generate --prompt "..." --seed 42 --out out.png`
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2. **HTTP API**: `imagegen_studio serve --port 8088` → POST /generate {GenerationConfig JSON}
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3. **TUI (opcional, Bubble Tea)**: forma interactiva, preview, queue
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Empezar por CLI; HTTP API y TUI iterativos.
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## Tareas
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1. Scaffolding
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1.1. `fn run init_go_app --project imagegen imagegen_studio` (si existe pipeline)
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o crear estructura manual.
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1.2. `app.md` con `framework: cli`, `tags: [ml, imagegen, service?]`,
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`uses_functions:` lista de las 7 funciones Go citadas.
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1.3. `go.mod` con dependencias minimas (registry imports + cobra opcional).
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2. CLI minima (Fase A)
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2.1. Subcomando `generate`: flags --prompt/--negative/--seed/--steps/--cfg/--sampler/
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--width/--height/--model/--out
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2.2. Construir `GenerationConfig`, llamar `SdcliResolveBinary("")`, `SdcliGenerate(...)`.
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2.3. Stream progreso a stderr (callback `SdcliProgressCallback`).
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2.4. Salida final: imprime path de la imagen + duration_ms + JSON meta.
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3. JSON I/O (Fase B)
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3.1. Subcomando `generate-from-json --config path/cfg.json --out out.png`.
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3.2. Permite pegar configs validados de la fase 2 (notebook cross-validation).
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4. HTTP server (Fase C, feature flag)
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4.1. `imagegen_studio serve --port 8088`.
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4.2. POST `/generate` body = GenerationConfig JSON → respuesta multipart PNG + meta.
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4.3. GET `/health` → 200 + version + GpuInfo.
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4.4. Feature flag `imagegen-studio-server` para esconder cuando no compila/no testeado.
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5. e2e_checks
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5.1. Anadir bloque `e2e_checks` en `app.md`:
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- `build`: go build con CGO_ENABLED=0
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- `cli_help`: ./imagegen_studio --help, contiene "generate"
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- `smoke`: si `sd` binario en $PATH + SD Turbo en vault, generar 1 imagen
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a /tmp/, verificar PNG valido. Si no: SKIP (warning).
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6. Tests
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6.1. Tests unitarios sobre helpers puros (path derivation, JSON marshaling).
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6.2. Test integracion en e2e_checks (smoke).
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## Ejemplo de uso
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```bash
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# CLI directo
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imagegen_studio generate \
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--model /home/lucas/vaults/imagegen_models/diffusers/sd-turbo/sd_turbo.safetensors \
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--prompt "a red apple on a wooden table" \
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--seed 42 --steps 1 --cfg-scale 0.0 --sampler euler_a \
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--width 512 --height 512 \
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--out /tmp/apple.png
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# Desde config JSON validado en spike notebook 02
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||||
imagegen_studio generate-from-json \
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||||
--config ~/vaults/imagegen_models/configs/spike01_seed42_*.json \
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||||
--out /tmp/seed42.png
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||||
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||||
# HTTP API (feature flag activado)
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||||
imagegen_studio serve --port 8088 &
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||||
curl -X POST -H "Content-Type: application/json" \
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-d @config.json http://localhost:8088/generate -o out.png
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```
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## Decisiones
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- **Subprocess via SdcliGenerate** — no cgo ni bindings. Mas robusto, mas lento al
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arrancar (~200ms cold start), pero overhead irrelevante frente a 1-30s generacion.
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- **NO `go:embed` del binario `sd` en Fase A** — el binario depende de la GPU del
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usuario (CUDA/CPU/Vulkan). Documentar requisito: tener `sd` en $PATH (issue 0082).
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- **Feature flag para HTTP API** — Fase A es CLI, no romper master con server a medias.
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## Prerequisitos
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- Issue 0082 (binario `sd` compilado en $PATH) — sin esto el smoke falla pero la
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app compila. Se puede arrancar el scaffolding antes.
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- Funciones Go de Ola 3.C (hechas).
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## Riesgos
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- `sd-cli` no soporta SD Turbo cleanly con 1-step euler_a → puede requerir 4-step
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como minimo. Validar en issue 0082.
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- Distribucion sin binario `sd` empotrado obliga al usuario a instalarlo. Aceptable
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para Fase A; reevaluar `go:embed` con build-per-backend en Fase C+.
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- Si Fase 0 (spike) del documento revela calidad insuficiente: replantear stack y
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pausar este issue.
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Reference in New Issue
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