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2026-05-13 00:50:34 +02:00
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commit a802f59f55
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@@ -0,0 +1,111 @@
+"""GenerationConfig — contrato de parametros para generacion de imagenes con difusion."""
+
+from __future__ import annotations
+
+from typing import TYPE_CHECKING, Literal
+
+if TYPE_CHECKING:
+    pass
+
+_SAMPLER_VALUES = (
+    "euler",
+    "euler_a",
+    "dpm++2m",
+    "dpm++2m_v2",
+    "heun",
+    "dpm2",
+    "lcm",
+)
+
+SamplerName = Literal[
+    "euler",
+    "euler_a",
+    "dpm++2m",
+    "dpm++2m_v2",
+    "heun",
+    "dpm2",
+    "lcm",
+]
+
+try:
+    from pydantic import BaseModel, ConfigDict
+
+    from lora_ref import LoraRef
+    from model_ref import ModelRef
+
+    class GenerationConfig(BaseModel):
+        """Contrato de parametros para generacion de imagenes con modelos de difusion.
+
+        Tipo producto central del dominio ml. Usado como contrato compartido entre
+        Python (diffusers, sd.cpp wrapper) y Go (orquestador). Serializa a JSON
+        canonico via model_dump_json() para intercambio entre servicios.
+
+        Attributes:
+            prompt:          Descripcion textual positiva de la imagen a generar.
+            negative_prompt: Descripcion de lo que se quiere evitar. None omite
+                             el condicionamiento negativo (requiere soporte del modelo).
+            seed:            Semilla para reproducibilidad. -1 usa semilla aleatoria.
+            steps:           Numero de pasos de denoising. Rango tipico: 20-50.
+                             LCM: 4-8 pasos. Valores altos aumentan calidad y tiempo.
+            cfg_scale:       Classifier-Free Guidance scale. Controla cuanto el modelo
+                             sigue el prompt. Rango tipico: 5.0-12.0.
+                             7.5 es el valor clasico. LCM: 1.0-2.0.
+            sampler:         Algoritmo de denoising. Ver SamplerName para valores validos.
+            width:           Ancho de la imagen en pixeles. Debe ser multiplo de 8.
+                             SD1.5: 512. SDXL: 1024. Flux: 1024+.
+            height:          Alto de la imagen en pixeles. Mismas restricciones que width.
+            model:           Referencia al modelo base. Ver ModelRef.
+            loras:           Lista de adaptadores LoRA a aplicar. Lista vacia = sin LoRA.
+            clip_skip:       Numero de capas CLIP a saltar desde el final del encoder.
+                             None usa el valor por defecto del modelo. Tipico: 1-2 para anime.
+        """
+
+        model_config = ConfigDict(frozen=True)
+
+        prompt: str
+        negative_prompt: str | None = None
+        seed: int
+        steps: int
+        cfg_scale: float
+        sampler: SamplerName
+        width: int
+        height: int
+        model: ModelRef
+        loras: list[LoraRef] = []
+        clip_skip: int | None = None
+
+except ImportError:
+    from dataclasses import dataclass, field
+
+    @dataclass(frozen=True)
+    class GenerationConfig:  # type: ignore[no-redef]
+        """Contrato de parametros para generacion de imagenes (fallback dataclass).
+
+        Usar la version pydantic cuando este disponible para validacion y
+        serializacion JSON canonica compartida con Go.
+
+        Attributes:
+            prompt:          Descripcion textual positiva de la imagen.
+            negative_prompt: Descripcion de lo que evitar. None = sin condicionamiento negativo.
+            seed:            Semilla. -1 = aleatoria.
+            steps:           Pasos de denoising (20-50 tipico, 4-8 para LCM).
+            cfg_scale:       CFG scale (5.0-12.0 tipico, 1.0-2.0 para LCM).
+            sampler:         Algoritmo de denoising (ver SamplerName).
+            width:           Ancho en pixeles, multiplo de 8.
+            height:          Alto en pixeles, multiplo de 8.
+            model:           Referencia al modelo base (ModelRef).
+            loras:           Lista de LoRAs a aplicar (LoraRef[]).
+            clip_skip:       Capas CLIP a saltar desde el final. None = default del modelo.
+        """
+
+        prompt: str
+        seed: int
+        steps: int
+        cfg_scale: float
+        sampler: str
+        width: int
+        height: int
+        model: object  # ModelRef
+        negative_prompt: str | None = None
+        loras: tuple = field(default_factory=tuple)
+        clip_skip: int | None = None