fn_registry/dev/issues/0083-imagegen-spike02-cross-validation.md

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0083	imagegen — notebook 02 validacion cruzada diffusers vs sdcpp_python	pendiente	alta	2026-05-13	feature	projects/imagegen/analysis/spike_diffusers_vs_sdcpp

Objetivo

Notebook 02_cross_validation.ipynb que ejecuta los mismos GenerationConfig con los dos backends operativos (diffusers GPU + sdcpp_python CPU) sobre SD Turbo, genera grid lado-a-lado con image_compare_side_by_side_py_ml y decide cuales configs portan bien entre backends y cuales requieren ajuste.

Contexto

• Backend diffusers GPU operativo (Ola 3.A) — 192ms/imagen warm, VRAM 3097MB.
• Backend sdcpp_python CPU operativo (Ola 3.B) — 27s/imagen 512x512 4 steps.
• Funcion image_compare_side_by_side_py_ml lista (Ola 3.D) con grid + diff perceptual + pHash + pixel MSE.
• Documento Stack de generacion de imagenes (raiz proyecto imagegen) dice: "Bit-exact entre backends es imposible. Aceptamos diff perceptual."

Arquitectura

Archivos NUEVOS:

• projects/imagegen/analysis/spike_diffusers_vs_sdcpp/notebooks/02_cross_validation.ipynb
• ~/vaults/imagegen_models/configs/cross_validated/*.json — configs que pasan
• ~/vaults/imagegen_models/outputs/cross/*.png — grids A | diff | B

NO se crean funciones nuevas — todo se compone de funciones existentes del registry.

Tareas

1. Plan del notebook (declarar al usuario antes de escribirlo) 1.1. Titulo, objetivo, criterio PASS (pHash distance < umbral X, pixel_mse < Y) 1.2. Lista de celdas y output esperado por celda

2. Notebook 2.1. Celda hardware check + GPU info (reuse). 2.2. Definir 4 configs base (seeds 42, 123, 7, 999), SD Turbo, 1-step euler_a, 512x512. 2.3. Loop config: generar A=diffusers, B=sdcpp_python. 2.4. image_compare_side_by_side(A, B, label_a="diffusers", label_b="sdcpp") por par. 2.5. Tabla resumen: pHash distance, pixel MSE, duration_a, duration_b. 2.6. Veredicto por config: PASS si pHash<=N (a calibrar), FAIL si no. 2.7. Guardar grids comparativos a vault.

3. Ejecutar el notebook desde la sesion claude 3.1. Lanzar Jupyter si no esta arriba. 3.2. Ejecutar celdas 1..N via jupyter_exec_py_notebook cell. 3.3. Reportar veredicto por config.

4. Conclusion 4.1. Si todos los configs PASS → contrato GenerationConfig es portable. 4.2. Si alguno FAIL → documentar campo problematico (sampler, cfg_scale, ...) y abrir proposal de ajuste.

Ejemplo de uso

Output esperado al final:

seed=42   pHash_dist=12  pixel_mse=812.4  diffusers=189ms  sdcpp=26200ms  PASS
seed=123  pHash_dist=14  pixel_mse=901.0  diffusers=192ms  sdcpp=27100ms  PASS
seed=7    pHash_dist=11  pixel_mse=750.8  diffusers=187ms  sdcpp=26800ms  PASS
seed=999  pHash_dist=18  pixel_mse=1102.3 diffusers=194ms  sdcpp=27500ms  PASS
VEREDICTO GLOBAL: PASS (contrato portable)

Decisiones

• Umbrales pHash y MSE se calibran en este notebook — no hay valor previo. Empezar con pHash<=20 (bastante permisivo), pixel_mse<=2000.
• imagehash puede no estar instalado en el venv — pip install imagehash como primera celda si falta.
• Solo SD Turbo en este notebook — modelos mayores (SDXL Turbo, FLUX) iran en notebooks separados cuando se descarguen.

Prerequisitos

• Backends 3.A + 3.B operativos (hechos).
• SD Turbo en vault (hecho).
• Jupyter del analysis levantado (script run-jupyter-lab.sh).

Riesgos

• sdcpp_python tarda ~27s por imagen en CPU → 4 imagenes x 2 backends = ~2 min de espera real, aceptable.
• pHash de imagehash requiere instalar el paquete — documentar en cell 0.
• Si el sampler de sd.cpp difiere demasiado del de diffusers (ej. trailing timesteps de SD Turbo), la diff sera grande aunque la implementacion sea OK.