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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: []
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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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