Update app.py

app.py

@@ -7,7 +7,7 @@
 from huggingface_hub import hf_hub_download
 import huggingface_hub as _hf_hub
 
-# diffusers-0.27 が参照する cached_download() を v0.28+ でも使えるように注入
+# diffusers-0.27 は cached_download() を呼び出すため、v0.28+ でも使えるよう注入
 if not hasattr(_hf_hub, "cached_download"):
     _hf_hub.cached_download = hf_hub_download
 
@@ -110,8 +110,8 @@ def initialize_pipelines():
 
     # 6-2 ControlNet（CrucibleAI / diffusion_sd15）
     controlnet = ControlNetModel.from_pretrained(
-        "CrucibleAI/ControlNetMediaPipeFace",  # ← 公開リポジトリ :contentReference[oaicite:0]{index=0}
-        subfolder="diffusion_sd15",            # ← SD-1.5 用フォルダ :contentReference[oaicite:1]{index=1}
+        "CrucibleAI/ControlNetMediaPipeFace",  # 公開リポジトリ :contentReference[oaicite:0]{index=0}
+        subfolder="diffusion_sd15",            # SD-1.5 用フォルダ :contentReference[oaicite:1]{index=1}
         torch_dtype=torch.float16,
         cache_dir=str(MODELS_DIR),
     )
@@ -132,8 +132,17 @@ def initialize_pipelines():
         subfolder="scheduler",
         cache_dir=str(MODELS_DIR),
     )
-    # IP-Adapter
-    pipe_tmp.load_ip_adapter(ip_bin)
+
+    # 6-4 **IP-Adapter 読み込み（API 仕様は positional 三つ）**
+    #     diffusers-0.27.2 では subfolder / weight_name が必須 :contentReference[oaicite:2]{index=2}
+    ip_dir = ip_bin.parent
+    pipe_tmp.load_ip_adapter(
+        str(ip_dir),          # path or repo id
+        "",                   # subfolder（ファイル直下なので空文字列）
+        ip_bin.name           # weight_name
+    )
+
+    # IP-Adapter の追加 LoRA を合流
     AttnProcsLayers(pipe_tmp.unet.attn_processors).load_lora_weights(
         ip_lora, adapter_name="ip_faceid", safe_load=True
     )
@@ -142,13 +151,13 @@ def initialize_pipelines():
 
     pipe = pipe_tmp
 
-    # 6-4 InsightFace
+    # 6-5 InsightFace
     face_analyser = FaceAnalysis(
         name="buffalo_l", root=str(MODELS_DIR), providers=["CUDAExecutionProvider"]
     )
     face_analyser.prepare(ctx_id=0, det_size=(640, 640))
 
-    # 6-5 Real-ESRGAN
+    # 6-6 Real-ESRGAN
     esrgan_ckpt = download(REALESRGAN_URL, UPSCALE_DIR / "realesrgan_x4plus.pth")
     upsampler = RealESRGANer(
         scale=4,