v1.22.0: la IA del equipo (máscara de sujeto en la tarjeta NVIDIA)

La máscara de «Sujeto» y «Fondo» del editor de revelado de Labstream OS la busca
la app en la tarjeta del equipo, no el navegador (src-tauri/src/ia/):

- Tres comandos para la página, permitidos solo para el origen de la app (manifiesto
  en build.rs + capabilities): ia_estado (¿hay NVIDIA?, ¿está bajado?, cuánto
  falta), ia_preparar (baja lo que falte con eventos ia-progreso y abre el modelo)
  e ia_sujeto (RGBA en binario → [ancho][alto][un byte por punto]).
- Motor: ONNX Runtime 1.24.4 con DirectML (crate ort 2.0.0-rc.14, load-dynamic,
  api-24): nada se enlaza al compilar; las DLL se bajan de NuGet la primera vez y
  DirectML.dll se carga por su ruta antes que onnxruntime.dll. Sin fundir el grafo
  (fundido, el HR no cabía en 16 GB) y sin seguir en la CPU si la tarjeta falla.
- Modelo: BiRefNet general en media precisión, del servidor de la app con la
  sesión de la pestaña (cookies de WebView2 leídas en el comando asíncrono).
- Todo fijado por huella SHA-256; los .nupkg se sacan por ruta exacta (DirectML trae
  también las DLL de Xbox y de depurar con el mismo nombre).
- ¿Hay NVIDIA?: los adaptadores de DXGI, sin cargar nada de la IA.
- El modelo se suelta de la tarjeta a los 2 min sin uso; si la tarjeta falla, se
  suelta y se abre de nuevo la próxima vez. Todo va a salud.log.

Medido en una RTX 5080: 0,3 s por foto (1,4 s la primera; el navegador tarda
2,5–3 s) y el mismo borde que el modelo original en la CPU. El HR (2048 px,
matting) se probó y se descartó: 14–15 GB de la tarjeta y de 6 a 45 s por foto.

Pruebas nuevas: zip por ruta exacta, entrada igual a la del navegador, salida y
respuesta; y una de punta a punta en la tarjeta (ignorada en CI).

Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>

src-tauri/Cargo.toml

@@ -1,6 +1,6 @@
 [package]
 name = "labstream-desktop"
-version = "1.21.0"
+version = "1.22.0"
 description = "Cliente de escritorio de Labstream OS"
 authors = ["Labstream SAS"]
 edition = "2021"
@@ -49,6 +49,10 @@ percent-encoding = "2"
 active-win-pos-rs = "0.11"
 ureq = { version = "2", features = ["json"] }
 gethostname = "0.5"
+# ── La IA del equipo (src/ia, 1.22) ──
+# sha2: la huella de lo que se baja (modelo y motor); zip: sacar las DLL del paquete del motor.
+sha2 = "0.10"
+zip = { version = "4", default-features = false, features = ["deflate"] }
 
 # device_query solo en Windows/Linux: la huella de entrada (posición del mouse + cuántas teclas
 # hay presionadas). En macOS NO se usa —leer el teclado global dispara el permiso de
@@ -64,6 +68,10 @@ device_query = "4"
 # Solo Windows: en macOS no hay API pública sencilla de nivel de audio por app (el equipo de
 # edición es Windows). El `windows` crate ya está en la caché por Tauri.
 [target.'cfg(windows)'.dependencies]
+# IA del equipo (1.22, src/ia/motor.rs): ONNX Runtime con DirectML sobre la tarjeta. `load-dynamic`:
+# nada se enlaza al compilar; la DLL (la de DirectML 1.24, de NuGet) se baja la primera vez y se
+# carga desde la carpeta de la IA. `api-24`: la versión de la API que trae esa DLL.
+ort = { version = "=2.0.0-rc.14", default-features = false, features = ["std", "load-dynamic", "directml", "api-24"] }
 # Pestañas en reposo (1.19): ICoreWebView2_3::TrySuspend. Es la misma versión que ya trae Tauri.
 webview2-com = "0.38"
 windows = { version = "0.61", features = [
@@ -83,4 +91,8 @@ windows = { version = "0.61", features = [
     # Memoria (1.20): ¿cuánto lleva el equipo sin tocar? (para reciclar el proceso gráfico sin que se note)
     "Win32_UI_Input_KeyboardAndMouse",
     "Win32_System_SystemInformation",
+    # IA del equipo (1.22): ¿hay tarjeta NVIDIA? (los adaptadores de DXGI)
+    "Win32_Graphics_Dxgi",
+    # y cargar DirectML.dll por su ruta antes que ONNX Runtime (src/ia/motor.rs)
+    "Win32_System_LibraryLoader",
 ] }