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v1.22.0: la IA del equipo (máscara de sujeto en la tarjeta NVIDIA)
munka publicó esto
2026-10-14 18:45:04 -05:00 | 2 commits a main desde esta versiónLa 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
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- Tres comandos para la página, permitidos solo para el origen de la app (manifiesto