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Para «Rellenar con IA» de Eliminar en Labstream OS: la página manda el trozo de la foto
alrededor de lo pintado, en 8 bits con el hueco en el alfa, y la app lo devuelve con el
hueco relleno por LaMa y lo demás byte a byte como estaba (src-tauri/src/ia/relleno.rs).
- Comando nuevo ia_rellenar (permitido solo para el origen de la app). ia_estado e
ia_preparar llevan { que: "relleno" }; sin él siguen hablando del sujeto, como la 1.22,
y el estado dice ahora de qué IA habla (así la página sabe que esta app rellena).
- LaMa (Apache-2.0) en la exportación ONNX de tamaño libre de g-ronimo, desde el servidor
de la app con la sesión de la pestaña y fijada por huella (≈210 MB). Se rellena al
tamaño del trozo en múltiplos de 32, con 1024 px de lado como mucho.
- En la CPU: las dos exportaciones de LaMa probadas fallan con DirectML en una RTX 5080
(su FFT, sea el operador DFT o productos de matrices: 80070057, también con las formas
fijadas y sin optimizar); en la CPU, ~3 s a 512 px y ~10 s a 1024, y no le quita
memoria a la tarjeta.
- Las piezas por IA: el motor (ONNX Runtime + DirectML) es de las dos; cada modelo se baja
cuando se usa la suya. Cada modelo abierto se suelta a los 2 min sin uso.
Pruebas nuevas: el tamaño al que se rellena y que fuera del hueco no cambia nada; y una de
punta a punta en este equipo (ignorada en CI).
Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
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456 B
JSON
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{
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"name": "labstream-desktop",
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"version": "1.23.0",
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"private": true,
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"description": "App de escritorio (Windows) que envuelve Labstream OS — cliente del servidor del NAS.",
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"scripts": {
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"test": "node --test tests/images.test.cjs",
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"@tauri-apps/cli": "^2"
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