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labstream-desktop/package.json
Munka eec48362e5 v1.23.0: Rellenar (LaMa rellena lo pintado en el editor de revelado)
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>
2026-10-14 20:17:54 -05:00

17 líneas
456 B
JSON

{
"name": "labstream-desktop",
"version": "1.23.0",
"private": true,
"description": "App de escritorio (Windows) que envuelve Labstream OS — cliente del servidor del NAS.",
"scripts": {
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"icons": "tauri icon app-icon.png",
"dev": "npm run icons && tauri dev",
"build": "npm run icons && tauri build",
"tauri": "tauri"
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"devDependencies": {
"@tauri-apps/cli": "^2"
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