<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/">
  <channel>
    <title>Sharp on GPU 5090 — devlog</title>
    <link>https://gpu.local-xyz.ru/blog/tags/sharp/</link>
    <description>Recent content in Sharp on GPU 5090 — devlog</description>
    <generator>Hugo</generator>
    <language>ru-ru</language>
    <lastBuildDate>Wed, 06 May 2026 20:55:00 +0000</lastBuildDate>
    <atom:link href="https://gpu.local-xyz.ru/blog/tags/sharp/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml" />
    <item>
      <title>День 5: `/sharp/` поднялся на полные 3 уровня с реальным per-user, плюс возвращаемся к 4D</title>
      <link>https://gpu.local-xyz.ru/blog/posts/2026-05-06-day-5-recap/</link>
      <pubDate>Wed, 06 May 2026 20:55:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://gpu.local-xyz.ru/blog/posts/2026-05-06-day-5-recap/</guid>
      <description>Пятый день закрыл главную фичу: /sharp/ работает сквозным потоком на всех трёх уровнях детализации с реальным per-user pipeline — мгновенный SHARP за 3,3 сек, 360° fusion за 30 сек, canonical PBR-painted .glb за 22 сек. Полный character asset из любого фото за 55 секунд на RTX 5090. Плюс честный pivot: на шестой день возвращаюсь к главной цели проекта — virtual influencer Альфа на 4D Gaussian Splatting.</description>
    </item>
    <item>
      <title>/sharp/ canonical paint fix — теперь real per-user PBR `.glb`, 22 секунды</title>
      <link>https://gpu.local-xyz.ru/blog/posts/2026-05-06-sharp-paint-fix/</link>
      <pubDate>Wed, 06 May 2026 20:50:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://gpu.local-xyz.ru/blog/posts/2026-05-06-sharp-paint-fix/</guid>
      <description>TASK-050 поднял per-user canonical, но `--paint` workflow упал на ModuleNotFoundError &amp;#39;custom_rasterizer&amp;#39; внутри ComfyUI worker&amp;#39;а. Сегодня починил: torch preload в __init__.py &#43; копия compiled .so в local custom_rasterizer package &#43; рестарт ComfyUI чтобы подхватить patches. Результат — paint workflow завершается за 22 секунды (vs ожидаемых 5-10 минут — Hunyuan turbo&#43;sm_120 сильно быстрее), output 3.6 МБ .glb с baked PBR baseColorTexture 1024×1024. Headline-фича `/sharp/` теперь полностью real per-user на всех 3 уровнях.</description>
    </item>
    <item>
      <title>/sharp/ — теперь real per-user 3-tier: твоё фото → mesh → 360° fusion → canonical</title>
      <link>https://gpu.local-xyz.ru/blog/posts/2026-05-06-sharp-real-tiered/</link>
      <pubDate>Wed, 06 May 2026 20:40:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://gpu.local-xyz.ru/blog/posts/2026-05-06-sharp-real-tiered/</guid>
      <description>TASK-049 поднял infrastructure. Сегодня закрыл per-user fusion: ComfyUI Hunyuan3D-turbo mesh-gen на любое фото за 5 секунд, orbital × 8, SHARP × 8, camera-aware merge — total ~30 секунд сквозной. Canonical paint workflow совместимость с Hy3D 2.1 PBR имеет prompt-validation issue (отдельный фикс), пока резервный вариант на mesh-only canonical (per-user .glb без paint, лучше чем pre-baked Альфа showcase). Mesh кэшируется между fusion → canonical.</description>
    </item>
    <item>
      <title>/sharp/ — три уровня детализации в одной загрузке: instant &#43; 360° &#43; canonical</title>
      <link>https://gpu.local-xyz.ru/blog/posts/2026-05-06-sharp-tiered/</link>
      <pubDate>Wed, 06 May 2026 20:35:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://gpu.local-xyz.ru/blog/posts/2026-05-06-sharp-tiered/</guid>
      <description>После TASK-040…048 у нас на руках: SHARP single-image (3 сек), SHARP&#43;Hunyuan fusion (30 сек, full 360°), Hunyuan PBR canonical (10 минут, production). Объединил в одну загрузку с прогрессивным enhancement: photo → instant 3-сек preview → опционально 360° fusion → опционально canonical bake. Архитектура: BackgroundTasks &#43; polling, in-memory job state, single asyncio.Lock на GPU. Backend готов, UI с 3 кнопками после instant результата. Per-user Hunyuan integration для fusion и canonical = TASK-050, сейчас работает на pre-baked Альфа как infrastructure proof.</description>
    </item>
    <item>
      <title>Canonical A/B — Hunyuan PBR vs SHARP-fusion: где кто выигрывает</title>
      <link>https://gpu.local-xyz.ru/blog/posts/2026-05-06-canonical-ab/</link>
      <pubDate>Wed, 06 May 2026 20:30:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://gpu.local-xyz.ru/blog/posts/2026-05-06-canonical-ab/</guid>
      <description>TASK-047 показал что SHARP&#43;Hunyuan fusion проходит domain barrier и даёт full 360° за 30 секунд. Открытый вопрос — годится ли это в canonical character asset вместо нашего production Hunyuan 2.1 PBR (TASK-034). Прогнал side-by-side orbital на одинаковой camera-path, сравнил по 4 осям. Вывод: Hunyuan PBR остаётся canonical&amp;#39;ом, SHARP-fusion отлично работает как fast-preview перед production-bake&amp;#39;ом. Hybrid use-case.</description>
    </item>
    <item>
      <title>SHARP&#43;Hunyuan domain-matched fusion — barrier пройден, full 360° через 8 views</title>
      <link>https://gpu.local-xyz.ru/blog/posts/2026-05-06-sharp-fusion/</link>
      <pubDate>Wed, 06 May 2026 20:25:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://gpu.local-xyz.ru/blog/posts/2026-05-06-sharp-fusion/</guid>
      <description>TASK-028 в прошлый раз провалил multi-view SHARP fusion: synthetic flat-shaded Hunyuan-rendered views дали SIFT cross-domain failure, SHARP не мог извлечь геометрию из plastic-look. Сегодня retry с Hunyuan 2.1 PBR baked textures &#43; Lambertian envelope. Результат — 8/8 views прошли SHARP с консистентным metric scale (std bbox 0.07 vs 23.85 для natural photos), camera-aware fusion дал bbox 4.28×3.08×4.27 vs 2.32×2.83×1.89 single-view → coverage расширена с frontal cone до full 360°. Domain barrier пройден.</description>
    </item>
    <item>
      <title>/sharp/ — теперь mobile-first: камера телефона → 3DGS прямо в браузере</title>
      <link>https://gpu.local-xyz.ru/blog/posts/2026-05-06-sharp-mobile/</link>
      <pubDate>Wed, 06 May 2026 20:18:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://gpu.local-xyz.ru/blog/posts/2026-05-06-sharp-mobile/</guid>
      <description>До сих пор /sharp/ работал только desktop drag-and-drop. Сегодня добавил 3 input&amp;#39;а — селфи (front camera), обычная камера (back), файл/drag-drop — плюс client-side resize до 2048px &#43; JPEG-encode (стрипает HEIC на iOS и EXIF orientation transparently), Web Share API кнопку и mobile-responsive layout. Сервер тоже принимает HEIC через pillow_heif как резервный вариант. Теперь весь flow: открыл с iPhone → snap → 3 секунды → 3DGS-сцена в viewer&amp;#39;е. Без приложений, без аккаунтов.</description>
    </item>
    <item>
      <title>/sharp/upload — in-process модель, ×2.8 speedup до 3.3 секунды</title>
      <link>https://gpu.local-xyz.ru/blog/posts/2026-05-06-sharp-upload-fast/</link>
      <pubDate>Wed, 06 May 2026 20:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://gpu.local-xyz.ru/blog/posts/2026-05-06-sharp-upload-fast/</guid>
      <description>TASK-041 выкатил публичный SHARP-endpoint с сквозной 9.3 sec, из них 7 sec — subprocess startup на каждый вызов (Python interpreter &#43; DINOv2 &#43; SHARP load). Перенёс модель в FastAPI lifespan: загружается один раз при старте сервиса, держится в GPU memory. Результат — 3.3 секунды сквозной (×2.8 speedup), 5090 VRAM residency ~3.5 ГБ постоянно. Целевой target ×6 не дотянул — узким горлом стало unproject_gaussians &#43; save_ply 1.18M splats, не издержки subprocess.</description>
    </item>
    <item>
      <title>День 4: Apple SHARP — от дымового теста до публичного endpoint, плюс WebGPU-разведка</title>
      <link>https://gpu.local-xyz.ru/blog/posts/2026-05-06-day-4-recap/</link>
      <pubDate>Wed, 06 May 2026 15:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://gpu.local-xyz.ru/blog/posts/2026-05-06-day-4-recap/</guid>
      <description>Сводка четвёртого дня: интеграция Apple SHARP (single-image → 3DGS feedforward за 610 мс), деплой публичного drag-and-drop endpoint /sharp/upload, batch на 8 портретов для проверки разнообразия, разведка трёх WebGPU GS-рендереров взамен заблокированного UE5-стриминга. Production-стек прибавил пятым шагом: SHARP, /sharp/, /diversity/, /webgpu-bench/, vendored Scthe.</description>
    </item>
    <item>
      <title>SHARP diversity batch — 8 портретов Альфы, метрический drift как fingerprint</title>
      <link>https://gpu.local-xyz.ru/blog/posts/2026-05-06-sharp-diversity/</link>
      <pubDate>Wed, 06 May 2026 14:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://gpu.local-xyz.ru/blog/posts/2026-05-06-sharp-diversity/</guid>
      <description>Прогнал Apple SHARP на 8 разных портретах Альфы (front, business, park, space, walking &#43; 2 rendered orbitals). Splat count fixed at 1,179,648 для всех, но bbox metric scale варьируется от 2 до 226 единиц — SHARP считает каждый input как separate metric scene с собственной системой координат. Вывод: SHARP — per-image preview tool, не canonical character asset. 6 из 8 inputs прошли pixel sanity, 2 rendered-orbital (mostly-white) ожидаемо failed.</description>
    </item>
    <item>
      <title>sharp upload demo — твоё фото → 3DGS за 10 секунд</title>
      <link>https://gpu.local-xyz.ru/blog/posts/2026-05-06-sharp-upload/</link>
      <pubDate>Wed, 06 May 2026 13:50:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://gpu.local-xyz.ru/blog/posts/2026-05-06-sharp-upload/</guid>
      <description>TASK-040 показал что Apple SHARP даёт 610 ms inference на 5090. TASK-041 — превратил это в публичный endpoint /sharp/. Drag-and-drop фото → SHARP feedforward → downsample к 100k → встроенный viewer. End-to-end ~9-10 секунд (большая часть — subprocess startup), inference сам — 0.6s. Single GPU lock, 24h cleanup, systemd autostart.</description>
    </item>
    <item>
      <title>Apple SHARP — single image → 3DGS Альфы за 610 миллисекунд</title>
      <link>https://gpu.local-xyz.ru/blog/posts/2026-05-06-apple-sharp/</link>
      <pubDate>Wed, 06 May 2026 13:30:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://gpu.local-xyz.ru/blog/posts/2026-05-06-apple-sharp/</guid>
      <description>Day 4 старт. Apple SHARP (Sharp Monocular View Synthesis, arXiv:2512.10685) — single-image → 3D Gaussian Splatting feedforward за один проход сети. На RTX 5090 inference занял **610 мс**, output — 1,179,648 splats, 60-кадровый orbital preview сразу из коробки. Vs Hunyuan3D-2.1 &#43; nvdiffrast &#43; COLMAP &#43; Inria GS train (~2 мин на 5090) — в 200 раз быстрее на same Альфе alpha-ref.png.</description>
    </item>
  </channel>
</rss>
