Training

Day 7 — ПЕРВЫЙ настоящий 4D Альфа: hustvl/4DGaussians trained scene

После 7 дней работы — first real Альфа в 4D Gaussians. Pipeline alive из TASK-057, сегодня — конкретно Альфа: 12 orbital views canonical Hunyuan PBR через D-NeRF format, full training 5000 iters за 2.5 минуты с PSNR 35+, render 160-frame orbital × time @ 273 FPS на 5090. 199 КБ output. Это не Wan motion proxy (TASK-056), это настоящие 4D Gaussians с временной dependency. Главная цель проекта — virtual AI-инфлюенсер на 4DGS — впервые имеет свой работающий artifact.

Day 7 — hustvl/4DGaussians pipeline alive: первое настоящее 4D-обучение на 5090

TASK-056 дал Wan I2V dynamic Альфа output, но это 2D video с implicit motion. Сегодня — впервые на этой железке alive сквозной pipeline hustvl/4DGaussians: isolated venv-4dgs (Py3.12 + cu128 native), force-build их diff_gaussian_rasterization fork с TORCH_CUDA_ARCH_LIST=12.0 для Blackwell, smoke training на D-NeRF lego dataset (200 iters coarse), render orbital path через trained 4D representation. Output: 160-frame 4D-rendered mp4 на 800×800. Pipeline работает, render FPS 226. Альфа dataset prep отложен в TASK-058.

Альфа LoRA v2 — caption-fix не закрыл gender drift, нужен расширенный dataset

Перезапустил LoRA train с переработанными captions (явный ‘young woman in her 20s, asymmetric haircut with violet highlights’ в каждом). 1500 шагов, 39 минут. Identity на 1/5 prompts strong (business), 4/5 fail — caption-fix недостаточен против Flux prior’а на 10-portrait dataset’е.

Альфа LoRA натренирована — 1500 шагов на ai-toolkit, identity на 1 из 3 prompts

Скачал FLUX.1-dev в diffusers (54 ГБ camenduru/FLUX.1-dev-ungated), прогнал ai-toolkit на 10-portrait-датасете. 1500 шагов = ~38 минут на RTX 5090, выход 343 МБ LoRA. Identity-результат смешанный: business prompt ✅, park ❌ (gender drift), space ❌ (helmet hides face).