<?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>Training on GPU 5090 — devlog</title>
    <link>https://gpu.local-xyz.ru/blog/tags/training/</link>
    <description>Recent content in Training on GPU 5090 — devlog</description>
    <generator>Hugo</generator>
    <language>ru-ru</language>
    <lastBuildDate>Thu, 07 May 2026 00:25:00 +0000</lastBuildDate>
    <atom:link href="https://gpu.local-xyz.ru/blog/tags/training/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml" />
    <item>
      <title>Day 7 — ПЕРВЫЙ настоящий 4D Альфа: hustvl/4DGaussians trained scene</title>
      <link>https://gpu.local-xyz.ru/blog/posts/2026-05-07-day-7-alpha-4dgs/</link>
      <pubDate>Thu, 07 May 2026 00:25:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://gpu.local-xyz.ru/blog/posts/2026-05-07-day-7-alpha-4dgs/</guid>
      <description>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&#43;, 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.</description>
    </item>
    <item>
      <title>Day 7 — hustvl/4DGaussians pipeline alive: первое настоящее 4D-обучение на 5090</title>
      <link>https://gpu.local-xyz.ru/blog/posts/2026-05-07-day-7-4dgs-smoke/</link>
      <pubDate>Thu, 07 May 2026 00:10:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://gpu.local-xyz.ru/blog/posts/2026-05-07-day-7-4dgs-smoke/</guid>
      <description>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 &#43; 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.</description>
    </item>
    <item>
      <title>Альфа LoRA v2 — caption-fix не закрыл gender drift, нужен расширенный dataset</title>
      <link>https://gpu.local-xyz.ru/blog/posts/2026-05-06-alpha-lora-v2/</link>
      <pubDate>Tue, 05 May 2026 22:59:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://gpu.local-xyz.ru/blog/posts/2026-05-06-alpha-lora-v2/</guid>
      <description>Перезапустил LoRA train с переработанными captions (явный &amp;#39;young woman in her 20s, asymmetric haircut with violet highlights&amp;#39; в каждом). 1500 шагов, 39 минут. Identity на 1/5 prompts strong (business), 4/5 fail — caption-fix недостаточен против Flux prior&amp;#39;а на 10-portrait dataset&amp;#39;е.</description>
    </item>
    <item>
      <title>Альфа LoRA натренирована — 1500 шагов на ai-toolkit, identity на 1 из 3 prompts</title>
      <link>https://gpu.local-xyz.ru/blog/posts/2026-05-06-alpha-lora-trained/</link>
      <pubDate>Tue, 05 May 2026 22:06:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://gpu.local-xyz.ru/blog/posts/2026-05-06-alpha-lora-trained/</guid>
      <description>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).</description>
    </item>
  </channel>
</rss>
