Функції ШІ on darktable user manual

Огляд

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Darktable використовує моделі машинного навчання для кількох завдань обробки зображень: інтерактивне маскування об’єктів, знешумлення, масштабування тощо. У цьому розділі пояснюється, як ці функції працюють комплексно – що де працює, які моделі існують, як прискорюється генерація (“інференс”) і що насправді контролює вибір користувача в налаштуваннях ШІ.

Функції ШІ вмикаються користувачем. Вони вимкнені за замовчуванням після нової інсталяції та можуть бути будь-коли увімкнені/вимкнені за допомогою одного налаштування.

Функції ШІ також мають бути присутніми у бінарному файлі Darktable. Офіційні збірки (Linux AppImage, інсталятор Windows, macOS dmg) усі їх містять. Сторонні пакувальники можуть постачати збірку без підтримки ШІ – у такому випадку вкладка ШІ повністю відсутня в налаштуваннях. Попросіть супроводжувача пакету вашого дистрибутива ввімкнути підтримку ШІ або використовуйте офіційну збірку.

Як працюють функції ШІ

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

На цій сторінці описано, що відбувається “під капотом”: яку бібліотеку інференсу завантажує Darktable, доступні їй постачальники виконання, а також як зберігаються та активуються моделі.

🔗the inference runtime

Darktable завантажує моделі через ONNX Runtime – бібліотеку інференсу промислового рівня, спочатку розроблену в Microsoft, а тепер регульовану Linux Foundation – яка приймає моделі у відкритому форматі ONNX. ONNX є фактичним стандартом для обміну моделями машинного навчання між фреймворками (PyTorch, TensorFlow тощо), тому ми можемо взяти модель, навчену в будь-якому з них, експортувати її в ONNX та запустити з Darktable, не переносячи з собою її навчальний фреймворк.

Прискорення GPU

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Увімкнення прискорення GPU для ШІ-функцій Darktable складається з двох кроків:

Встановіть ONNX Runtime із підтримкою GPU для вашого обладнання (ця сторінка).
Вкажіть Darktable на нову бібліотеку через Налаштування ШІ – натисніть Визначити для автоматичного сканування стандартних місць встановлення або знайдіть файл вручну.

У Linux середовище виконання, що постачається з Darktable, працює лише на CPU; у Windows воно використовує DirectML; а в macOS — CoreML. Тому крок 1 застосовується лише в тому випадку, якщо вам потрібне прискорення GPU NVIDIA, AMD або Intel у Linux або Windows. Крок 1 має три шляхи, описані нижче.

Продуктивність та усунення несправностей

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

🔗Нотатки щодо продуктивності

Генерація (“інференс”) на CPU прийнятна для масок об’єктів (невеликі одноразові обчислення), але набагато повільніша для знешумлення та масштабування. Наполегливо рекомендується використовувати середовище виконання CUDA / MIGraphX / OpenVINO / DirectML / CoreML, якщо ви використовуєте знешумлення та/чи масштабування регулярно.
Збільшення масштабу в 4 рази на великому зображенні вимагає багато пам’яті незалежно від постачальника. Тайлінг вмикається автоматично для зменшення використання пам’яті, але це призводить до деякого додаткового часу обробки.