Stage 3 закрыт. Face-режим (off/face/all, strength, warnings) был написан в Stage 1;
здесь доведена приёмка и найден баг, который невозможно было увидеть без GPU-прогона.
Главное: realesные OOM никогда не доходили до run_guarded. И realessrgan/utils.py, и
gfpgan/utils.py ловят RuntimeError вокруг вызова сети и идут дальше
(`except RuntimeError as error: print('Error', error)`), поэтому на нехватку памяти
realesrgan падал уже не RuntimeError, а UnboundLocalError на присваивании
output_tile. Наружу уходил голый 500 «Internal Server Error»: ни лестницы тайлов,
ни деградации на CPU, ни внятного текста. В gfpgan это было тихое ухудшение —
при OOM лицо молча оставалось исходным, а задание уходило в «успех».
Починка: guard_forward() оборачивает forward сетей, которые строим мы
(RealESRGANer.model, restorer.gfpgan, CodeFormer net) и превращает OOM-RuntimeError
в TileOOM. TileOOM не наследует RuntimeError, поэтому проглатывающие except его
пропускают; is_oom и обе точки run_guarded ловят его явно. Обёртка вешается на
экземпляр, идемпотентна по флагу _photo_ai_guarded и не трогает класс.
Также добавлены два предупреждения из чек-листа, которых в коде не было: вход меньше
320×320 (лица могут не найтись) и CodeFormer на не-CUDA. Предупреждение «лица не
найдены» и деградация на CPU были на месте и не менялись.
Проверено на RTX 3050 Laptop (4096 МБ, драйвер 615.71.09, CUDA 12.6):
- tile=2048, x2plus face=all, полное фото: до правки 500 + UnboundLocalError,
после 200 за 28.3 с с единственным warning «не хватило памяти при tile=2048»;
- инъекция OOM: лестница 2048 → 1024 → 512, затем переход на CPU (device: cpu,
half: false) и успешный повтор; при повторе уже на CPU — честная 500 с подсказкой
про PHOTO_AI_TILE / PHOTO_AI_MAX_PIXELS;
- 640×480: off 1.0 с / face 3.8 с / all 2.2 с, faces_found=6; фото без лиц даёт
faces_found=0 и байты, равные face=off;
- I1: 6/6 MATCH байт-в-байт против Stage 2 на CPU (jpg/.jpeg/png+70/webp+100/x4v3/anime).
docker-compose.gpu.yml: GPU выдаётся через CDI (device_ids nvidia.com/gpu=all) —
не требует правки /etc/docker/daemon.json и перезапуска демона, в отличие от
классического резервирования driver: nvidia. TORCH_VARIANT cu124 → cu126: в индексе
cu124 последний torch 2.6.0, а cu126 даёт те же 2.14.0/0.29.0, что и CPU-образ, так
что варианты сборки отличаются только CUDA-библиотеками. Образ тегируется отдельно
(whatido-photo-ai:cu126), чтобы сборка GPU-варианта не перетирала CPU-образ
whatido-photo-ai:latest — откат остаётся обычным docker compose up -d photo-ai.
README: раздел «Запуск на NVIDIA GPU» с установкой NVIDIA Container Toolkit и генерацией
CDI-спеки, оговорками про 4 ГБ VRAM (x2plus + gfpgan влезают, general-x4v3 тяжелее,
LOAD_ALL=1 лучше не включать) и описанием параметров /enhance. .env.example: команда
GPU-запуска и рекомендация по PHOTO_AI_TILE. Журналы раздела 3 и GPU-прогона — в
TODO_PHOTO_FACE_AI.md.
worker.js, server.js, схема БД и фронтенд не тронуты — они в Stage 4…6.
dev
4c63a46d24