[R&D LOG] JEPA Pipeline: Анализ ограничений VRAM и Temporal Jitter (NotebookLM + SDXL)

⚠️ STATUS: ALPHA BUILD / TECH DEMO Лабораторный срез R&D процесса. Визуализация диалогов NotebookLM через кастомный мультимодальный пайплайн (Whisper → Logic → SDXL Turbo). Тестирование концепции JEPA: переход от стохастической генерации к семантической фиксации. ⚙️ ТЕХНИЧЕСКИЙ СТЕК (V3 PIPELINE) Input: NotebookLM (Source Docs → Audio). STT: Whisper Medium (Audio → Tokens). Generative Core: SDXL Turbo (1-4 steps inference). Consistency: Custom Seed-Lock (Seed_HE / Seed_SHE) + Base Prompts. 🛠 ПРОБЛЕМАТИКА (DEBUG LOG) Temporal Jitter: Нестабильность фона. Seed-Lock не обеспечивает полную темпоральную когерентность. Logic Bottleneck: Триггер смены планов линейный (index % 3), семантический монтаж отсутствует. Hardware Constraints: Tesla T4 (16GB). Агрессивная очистка VRAM (Garbage Collection) нарушает плавность потока. 👨💻 ЗАПРОС К ИНЖЕНЕРАМ (R&D REQUEST) Требуется экспертиза по Latent Consistency и Real-time генерации. Character Drift: Как зафиксировать черты лица (Identity retention) при экстремально малом (1-4) количестве шагов инференса? Optimization: Методы внедрения IP-Adapter в пайплайн на T4 без ошибки OOM (Out Of Memory). Latency: Архитектурные решения для перехода на LLM-driven монтаж без задержки более 10 секунд. Примечание: Эстетическая критика игнорируется. Обсуждаем только архитектуру, оптимизацию памяти и код. Timecodes: 00:00 – Интро: Архитектурный разбор NotebookLM 01:15 – Концепция JEPA и проблема визуального шума 02:30 – Тесты Seed-Lock: Анализ удержания лица 03:45 – Алгоритм монтажа и ошибки трекинга 05:00 – Лимиты VRAM на Tesla T4 #NotebookLM #SDXLTurbo #GenerativeAI #ComputerVision #MachineLearning