Модель Moebius 0.2B для удаления объектов на изображениях запустили прямо в браузере через WebGPU
Разработчик показал, как запускает модель Moebius 0.2B, компактный фреймворк для image inpainting, прямо в браузере. Такие модели позволяют выделить участок изображения, который нужно удалить. После этого алгоритм генерирует новое содержимое и заполняет освободившееся место. В описании проекта говорится, что при размере 0.2B модель демонстрирует производительность на уровне 10B‑моделей.
Первая опубликованная версия требовала PyTorch и NVIDIA CUDA. Автор эксперимента решил проверить, можно ли запустить её в браузере через WebGPU, и сообщил, что добился рабочего результата. В итоге получился инструмент, где можно открыть любое изображение. Кадры с несоразмерными сторонами показываются с полями. Пользователь выделяет область для удаления и нажимает кнопку «Run inpaint», после чего модель генерирует заполнение.
Как пишет Simon Willison's Weblog, работа над портированием шла параллельно с другой задачей. Речь о разработке крупной функции для Datasette, интерфейса для создания и изменения таблиц. Эта функция продолжает недавно выпущенную возможность вставки и редактирования строк. Автор также отмечает, что при работе в Codex Desktop нередко приходилось ждать по 5–10 минут, пока инструмент завершал рефакторинги среднего размера или финальные изменения в интерфейсе.
Ключевые факты
Модель Moebius 0.2B описывается как lightweight‑фреймворк для image inpainting с заявленной производительностью уровня 10B.
Изначально выпущенная версия модели требовала PyTorch и NVIDIA CUDA для запуска.
Автор портировал Moebius 0.2B для работы в браузере с использованием WebGPU и опубликовал демонстрацию инструмента.
В веб‑версии можно открыть изображение, выделить области для удаления и запустить обработку кнопкой «Run inpaint», после чего модель генерирует заполнение.