LaMa для Mac: новые fp32-веса исправляют розовую заливку на фото
На странице · 3 разделов
10 октября для Mac с Apple Silicon появился новый файл весов LaMa-fp32: автор Swift-порта заменил им прежний bf16-вариант, который мог заливать удалённую область цветного фото розовым. Это компонент для разработчиков, а не готовый фоторедактор с кнопкой «удалить». Проверки качества выполнены автором проекта; Modelium модель не запускала.
Что изменилось для удаления предметов с фото на Mac
Если отметить на фотографии лишний предмет, модель LaMa может заполнить это место изображением фона. В версии для компьютеров Mac с Apple Silicon прежний файл весов иногда давал на цветных снимках розовую или пурпурную заливку. 10 октября 2026 года автор Swift-порта выпустил версию 0.3.1 и новый файл mlx-community/LaMa-fp32, который стал вариантом по умолчанию вместо LaMa-bf16. Веса — это файл с настроенными данными модели; MLX — система вычислений для чипов Apple. s1 s2 s3
Важно: это не новый готовый фоторедактор. Порт предназначен для разработчиков, которые встраивают удаление объектов в приложение на Swift. Обычному владельцу Mac из этой новости ничего устанавливать не нужно; при выборе готового приложения нельзя считать, что оно уже перешло на новые веса. s2 s3
Почему понадобился другой файл
Автор связывает цветную заливку с прежним способом хранения чисел в весах — bf16. Новый файл сохраняет их в более точном формате fp32; простая смена режима загрузки старого файла не возвращает уже потерянную точность. В версии 0.3.1 исходный код действительно указывает на новый репозиторий по умолчанию и загружает LaMa в float32. s1 s2 s3
В авторском сравнении с исходной PyTorch-версией на одном цветном изображении 512 × 512 пикселей и выделенной областью 29% максимальное отклонение снизилось с 7.5e-2 для bf16 до 5.0e-6 для fp32. Это сопоставимые условия одного авторского испытания, а не независимый тест всех сюжетов и не обещание, что любой предмет будет удалён незаметно. Слишком большие выделенные области могут оставаться размытыми даже у исходной LaMa. s2
Что доступно и как понять результат
В закреплённой версии репозитория LaMa-fp32 доступен один файл model.safetensors; его доступность подтверждается списком файлов и ответом сервера на запрос файла. Размер на диске — около 204 МБ, не минимальное требование к оперативной памяти. Порт mlx-lama-swift версии 0.3.1 принимает фото и маску: белым на маске отмечают область, которую нужно заменить. На выходе получается изображение с заполненной областью. Этот путь требует Swift-разработки; полноценный запуск на Mac редакцией не выполнялся. s1 s2 s3
Если вы разрабатываете такое приложение, выбирайте именно mlx-community/LaMa-fp32 и версию порта 0.3.1. Для проверки возьмите своё цветное фото с небольшим ненужным объектом и сравните восстановленное место с окружающими цветами и узором. Это критерий будущей проверки, не результат теста Modelium. В статье разработчика указаны Apache-2.0 для исходной LaMa и весов и MIT для Swift-кода; это две разные лицензии. В файле NOTICE тега ещё встречается старое имя LaMa-bf16, поэтому актуальный выбор сверяйте с конфигурацией версии 0.3.1 и карточкой новых весов. s1 s2 s3 s4 s5
Следующий шаг для разработчика — открыть закреплённые исходники порта и карточку конкретного файла весов, прежде чем встраивать функцию в своё приложение. s1 s2
Источники
- mlx-community: LaMa-fp32, карточка и файл весов ревизии 92a388ff — HF API siblings: model.safetensors; HEAD pinned file 200 и Content-Length 204316668; карточка содержит Apache-2.0 и описание fp32.. Получено 10.10.2026.
- mlx-lama-swift v0.3.1: README, авторские сравнения и ограничения — Тег v0.3.1 от 10 октября указывает на данный коммит; измерения — данные автора.. Получено 10.10.2026.
- mlx-lama-swift v0.3.1: настройки и исходники загрузки LaMa — Конфигурация выбирает LaMa-fp32; LaMaInpainter.fromPretrained в той же ревизии загружает float32.. Получено 10.10.2026.
- LaMa: лицензия исходного проекта Apache-2.0. Получено 10.10.2026.
- mlx-lama-swift v0.3.1: NOTICE с устаревшей ссылкой на bf16. Получено 10.10.2026.