This covers the installation of updated Kernel, out-of-tree nvidia kernel modules package, how to get GNOME desktop running and installation/run of glmark2 benchmark. Also it describes how to get some CUDA and TensorRT samples running.

SP6

Download SLE-15-SP6 (Arm) installation image. This you can put on a regular USB stick or on an SD card using dd command. Go into BIOS and change SOC Display Hand-Off Mode settings, i.e. Device Manager -> NVIDIA Configuration -> Boot Configuration -> SOC Display Hand-Off Mode, to Never.

Boot from the USB stick/SD card, that you wrote above and install SP6. You need to install via serial console, since the monitor won’t get any signal without the out-of-tree nvidia kernel modules, which are installed later in the process.

Make sure you select the following modules during installation:

• Basesystem
• Containers
• Desktop Applications
• Development Tools
• Python 3
• Server Applications

Select SLES with GNOME for installation.

Kernel + KMP drivers

Continue installation with serial console.

Now update kernel and install our KMP (kernel module package) for all nvidia kernel modules.

We plan to make the KMP available as a driver kit via the SolidDriver Program. For now please install an updated kernel and the KMP after checking the build status (rebuilding can take a few hours!) from our open buildservice:

sudo zypper ar https://download.opensuse.org/repositories/home:/sndirsch:/sidecar/SLE_15_SP6/ home:sndirsch:sidecar
sudo zypper ref
# flavor either default or 64kb (check with uname -r command)
sudo zypper in -f -r home:sndirsch:sidecar kernel-<flavor>  nvidia-open-driver-G06-signed-sidecar-kmp-<flavor>

Reboot with the updated kernel.

sudo reboot

In Mokmanager (Perform MOK management) select Continue boot. Although Secureboot is enabled by default in BIOS it seems it hasn’t been implemented yet (BIOS from 04/04/2024). Select first entry SLES 15-SP6 for booting.

Userspace/Desktop

Unfortunately installing the userspace is a non-trivial task.

Installation

Download Jetpack 6 Driver Package (BSP) from this location. Extract jetson_linux_r36.3.0_aarch64.tbz2.

tar xf jetson_linux_r36.3.0_aarch64.tbz2

Then you need to convert debian packages from this content into tarballs.

pushd Linux_for_Tegra
sed -i ‘s/lbzip2/bzip2/g’ nv_tools/scripts/nv_repackager.sh
./nv_tools/scripts/nv_repackager.sh -o ./nv_tegra/l4t_tar_packages --convert-all
popd

From the generated tarballs you only need these:

nvidia-l4t-3d-core_36.3.0-20240404104251_arm64.tbz2
nvidia-l4t-camera_36.3.0-20240404104251_arm64.tbz2
nvidia-l4t-core_36.3.0-20240404104251_arm64.tbz2
nvidia-l4t-cuda_36.3.0-20240404104251_arm64.tbz2
nvidia-l4t-firmware_36.3.0-20240404104251_arm64.tbz2
nvidia-l4t-gbm_36.3.0-20240404104251_arm64.tbz2
nvidia-l4t-multimedia-utils_36.3.0-20240404104251_arm64.tbz2
nvidia-l4t-multimedia_36.3.0-20240404104251_arm64.tbz2
nvidia-l4t-nvfancontrol_36.3.0-20240404104251_arm64.tbz2
nvidia-l4t-nvml_36.3.0-20240404104251_arm64.tbz2
nvidia-l4t-nvpmodel_36.3.0-20240404104251_arm64.tbz2
nvidia-l4t-nvsci_36.3.0-20240404104251_arm64.tbz2
nvidia-l4t-pva_36.3.0-20240404104251_arm64.tbz2
nvidia-l4t-tools_36.3.0-20240404104251_arm64.tbz2
nvidia-l4t-vulkan-sc-sdk_36.3.0-20240404104251_arm64.tbz2
nvidia-l4t-wayland_36.3.0-20240404104251_arm64.tbz2
nvidia-l4t-x11_36.3.0-20240404104251_arm64.tbz2
nvidia-l4t-nvml_36.3.0-20240404104251_arm64.tbz2

And from this tarball nvidia-l4t-init_36.3.0-20240404104251_arm64.tbz2 you only need these files:

etc/asound.conf.tegra-ape
etc/asound.conf.tegra-hda-jetson-agx
etc/asound.conf.tegra-hda-jetson-xnx
etc/nvidia-container-runtime/host-files-for-container.d/devices.csv
etc/nvidia-container-runtime/host-files-for-container.d/drivers.csv
etc/nvsciipc.cfg
etc/sysctl.d/60-nvsciipc.conf
etc/systemd/nv_nvsciipc_init.sh
etc/systemd/nvpower.sh
etc/systemd/nv.sh
etc/systemd/system.conf.d/watchdog.conf
etc/systemd/system/multi-user.target.wants/nv_nvsciipc_init.service
etc/systemd/system/multi-user.target.wants/nvpower.service
etc/systemd/system/multi-user.target.wants/nv.service
etc/systemd/system/nv_nvsciipc_init.service
etc/systemd/system/nvpower.service
etc/systemd/system/nv.service
etc/udev/rules.d/99-tegra-devices.rules
usr/share/alsa/cards/tegra-ape.conf
usr/share/alsa/cards/tegra-hda.conf
usr/share/alsa/init/postinit/00-tegra.conf
usr/share/alsa/init/postinit/01-tegra-rt565x.conf
usr/share/alsa/init/postinit/02-tegra-rt5640.conf

So first let’s repackage nvidia-l4t-init_36.3.0-20240404104251_arm64.tbz2:

pushd Linux_for_Tegra/nv_tegra/l4t_tar_packages/
cat > nvidia-l4t-init.txt << EOF
etc/asound.conf.tegra-ape
etc/asound.conf.tegra-hda-jetson-agx
etc/asound.conf.tegra-hda-jetson-xnx
etc/nvidia-container-runtime/host-files-for-container.d/devices.csv
etc/nvidia-container-runtime/host-files-for-container.d/drivers.csv
etc/nvsciipc.cfg
etc/sysctl.d/60-nvsciipc.conf
etc/systemd/nv_nvsciipc_init.sh
etc/systemd/nvpower.sh
etc/systemd/nv.sh
etc/systemd/system.conf.d/watchdog.conf
etc/systemd/system/multi-user.target.wants/nv_nvsciipc_init.service
etc/systemd/system/multi-user.target.wants/nvpower.service
etc/systemd/system/multi-user.target.wants/nv.service
etc/systemd/system/nv_nvsciipc_init.service
etc/systemd/system/nvpower.service
etc/systemd/system/nv.service
etc/udev/rules.d/99-tegra-devices.rules
usr/share/alsa/cards/tegra-ape.conf
usr/share/alsa/cards/tegra-hda.conf
usr/share/alsa/init/postinit/00-tegra.conf
usr/share/alsa/init/postinit/01-tegra-rt565x.conf
usr/share/alsa/init/postinit/02-tegra-rt5640.conf
EOF
tar xf nvidia-l4t-init_36.3.0-20240404104251_arm64.tbz2
rm nvidia-l4t-init_36.3.0-20240404104251_arm64.tbz2
tar cjf nvidia-l4t-init_36.3.0-20240404104251_arm64.tbz2 $(cat nvidia-l4t-init.txt)
popd

Then extract the generated tarballs to your system.

pushd Linux_for_Tegra/nv_tegra/l4t_tar_packages
for i in \
nvidia-l4t-core_36.3.0-20240404104251_arm64.tbz2 \
nvidia-l4t-3d-core_36.3.0-20240404104251_arm64.tbz2 \
nvidia-l4t-cuda_36.3.0-20240404104251_arm64.tbz2 \
nvidia-l4t-firmware_36.3.0-20240404104251_arm64.tbz2 \
nvidia-l4t-gbm_36.3.0-20240404104251_arm64.tbz2 \
nvidia-l4t-multimedia-utils_36.3.0-20240404104251_arm64.tbz2 \
nvidia-l4t-multimedia_36.3.0-20240404104251_arm64.tbz2 \
nvidia-l4t-nvfancontrol_36.3.0-20240404104251_arm64.tbz2 \
nvidia-l4t-nvpmodel_36.3.0-20240404104251_arm64.tbz2 \
nvidia-l4t-tools_36.3.0-20240404104251_arm64.tbz2 \
nvidia-l4t-x11_36.3.0-20240404104251_arm64.tbz2 \
nvidia-l4t-nvsci_36.3.0-20240404104251_arm64.tbz2 \
nvidia-l4t-pva_36.3.0-20240404104251_arm64.tbz2 \
nvidia-l4t-wayland_36.3.0-20240404104251_arm64.tbz2 \
nvidia-l4t-camera_36.3.0-20240404104251_arm64.tbz2 \
nvidia-l4t-vulkan-sc-sdk_36.3.0-20240404104251_arm64.tbz2 \
nvidia-l4t-nvml_36.3.0-20240404104251_arm64.tbz2 \
nvidia-l4t-init_36.3.0-20240404104251_arm64.tbz2; do
  sudo tar xjf $i -C /
done
popd

Then you still need to move

/usr/lib/xorg/modules/drivers/nvidia_drv.so
/usr/lib/xorg/modules/extensions/libglxserver_nvidia.so

to

/usr/lib64/xorg/modules/drivers/nvidia_drv.so
/usr/lib64/xorg/modules/extensions/libglxserver_nvidia.so

and add /usr/lib/aarch64-linux-gnu to /etc/ld.so.conf.d/nvidia-tegra.conf.

sudo mv /usr/lib/xorg/modules/drivers/nvidia_drv.so \
          /usr/lib64/xorg/modules/drivers/
sudo mv /usr/lib/xorg/modules/extensions/libglxserver_nvidia.so \
          /usr/lib64/xorg/modules/extensions/
sudo rm -rf /usr/lib/xorg
sudo echo /usr/lib/aarch64-linux-gnu >> /etc/ld.so.conf.d/nvidia-tegra.conf

Run ldconfig 

sudo ldconfig

Video group for regular users

A regular user needs to be added to the group video to be able to log in to the GNOME desktop as regular user. This can be achieved by using YaST, usermod or editing /etc/group manually.

Reboot the machine

sudo reboot

Basic testing

First basic testing will be running nvidia-smi. 

sudo nvidia-smi

Graphical desktop (GNOME) should work as well. Unfortunately Linux console is not available. Use either a serial console or a ssh connection if you don’t want to use the graphical desktop or need remote access to the system.

glmark2

Install phoronix-test-suite

sudo zypper ar https://cdn.opensuse.org/distribution/leap/15.6/repo/oss/ repo-oss
sudo zypper ref
sudo zypper in phoronix-test-suite

Run phoronix-test-suite

sudo zypper in gcc gcc-c++
phoronix-test-suite benchmark glmark2

CUDA/Tensorflow

Containers

NVIDIA provides containers available for Jetson that include SDKs such as CUDA. More details here. These containers are Ubuntu based, but can be used from SLE as well. You need to install the NVIDIA container runtime for this. Detailed information here.

1. Install podman and nvidia-container-runtime

sudo zypper install podman
sudo zypper ar https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/rpm/nvidia-container-toolkit.repo
sudo zypper modifyrepo --enable nvidia-container-toolkit-experimental
sudo zypper --gpg-auto-import-keys install -y nvidia-container-toolkit
sudo nvidia-ctk cdi generate --mode=csv --output=/var/run/cdi/nvidia.yaml
sudo nvidia-ctk cdi list

2. Download the CUDA samples

sudo zypper install git
cd
git clone https://github.com/NVIDIA/cuda-samples.git
cd cuda-samples
git checkout v12.4

3. Start X

sudo rcxdm stop
sudo Xorg -retro &> /tmp/log &
export DISPLAY=:0
xterm &

Monitor should now show a Moiree pattern with an unframed xterm on it. Otherwise check /tmp/log.

4. Download and run the JetPack6 container

sudo podman run --rm -it -e DISPLAY --net=host --device nvidia.com/gpu=all --group-add keep-groups --security-opt label=disable -v $HOME/cuda-samples:/cuda-samples nvcr.io/nvidia/l4t-jetpack:r36.2.0 /bin/bash

CUDA

5. Build and run the samples in the container

cd /cuda-samples
make -j$(nproc)
pushd ./Samples/5_Domain_Specific/nbody
make
popd
./bin/aarch64/linux/release/deviceQuery
./bin/aarch64/linux/release/nbody

Tensorrt

6. Build and run Tensorrt in the container

This is both with the GPU and DLA (deep-learning accelerator).

cd /usr/src/tensorrt/samples/
make -j$(nproc)
cd ..
./bin/sample_algorithm_selector
./bin/sample_onnx_mnist
./bin/sample_onnx_mnist --useDLACore=0
./bin/sample_onnx_mnist --useDLACore=1

Misc

Performance

You can improve the performance by giving the clock a boost. For best performance you can run jetson_clocks to set the device to max clock settings

sudo jetson_clocks --show
sudo jetson_clocks
sudo jetson_clocks --show

The 1st and 3rd command just prints the clock settings.

Hago una descanso en la promoción de Akademy-es 2024 de València y os traigo una entrada ligera. Os presento el tema de iconos Nature para tu PC, una colección de avatares para aplicaciones, acciones y otros elementos gráficos que destacan por su sencillez y elegancia.

Iconos Nature para tu PC, simples y preciosos

Como he dicho muchas veces, me fascina la variedad que tenemos a nuestra disposición tanto de forma, estilo o colores. Tenemos iconos clásicos, minimalistas, lineales, 3D, que simulan otros sistemas operativos, imaginativos, que recuerdan a objetos cotidianeos, etc.

Hoy os presento un pack de iconos creados por Thalic que ha nombrado como Nature. Se trata de unos iconos minimalistas, simples y de un bonoto color rojo pastel, que quedan muy elegantes en un entorno oscuro.

En palabras de su creador:

Este es mi primer intento de hacer un tema de iconos para KDE ya que normalmente lo hago para DE’s basados en GTK. Pero me he pasado a KDE en todos mis ordenadores, así que necesito algunos temas de iconos que me gusten y la forma de hacerlo es construirlos uno mismo.

El tema de iconos de la naturaleza está todavía en una etapa temprana, así que no dudes en reportar errores o hacer sugerencias y peticiones, para que pueda evolucionar el tema de iconos Nature al máximo. Voy a añadir más colores para elegir, pero empiezo con el color rojo.

Y como siempre digo, si os gusta el pack de iconos podéis pagarlo de muchas formas en la página en continua evolución de KDE Store, que estoy seguro que el desarrollador lo agradecer: puntúale positivamente, hazle un comentario en la página o realiza una donación. Ayudar al desarrollo del Software Libre también se hace simplemente dando las gracias, ayuda mucho más de lo que os podéis imaginar, recordad la campaña I love Free Software Day 2017 de la Free Software Foundation donde se nos recordaba esta forma tan sencilla de colaborar con el gran proyecto del Software Libre y que en el blog dedicamos un artículo.

Más información: KDE Store

La entrada Iconos Nature para tu PC, simples y elegantes se publicó primero en KDE Blog.

Quiero compartir en el blog una lista de reproducción actualizada que he recopilado con las emisoras disponibles de la radio online SomaFM

Por el blog ya he escrito varios artículos relacionados con SomaFM y como escuchar sus diferentes emisoras. Pero hoy quiero simplemente compartir una lista de reproducción que he recopilado con todas las emisoras disponibles, a fecha de publicación del blog, de la emisora online SomaFM.

Se trata de un archivo eb formato .m3u de lista de reproducción con todos los enlaces a las emisoras de los distintos géneros de música disponibles en SomaFM.

Además de las URL a las emisoras de SomaFM, he añadido los metadatos, con la información de qué es cada canal según publican en la propia SomaFM.

El archivo está en un gist en GitHub y lo podéis descargar con wget mediante:

wget https://gist.githubusercontent.com/victorhck/2c9491f8dbd0873ffd3af6bdce07d8e3/raw/d45f4da8c8086497948a0f873334d65195ddc1d8/soma_fm.m3u -O soma_fm.m3u

Después lo podéis abrir con el reproductor de audio que mejor os parezca. VLC, Amarok, etc… Y a disfrutar de música en muchos estilos, sin cortes comerciales.

Enlaces de interés

• https://somafm.com/support/
• https://gist.github.com/victorhck/2c9491f8dbd0873ffd3af6bdce07d8e3
• https://victorhckinthefreeworld.com/2023/08/29/como-escuchar-somafm-en-la-terminal-con-este-escript-en-bash/

Quiero compartir en el blog una lista de reproducción actualizada que he recopilado con las emisoras disponibles de la radio online SomaFM

Por el blog ya he escrito varios artículos relacionados con SomaFM y como escuchar sus diferentes emisoras. Pero hoy quiero simplemente compartir una lista de reproducción que he recopilado con todas las emisoras disponibles, a fecha de publicación del blog, de la emisora online SomaFM.

Se trata de un archivo eb formato .m3u de lista de reproducción con todos los enlaces a las emisoras de los distintos géneros de música disponibles en SomaFM.

Además de las URL a las emisoras de SomaFM, he añadido los metadatos, con la información de qué es cada canal según publican en la propia SomaFM.

El archivo está en un gist en GitHub y lo podéis descargar con wget mediante:

wget https://gist.githubusercontent.com/victorhck/2c9491f8dbd0873ffd3af6bdce07d8e3/raw/d45f4da8c8086497948a0f873334d65195ddc1d8/soma_fm.m3u -O soma_fm.m3u

Después lo podéis abrir con el reproductor de audio que mejor os parezca. VLC, Amarok, etc… Y a disfrutar de música en muchos estilos, sin cortes comerciales.

Enlaces de interés

• https://somafm.com/support/
• https://gist.github.com/victorhck/2c9491f8dbd0873ffd3af6bdce07d8e3
• https://victorhckinthefreeworld.com/2023/08/29/como-escuchar-somafm-en-la-terminal-con-este-escript-en-bash/

openSUSE.Asia Summit will come back to Tokyo, Japan

The openSUSE Project is exciting to announce that openSUSE.Asia Summit 2024 is going to be held in Tokyo, Japan. The openSUSE.Asia Summit is an annual conference for users and contributors of openSUSE and FLOSS enthusiasts. During this summit, they will gather in person to share knowledge and experiences about openSUSE including applications running on it.

The venue of the summit will be located in Tokyo, the capital of Japan, blending tradition and cutting-edge technology. Its infrastructure and global connectivity make it a primal location for promoting collaboration among openSUSE users and developers. Moreover, Tokyo is a center of information technology; Many technology companies have their offices in Tokyo, with numerous engineers residing in the surrounding areas.

Tokyo is also a popular place for sightseeing with its unique culture, food, etc. Especially, characters from video games, anime, and comics, which are now common in the world, attract tourists to Japan. In Tokyo, you can easily find character shops and get items related to works you love.

The number of tourists from abroad has recovered last year to the same level as before COVID-19. Due to the currency exchange rate, it will be a great chance to enjoy your trip to Japan while saving your money. Even though you may have attended the last summit in Tokyo, you will discover new facets, developed before the TOKYO 2020 Summer Olympics.

Please see also:

• GO TOKYO
• Travel Japan
• Japan Guide

The expected summit date is Nov. 2 and 3 soon after Open Source Summit Japan. Our call for speakers is going to end around the end of July. For more details including the venue, please stay tuned until the next announcement in a couple of weeks.

Estudos recentes comprovam que modelos de difusão podem gerar amostras de alta qualidade, mas a qualidade dessas amostras muitas vezes depende fortemente de técnicas de orientação durante a amostragem, como a orientação por classificador (CG) e orientação sem classificador (CFG), que não são aplicáveis na geração incondicional ou em diversas tarefas subsequentes, como restauração de imagens. Neste artigo, propomos uma nova técnica de orientação para amostragem em difusão, chamada Orientação por Atenção Perturbada (PAG), que melhora a qualidade das amostras tanto em configurações incondicionais quanto condicionais, sem a necessidade de treinamento adicional ou integração de módulos externos. O PAG é projetado para aprimorar progressivamente a estrutura das amostras sintetizadas durante o processo de desruído, aproveitando a capacidade dos mecanismos de autoatenção de capturar informações estruturais. Ele envolve a geração de amostras intermediárias com estrutura degradada, substituindo mapas de autoatenção selecionados na difusão U-Net por uma matriz identidade e orientando o processo de desruído para se afastar dessas amostras degradadas.

A Orientação por Atenção Perturbada melhora significativamente a qualidade das amostras em modelos de difusão sem necessitar de condições externas, como rótulos de classes ou prompts de texto, nem de treinamento adicional. Isso é particularmente valioso em configurações de geração incondicional, onde a orientação sem classificador (CFG) não é aplicável. Nossa orientação pode ser utilizada para aumentar o desempenho em várias tarefas subsequentes que utilizam modelos de difusão incondicionais, incluindo ControlNet com um prompt vazio e tarefas de restauração de imagem como super-resolução e inpainting.

Comparativos qualitativos entre amostras de difusão guiadas e não guiadas (linha de base). Sem quaisquer condições externas, como rótulos de classes ou prompts de texto, ou treinamento adicional, nosso PAG eleva dramaticamente a qualidade das amostras de difusão mesmo em geração incondicional, onde a orientação sem classificador (CFG) não é aplicável. Nossa orientação também pode melhorar o desempenho base em várias tarefas subsequentes, como ControlNet com prompt vazio e restauração de imagem, incluindo inpainting e desfocagem.

Mais informações:
https://github.com/v0xie/sd-webui-incantations
https://github.com/KU-CVLAB/Perturbed-Attention-Guidance

Como es tradicional, aunque me salté el 2021, hoy quiero comentar que un año más KDE participa en Google Summer of Code (GSoC) en su edición del 2024 . A lo largo de muchos años, esta simbiosis entre la Comunidad KDE y el gigante multicolor ha sido muy provechosa para ambos, como hemos visto en muchas ocasiones en el blog, esperemos que éste también lo sea.

KDE participa en Google Summer of Code 2024

El equipo de KDE es uno de las Comunidades que siempre intentan colaborador con los proyectos sobre Software Libre que suele organizar cualquier compañía, y Google no es ninguna excepción.

Este año tenemos bastantes estudiantes mejorando sus habilidades al tiempo que mejoran las aplicaciones del ecosistema KDE. De esta forma según leemos en el blog de mentorías de KDE, qua acabo de descubrir, tenemos un articulo de Carl Schwan que nos cuenta que los estudiantes van a trabajar en mejorar aplicaciones como KDE Connect, Labplot, Arianna (un visor de ePub), Frameworks, Okular, Snaps, Krita, KDE Games y Kdenlive.

Más información: KDE Mentorship

¿Qué es GSoC?

Vía Somos Libres he encontrado esta magnífica descripción del programa GSoC:

Google Summer of Code (GSoC) es un evento organizado por Google, cuyo objetivo es hacer participar a varios estudiantes en el desarrollo de determinados proyectos Open Source elegidos por Google. Cada grupo debe cumplir con una lista de tareas específicas que deben realizar y elegidas por el representante del proyecto, también conocido como mentor.

Los objetivos del GSoC son:

• Crear y liberar código Open Source para el beneficio de todos.
• Inspirar a los jóvenes desarrolladores a participar en el desarrollo de aplicaciones Open Source.
• Ayudar a los proyectos Open Source a identificar a nuevos y posibles desarrolladores.
• Dar a los estudiantes la oportunidad de trabajar en algo relacionado a sus estudios. Dar a los estudiantes una mayor exposición a situaciones del mundo real de desarrollo de software.

En definitiva, una excelente iniciativa que beneficia a todo el mundo.

La entrada KDE participa en Google Summer of Code 2024 se publicó primero en KDE Blog.

Aunque el proyecto Podcast Linux está parado esto no significa que no tenga cabida en el blog y, mientras pueda, seguiré promocionándolo con la esperanza de que reviva, como cierto pájaro mitológico. Y he pensado hacerlo de una forma sencilla para mi y creo que benificiosa para todos, creando poco a poco un índice de todas sus emisiones, de forma que podamos encontrar en este blog una alternativa a su magnífica obra. Así que bienvenidos al décimo audio de Podcast Linux «Raspberry Pi y GNU/Linux» – Podcast Linux #10donde Juan nos habla de la Raspberry Pi y de software que le saca el mayor rendimiento como Kodi.

Décimo audio de Podcast Linux «Raspberry Pi y GNU/Linux» – Podcast Linux #10

Como los lectores del blog sabrán hace un tiempo Podcast Linux cerró sus emisiones por motivos que solo incumben a su creador. Desde el blog no quiero dejar que su recuerdo se desvanezca así que seguiré publicitando sus audios ya que su calidad no debe caer en el olvido.

Hace un tiempo decidí empezar por el principio, mostrando su primer audio, el cual no promocioné en su día. Lo mismo ocurría con los siguientes, y, si las búsquedas no me engañan no fue hasta los episodios 19, 20, 21 y 22 cuando empecé a hacerlo.

De esta forma continuo con su décimo audio, un programa increíble que presenta al microordenador Raspberry Pi y a una de las aplicaciones con las que mejor combina: Kodi. Pero mejor leer las palabras de Juan:

Muy buenas Linuxero. Bienvenido a otro episodio más de Podcast Linux.
Mi nombre es Juan Febles y cada quincena tengo una cita contigo para hablar de lo que más nos gusta: GNU/Linux.

En el Núcleo Kernel hablaré de la Raspberry Pi y su íntima relación con GNU/Linux.

En el Gestor de Paquetes le damos un repaso a Kodi, un Media Center multiplataforma.

El invitado a Comunidad Linux es Gabriel Viso, podcaster del podcast Pitando.net.
Por último, en Área de Notificaciones, le daré un repaso a los mensajes que he recibido en este último mes.

Hasta dentro de 15 días Linuxeros!!!!
Un abrazo muy fuerte.

Más información: Podcast Linux

Sigue a Podcast Linux

Aprovecho para animaros a seguir Podcast Linux en algunos de los canales de comunicación que tiene:

• Twitter: https://twitter.com/podcastlinux
• Mastodon: https://mastodon.social/@podcastlinux/
• Correo: podcastlinux@disroot.org
• Web: https://podcastlinux.com/
• Telegram: https://t.me/podcastlinux
• Telegram Juan Febles: https://t.me/juanfebles
• Youtube: https://www.youtube.com/PodcastLinux
• Feed Podcast Linux: https://podcastlinux.com/feed
• Feed Linux Express (Audios Telegram): https://podcastlinux.com/Linux-Express/feed

La entrada Décimo audio de Podcast Linux «Raspberry Pi y GNU/Linux» – Podcast Linux #10 se publicó primero en KDE Blog.

Em breve, graças à Inteligência Artificial, será possível experimentar de maneira virtual as roupas vendidas na internet antes de comprar. Para comprovar a teoria, busquei um projeto no github, e o coloquei em funcionamento na minha maquina. Após, entrei no site Véi Nerd ( https://www.veinerd.com/produto/camiseta-linux ). Escolhi uma camiseta que gostei e salvei na minha maquina. Ao submeter as duas imagens de referencia ao sistema, o resultado foi muito animador e tudo aconteceu de maneira automática.

No teste foi possível gerar imagens com um alto grau de consistência de vestuário em cenários reais. Mesmo com fundos complexos ou poses diversas das pessoas, é possível gerar imagens de alta qualidade.

O projeto IDM-VTON é a experimentação virtual baseada em imagens, que produz uma imagem de uma pessoa usando uma peça de vestuário selecionada, a partir de um par de imagens que retratam, respectivamente, a pessoa e a vestimenta. Tecnologia anteriores adaptaram modelos de difusão baseados em exemplos existentes para a experimentação virtual, a fim de melhorar a naturalidade das imagens geradas em comparação com outros métodos (como os baseados em GAN), mas não conseguiram preservar a identidade das vestimentas.

Para superar este obstáculo, o projeto IDM-VTON propões um modelo de difusão inovador que melhora a fidelidade da vestimenta e gera imagens autênticas de experimentação virtual. Pois utiliza dois módulos diferentes para codificar a semântica da imagem da vestimenta; com base no UNet do modelo de difusão,

1) a semântica de alto nível extraída de um codificador visual é fundida à camada de atenção cruzada, e então 2) os recursos de baixo nível extraídos do UNet paralelo são fundidos à camada de autoatenção. Além disso, é fornecido prompts textuais detalhados para as imagens tanto da vestimenta quanto da pessoa, a fim de realçar a autenticidade das visuais geradas. Então é constatado um método de personalização usando um par de imagens de pessoa-vestimenta, que melhora significativamente a fidelidade e autenticidade

Os meus testes experimentais demonstram que o método supera as abordagens anteriores (tanto baseadas em difusão quanto em GAN) na preservação dos detalhes da vestimenta e na geração de imagens autênticas de experimentação virtual, tanto qualitativa quanto quantitativamente. Além disso, o método de personalização proposto demonstra sua eficácia em um cenário real. Mais visualizações estão disponíveis na página do projeto: https://github.com/yisol/IDM-VTON

El 24 y 25 de mayo se va a celebrar el mayor evento de la Asociación KDE España. Si quieres ayudar en la promoción de este evento aquí te dejo una forma de hacerlo de forma muy sencilla: comparte el banner «Yo voy a Akademy-es 2024 de València #esLibre edition» en tus redes sociales para que lleguemos a todo el mundo. Pon tu granito de arena para que seamos una gran montaña de conocimiento compartido.

Yo voy a Akademy-es 2024 de València #esLibre edition #akademyes

Un año más… y ya no recuerdo cuantos llevamos ya, tenemos un banner expresamente creado para el evento, fruto de la ayuda desinteresada de Rosanna García, compañera y amiga de cientos horas de docencia, paciencia y terapia en forma de charla.

Gracias a sus dotes artísticas creó un banner que vamos a ir adaptando para todas las necesidades de promoción que deseemos. De hecho ya lo he utilizado en el blog para buscar patrocinadores del evento, para anunciar el programa y hoy, como anuncié ayer, lo reutilizo para poner el clásico «Yo voy…» que muchos eventos utilizan.

El banner está inspirado en la Lonja de la Seda de Valencia o Lonja de los Mercaderes (en valenciano Llotja de la Seda o Llotja de Mercaders) es una obra maestra del gótico civil valenciano situada en el centro histórico de la ciudad de Valencia (España). (vía wikipedia)

¿Qué es Akademy-es?

Akademy-es (#akademyes, que es la etiqueta para las redes sociales) es evento más importante para los desarrolladores y simpatizantes de KDE, que se ha ido celebrando desde el 2006 con éxito creciente.

En general, las Akademy-es son el lugar adecuado para conocer a los desarrolladores, diseñadores, traductores, usuarios y empresas  que mueven este gran proyecto.

En ellas se realizan ponencias, se presentan programas, se hace un poco de caja para los proyectos libres (camisetas, chapas, etc) pero sobre todo se conoce a gente muy interesante y se cargan baterías para el futuro.

Podéis repasar las anteriores ediciones en estas entradas del blog:

• Camino Akademy-es 2013: Las anteriores ediciones (I): 2006 – 2008
• Camino Akademy-es 2013: Las anteriores ediciones (II): 2009-2010
• Camino Akademy-es 2013: Las anteriores ediciones (III): 2011-2012
• Anteriores ediciones de Akademy-es (IV): 2013 y 2014

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