Han pasado aproximadamente 3 meses desde que rebauticé ‘R&Darktable’ (que nadie parecía entender bien), en ‘Ansel’, luego compré el nombre de dominio y creé el sitio web desde cero con Hugo (nunca había programado en Golang antes, pero es principalmente código de plantilla).

Luego pasé un total de 70 h haciendo que los paquetes de compilaciones nocturnas para Windows y Linux funcionaran para entrega continua, algo que Darktable nunca logró (“puedes construirlo tú mismo, no es difícil”), solo para ver al rastreador de errores explotar después del lanzamiento (nada mejor que encadenar el sprint de pre-lanzamiento con uno post-lanzamiento para reducir tu expectativa de vida).

La gente sigue pidiendo una compilación para Mac porque no tienen noción de la cantidad de trabajo que requiere, mientras que el gestor de paquetes Brew rompe las dependencias de las librerías semanalmente cuando no tienes suerte. Mac OS simplemente requiere una cantidad de cuidado irrazonable, lo que se convierte en una pérdida neta cuando sabes que ni siquiera el 9% de los usuarios de Darktable lo usan. Además, por última vez, Github (en realidad, las instancias de Microsoft Azure que proporcionan los runners de acciones de Github) no tiene sistema ARM, así que de todos modos una compilación nocturna para Mac sería necesariamente en arquitectura AMD64, que es un MacBook antiguo de antes de que Apple decidiera una vez más ir a su propia isla. No esperes que el 90% del mundo libre se apresure hacia una tecnología que nadie necesitaba y que apenas alguien usa.

A partir de ahí, he optimizado el laplaciano local en la reconstrucción de luces altas con un truco estúpido: procesar una imagen reducida en lugar de la de resolución completa. Tuve esta idea en la parte de atrás de mi mente durante mucho tiempo, pero temí los efectos secundarios perjudiciales. Pero como las áreas recortadas no tienen señal de todos modos, procesar una versión ligeramente más borrosa es casi invisible. Además, el hombro de tu típica curva tonal S/filmic comprimirá de todos modos todo lo cercano al blanco, por lo que reduce la nitidez percibida al reducir el contraste en las luces altas sin importar qué. Estamos hablando de un aumento del 96% en la velocidad en CPU (principalmente porque podemos procesar la imagen de una vez sin telar).

Usando eso, desarrollé un filtro experimental de pre-ruido y aberraciones cromáticas reutilizando laplacianos guiados multiescala. No está mal, pero nuevamente es bastante lento.

Desde febrero, la mayoría del trabajo se ha centrado en limpiar la GUI moviendo colecciones de botones, ya sea los de texto completo o los de iconos extraños, al menú global y reasignando las teclas de acceso rápido a eso. Hace que las funciones sean más descubribles mientras se reduce el espacio en pantalla.

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