File size: 5,887 Bytes
b3f0c1a | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 | /* eslint-disable no-restricted-globals */
import { UMAP } from 'umap-js';
import { loadEmbeddings, mergeFontFamilies, normalizeData, applyPCA } from '../utils/umapCalculator';
// Cache pour les embeddings
let cachedData = null;
// Cache pour les résultats KNN (pour éviter de recalculer si nNeighbors ne change pas)
let cachedKNN = {
nNeighbors: null,
enableFontFusion: null,
indices: null,
distances: null
};
self.onmessage = async (e) => {
const { type, payload } = e.data;
if (type === 'CALCULATE') {
await calculateUMAP(payload);
}
};
async function calculateUMAP(config) {
const {
nNeighbors = 15,
minDist = 1.0,
enableFontFusion = true,
randomSeed = 42
} = config;
try {
// 1. Charger les embeddings (ou utiliser le cache)
if (!cachedData) {
self.postMessage({ type: 'PROGRESS', payload: { stage: 'loading', progress: 0 } });
cachedData = await loadEmbeddings();
}
// 2. Préparer les données
self.postMessage({ type: 'PROGRESS', payload: { stage: 'preparing', progress: 20 } });
// Deep copy pour éviter de muter le cache
const fontDataList = cachedData.fonts.map(font => ({
id: font.id,
name: font.name,
imageName: font.imageName || font.id,
family: font.family,
google_fonts_url: font.google_fonts_url,
weights: font.weights,
styles: font.styles,
subsets: font.subsets,
unicodeRange: font.unicodeRange
}));
const embeddingMatrices = cachedData.fonts.map(font => font.embedding);
// 3. Fusion des familles
self.postMessage({ type: 'PROGRESS', payload: { stage: 'merging', progress: 40 } });
const { fontDataList: mergedFonts, embeddingMatrices: mergedEmbeddings } =
mergeFontFamilies(fontDataList, embeddingMatrices, enableFontFusion);
// 4. Normalisation + PCA
self.postMessage({ type: 'PROGRESS', payload: { stage: 'normalizing', progress: 45 } });
const normalizedData = normalizeData(mergedEmbeddings);
self.postMessage({ type: 'PROGRESS', payload: { stage: 'pca', progress: 52 } });
const pcaData = applyPCA(normalizedData, 50);
// 5. UMAP (on PCA-reduced data)
self.postMessage({ type: 'PROGRESS', payload: { stage: 'umap', progress: 60 } });
// Générateur aléatoire avec seed
let seed = randomSeed;
const randomFn = () => {
seed = (seed * 9301 + 49297) % 233280;
return seed / 233280;
};
const umapParams = {
nComponents: 2,
nNeighbors,
minDist,
metric: 'cosine',
random: randomFn
};
const umap = new UMAP(umapParams);
console.log('🚀 Starting UMAP calculation...');
const t1 = performance.now();
// 5a. KNN & Initialization
self.postMessage({ type: 'PROGRESS', payload: { stage: 'umap_knn', progress: 65 } });
// Vérifier si on peut réutiliser le KNN en cache
// Le KNN dépend uniquement des données (fusion) et de nNeighbors
// Il NE dépend PAS de minDist, spread, etc.
const canReuseKNN = cachedKNN.indices &&
cachedKNN.nNeighbors === nNeighbors &&
cachedKNN.enableFontFusion === enableFontFusion;
if (canReuseKNN) {
console.log('♻️ Reusing cached KNN results');
umap.setPrecomputedKNN(cachedKNN.indices, cachedKNN.distances);
umap.initializeFit(pcaData);
} else {
console.log('🆕 Calculating new KNN');
umap.initializeFit(pcaData);
// Sauvegarder le KNN pour la prochaine fois
// Note: initializeFit ne retourne pas le KNN, on doit ruser ou espérer que umap-js expose l'état
// Heureusement, UMAP stocke knnIndices et knnDistances en interne
// Mais ils sont privés en TypeScript... en JS on peut y accéder si on a de la chance
// Ou on utilise initializeFit qui fait le boulot.
// Attends, umap-js n'expose pas de getter pour KNN.
// Mais on peut regarder si on peut l'extraire.
// En JS, les propriétés privées sont souvent accessibles.
// Hack: accès aux propriétés internes (si pas minifiées/privées par #)
if (umap.knnIndices && umap.knnDistances) {
cachedKNN = {
nNeighbors,
enableFontFusion,
indices: umap.knnIndices,
distances: umap.knnDistances
};
}
}
const t2 = performance.now();
console.log(`⏱️ KNN & Init took: ${(t2 - t1).toFixed(2)}ms ${canReuseKNN ? '(Cached)' : ''}`);
// 5b. Optimization (SGD)
self.postMessage({ type: 'PROGRESS', payload: { stage: 'umap_optimize', progress: 70 } });
const t3 = performance.now();
umap.optimizeLayout();
const t4 = performance.now();
console.log(`⏱️ Optimization took: ${(t4 - t3).toFixed(2)}ms`);
console.log(`⏱️ Total UMAP took: ${(t4 - t1).toFixed(2)}ms`);
const embedding = umap.getEmbedding();
// 6. Créer le résultat final
self.postMessage({ type: 'PROGRESS', payload: { stage: 'finalizing', progress: 90 } });
const finalData = mergedFonts.map((font, i) => ({
...font,
x: embedding[i][0],
y: embedding[i][1]
}));
const result = {
config: {
nNeighbors,
minDist,
metric: 'cosine',
enableFontFusion,
testName: `live-n${nNeighbors}-d${minDist}`,
randomSeed
},
metadata: {
generated_at: new Date().toISOString(),
total_fonts: finalData.length,
method: "umap_from_clip_embeddings_pure_visual_frontend",
note: "100% visual embeddings, calculated in browser worker"
},
fonts: finalData
};
self.postMessage({ type: 'PROGRESS', payload: { stage: 'complete', progress: 100 } });
self.postMessage({ type: 'RESULT', payload: result });
} catch (error) {
self.postMessage({
type: 'ERROR',
payload: error.message || 'Erreur inconnue dans le worker'
});
}
}
|