weeks/2026-09-16_09-22/restyle.html

<!doctype html>
<html lang="zh">
<head>
<meta charset="utf-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width,initial-scale=1">
<title>Sim→Real 外观迁移：调研与计划</title>
<meta name="description" content="PhysJEPA 训练数据外观迁移立项周：为什么 MiniMax H3 不行、开源可控 V2V 路线、首帧先行策略、Nautilus 执行计划与本周交付。">
<link rel="preconnect" href="https://fonts.googleapis.com">
<link rel="preconnect" href="https://fonts.gstatic.com" crossorigin>
<link rel="stylesheet" href="https://fonts.googleapis.com/css2?family=Familjen+Grotesk:wght@400;500;600;700&family=Source+Serif+4:opsz,wght@8..60,400;8..60,600&family=JetBrains+Mono:wght@400;500;600&display=swap">
<style>
:root{
  --ink:#17181c; --ink-2:#43464f; --ink-3:#70747e;
  --bg:#fcfcfb; --panel:#fff; --panel-2:#f5f5f2; --line:#e2e2dc; --line-2:#cfcfc7;
  --s1:#C25D00; --s2:#0E8F73; --ceil:#43464f;
  --good:#0E8F73; --bad:#B3243E; --warn:#8A5A00; --info:#2F5FB3;
  --shadow:0 1px 2px rgba(20,20,18,.05),0 8px 24px -12px rgba(20,20,18,.16);
}
@media (prefers-color-scheme:dark){:root:not([data-theme="light"]){
  --ink:#ecece8; --ink-2:#b3b4ae; --ink-3:#83857f;
  --bg:#141413; --panel:#1c1c1a; --panel-2:#232320; --line:#32322e; --line-2:#42423d;
  --s1:#D07C26; --s2:#28AD8A; --ceil:#b3b4ae;
  --good:#28AD8A; --bad:#E8627E; --warn:#D6A03A; --info:#7FA3E6;
  --shadow:0 1px 2px rgba(0,0,0,.4),0 10px 30px -14px rgba(0,0,0,.7);
}}
:root[data-theme="dark"]{
  --ink:#ecece8; --ink-2:#b3b4ae; --ink-3:#83857f;
  --bg:#141413; --panel:#1c1c1a; --panel-2:#232320; --line:#32322e; --line-2:#42423d;
  --s1:#D07C26; --s2:#28AD8A; --ceil:#b3b4ae;
  --good:#28AD8A; --bad:#E8627E; --warn:#D6A03A; --info:#7FA3E6;
  --shadow:0 1px 2px rgba(0,0,0,.4),0 10px 30px -14px rgba(0,0,0,.7);
}
*{box-sizing:border-box}
body{margin:0;background:var(--bg);color:var(--ink);font-family:"Source Serif 4",Georgia,serif;font-size:16px;line-height:1.65;-webkit-font-smoothing:antialiased}
.wrap{max-width:1080px;margin:0 auto;padding:0 16px 80px}
@media(min-width:720px){.wrap{padding:0 24px 90px}}
h1,h2,h3{font-family:"Familjen Grotesk",system-ui,sans-serif}
h1{font-size:clamp(28px,4.2vw,44px);line-height:1.08;letter-spacing:-.022em;font-weight:700;margin:0;text-wrap:balance}
h2{font-size:clamp(19px,2.4vw,25px);letter-spacing:-.012em;font-weight:650;margin:0 0 4px;text-wrap:balance}
h3{font-size:16px;font-weight:600;margin:0 0 8px}
p{margin:0 0 14px;max-width:72ch}
ul,ol{margin:0 0 14px;padding-left:22px;max-width:72ch}li{margin:0 0 6px}
code{font-family:"JetBrains Mono",monospace;font-size:.84em;background:var(--panel-2);border:1px solid var(--line);border-radius:5px;padding:1px 5px}
a{color:var(--info)}
nav.top{font-family:"Familjen Grotesk",system-ui,sans-serif;font-size:13px;padding:14px 0 0}
nav.top a{color:inherit;opacity:.7;text-decoration:none}
header{padding:40px 0 24px;border-bottom:1px solid var(--line)}
.eyebrow{font-family:"Familjen Grotesk",sans-serif;font-size:11.5px;font-weight:600;letter-spacing:.16em;text-transform:uppercase;color:var(--ink-3);margin:0 0 14px}
.lede{font-size:18px;color:var(--ink-2);max-width:66ch;margin:16px 0 0}
section{margin-top:46px}
.sec-head{margin-bottom:18px}.sec-head p{color:var(--ink-2);margin-bottom:0}
.callout{border:1px solid var(--line);border-left:3px solid var(--good);background:var(--panel);border-radius:0 10px 10px 0;padding:18px 22px;margin:0 0 16px;box-shadow:var(--shadow)}
.callout h3{color:var(--good)}.callout p:last-child,.callout ul:last-child{margin-bottom:0}
.callout.warn{border-left-color:var(--warn)}.callout.warn h3{color:var(--warn)}
.callout.dead{border-left-color:var(--bad)}.callout.dead h3{color:var(--bad)}
.callout.info{border-left-color:var(--info)}.callout.info h3{color:var(--info)}
.tbl-wrap{overflow-x:auto;border:1px solid var(--line);border-radius:12px;background:var(--panel);box-shadow:var(--shadow);margin:0 0 10px}
table{border-collapse:collapse;width:100%;font-size:13.5px;font-variant-numeric:tabular-nums}
caption{text-align:left;padding:14px 18px 9px;font-family:"Familjen Grotesk",sans-serif;font-weight:600;font-size:14.5px;color:var(--ink)}
th,td{padding:9px 14px;text-align:left;border-top:1px solid var(--line);vertical-align:top}
thead th{font-family:"Familjen Grotesk",sans-serif;font-weight:600;font-size:11.5px;letter-spacing:.03em;color:var(--ink-3);text-transform:uppercase;background:var(--panel-2);white-space:nowrap}
tbody th{font-family:"Familjen Grotesk",sans-serif;font-weight:500;font-size:13px;color:var(--ink);white-space:nowrap}
td.num{text-align:right;white-space:nowrap;font-family:"JetBrains Mono",monospace;font-size:12.5px}
.good-t{color:var(--good);font-weight:600}.bad-t{color:var(--bad);font-weight:500}.warn-t{color:var(--warn);font-weight:500}
.mono{font-family:"JetBrains Mono",monospace}
.pill{font-family:"JetBrains Mono",monospace;font-size:10.5px;padding:2px 8px;border-radius:4px;background:var(--panel-2);color:var(--ink-3);border:1px solid var(--line);white-space:nowrap}
.pill.done{background:color-mix(in srgb,var(--good) 12%,transparent);color:var(--good);border-color:color-mix(in srgb,var(--good) 30%,transparent)}
.pill.run{background:color-mix(in srgb,var(--warn) 14%,transparent);color:var(--warn);border-color:color-mix(in srgb,var(--warn) 32%,transparent)}
.pill.no{background:color-mix(in srgb,var(--bad) 12%,transparent);color:var(--bad);border-color:color-mix(in srgb,var(--bad) 30%,transparent)}
.tnote{font-size:13px;color:var(--ink-3);margin:0 0 6px;max-width:80ch;line-height:1.6}
.steps{list-style:none;padding:0;margin:0;max-width:none}
.steps li{display:grid;grid-template-columns:110px 1fr;gap:14px;padding:12px 0;border-top:1px solid var(--line)}
.steps li:first-child{border-top:0}
.steps .k{font-family:"Familjen Grotesk",sans-serif;font-weight:600;font-size:13px;color:var(--s1)}
.steps .k small{display:block;font-weight:400;color:var(--ink-3);font-size:11.5px;margin-top:2px}
.steps p{margin:0 0 4px}
@media(max-width:560px){.steps li{grid-template-columns:1fr}}
.kv{display:grid;grid-template-columns:repeat(auto-fit,minmax(220px,1fr));gap:12px;margin:0 0 16px}
.kv div{background:var(--panel);border:1px solid var(--line);border-radius:10px;padding:14px 16px;box-shadow:var(--shadow)}
.kv b{display:block;font-family:"Familjen Grotesk",sans-serif;font-size:12px;letter-spacing:.06em;text-transform:uppercase;color:var(--ink-3);margin-bottom:6px}
.kv .v{font-family:"JetBrains Mono",monospace;font-size:20px;font-weight:600;line-height:1.2}
.kv .v small{font-size:12px;font-weight:400;color:var(--ink-3);margin-left:6px;font-family:"Familjen Grotesk",sans-serif}
footer{margin-top:58px;padding-top:20px;border-top:1px solid var(--line);color:var(--ink-3);font-size:13px}
</style>
</head>
<body>
<div class="wrap">
<nav class="top"><a href="../../index.html">← 周报归档</a> &nbsp;·&nbsp; <a href="ledger.html">同周：实验总账</a></nav>

<header>
<p class="eyebrow">PhysJEPA · 09-16 → 09-22 · 新立项</p>
<h1>训练数据 Sim→Real 外观迁移：为什么、用什么、怎么做</h1>
<p class="lede">PhyCo 和 Physion 全是渲染出来的，模型到 Physics-IQ 真实视频上就崩：光流预测 17.97 分，连"不喂光流"的 34.83 都不如。本周立项：<b>把训练视频的 RGB 换成真实感画面，运动/几何/mask 一个像素都不动</b>。调研了闭源 API、开源可控生成模型和四十余篇论文（80 个代理两轮事实核查），定下路线，代码与集群基建已就绪，等 Phase 0 诊断放行。</p>
</header>

<section>
<div class="sec-head"><h2>先看结论</h2></div>
<div class="kv">
  <div><b>Physics-IQ 现状</b><div class="v">17.97<small>pred / zero 34.83 / oracle 45.0</small></div></div>
  <div><b>域差分解</b><div class="v">3.2× × 10.17×<small>mask 失配（已除）× 外观域差</small></div></div>
  <div><b>本周核心发现</b><div class="v">Stage-1 只吃首帧<small>→ 图像级迁移，秒/张</small></div></div>
  <div><b>首轮预算</b><div class="v">≈ 30 GPU·h<small>750 条 pilot，8×A100</small></div></div>
</div>
<div class="callout dead"><h3>MiniMax H3 不能当主转换器</h3>
<p>H3（官方 API 名 "Hailuo-03"，07-31 发布、08-03 开源 33B 权重）是 MiniMax 唯一接受视频输入的模型，但只有 <code>reference_video</code> 的<b>语义再生成</b>模式：它把参考视频当"角色/运动/镜头/风格"的提示，从噪声重新生成一段新视频。没有 depth / segmentation / flow / mask 控制，没有 video-to-video 编辑端点（<code>base_video</code> 只用于 768P→2K 升清），没有贴合度参数。物体轮廓、位置、时序可以漂几个到几十像素，构图也会变——我们的 GT 光流和 mask 就对不上了，而"运动形式不变"是硬要求。价格 $0.64 / 4 s 片（输入视频按输出价再计一次），40k 片 ≈ $25.6k。Kling O3、Runway Aleph 2、Seedance 2.0、Grok Imagine、Wan2.7-videoedit 全是同一范式；Sora 2 API 09-24 停服；Veo 3.1 无视频输入。</p></div>
<div class="callout"><h3>像素对齐只有一条路：密集结构控制的 world-to-world 翻译器</h3>
<p>做 sim2real 的人（NVIDIA Cosmos-Transfer、Seeing Realism from Simulation、DriveCtrl、RoboTransfer、EmbodieDreamer、Mask2Real-WM）全部收敛到同一配方：<b>depth + segmentation + edge 控制视频（+ 源视频部分加噪）</b>。segmentation 是防止物体在碰撞/遮挡时变形消失的关键（有/无 mask FVD 176 vs 423）；edge 贴合最紧但会把 CG 平面着色"烤"进去；depth/seg 更真实但会幻觉结构。推荐分区权重：物体区 edge+depth、背景区 seg/depth。<b>我们的数据自带这些控制图</b>：PhyCo 有 <code>depth.mp4</code> + <code>segmentation.mp4</code>，Physion HDF5 有 <code>_id</code> 逐帧实例通道。</p></div>
<div class="callout warn"><h3>没有任何模型或论文报告过"源 GT 光流 vs 输出光流 EPE"</h3>
<p>已发表的对齐指标只有 mask mIoU 0.63–0.72、Edge F1 0.14–0.28、depth si-RMSE ~0.47。我们要的 1–2 px 门槛必须自己在 pilot 里量，而且默认参数大概率达不到（mIoU 0.72 ≪ 0.9）——所以计划里每一条产物都要过逐条门禁，不合格换 seed 重试一次再剔除。</p></div>
</section>

<section>
<div class="sec-head"><h2>关键代码事实：Stage-1 只消费首帧</h2>
<p>这一条把主成本从"周"压到"天"。</p></div>
<p><code>cache_stage1_flowdit.py::read_first_frame</code> 是 Stage-1 训练缓存里唯一读 RGB 的地方：取第 0 帧，Wan VAE 编成 <code>image_cond_latent</code>，再缩成 160² 的 <code>first_frame</code> 给解码器；监督信号 <code>flow_latent</code> 全来自 GT 光流。Stage-1 训练时<b>从未见过第 1…N 帧的像素</b>。Physics-IQ 上失效的恰是 Stage-1（真实首帧→光流），Stage-2 的 zero 臂 34.83 ≈ 公开 base。所以：</p>
<ul>
<li><b>第一步（本周起）</b>：图像级 depth+seg 控制翻译，只换首帧，A100 上每张 4–15 s，45k 张 × 3 个风格变体 ≈ 2–3 天；Stage-1 训练零改代码（<code>read_first_frame</code> 原生支持 PNG）。</li>
<li><b>第二步（仅当第一步在 Physics-IQ 上有收益）</b>：全视频 restyle 给 Stage-2 用（视频 latent 目标 + warped 首帧条件），做 ~18k 片子集。Wan VACE 只有 81 帧窗口 → PhyCo 用 12 fps × 49 帧（偶数帧），Stage-2 缓存以 <code>--source-fps 12</code> 读即可，GT 锚点不变。</li>
</ul>
</section>

<section>
<div class="sec-head"><h2>候选模型（全开源，A100-80G 可跑）</h2></div>
<div class="tbl-wrap"><table>
<caption>首帧（图像级）与全视频后端</caption>
<thead><tr><th>用途</th><th>模型</th><th>控制</th><th>要点</th><th>状态</th></tr></thead>
<tbody>
<tr><th>首帧</th><td>FLUX.1-dev + ControlNet-Union-Pro-2.0</td><td>depth + edge（双控制），可 img2img 保留源帧</td><td>秒级/张；FLUX dev 非商用许可（研究可用）</td><td><span class="pill done">pilot 首选</span></td></tr>
<tr><th>首帧</th><td>Cosmos-Transfer2.5 Image2Image</td><td>depth + seg + edge + 权重</td><td>与视频版同控制集；走其自带 CLI</td><td><span class="pill done">pilot</span></td></tr>
<tr><th>首帧</th><td>Qwen-Image-Edit-2511</td><td>指令式，无硬控制</td><td>Apache-2.0；靠门禁筛</td><td><span class="pill">第三臂</span></td></tr>
<tr><th>视频</th><td>Cosmos3-Nano 16B（2026-05-31）</td><td>edge/blur/depth/seg 控制视频，480p，fps 可配</td><td>与我们 24 fps 数据最匹配；A100 时延未知</td><td><span class="pill run">2b 首选</span></td></tr>
<tr><th>视频</th><td>Cosmos-Transfer2.5-2B</td><td>depth/seg/edge/blur + 时空 mask</td><td>65.4 GB 只能 80G 卡；480 分辨率有运动幻觉 issue → 720p 跑再降采样</td><td><span class="pill run">2b</span></td></tr>
<tr><th>视频</th><td>Wan2.1-VACE-14B / 1.3B</td><td>depth / flow 可视化 + 参考图</td><td>Apache-2.0，diffusers 原生；1.3B 是唯一能几天内跑完 40k 片的</td><td><span class="pill run">2b</span></td></tr>
<tr><th>视频</th><td>Wan2.2-VACE-Fun-A14B</td><td>depth/canny/pose</td><td>与 Stage-2 同一 Wan2.2 潜空间；需社区转换权重</td><td><span class="pill">备选</span></td></tr>
<tr><th>叠加</th><td>NeuralRemaster φ-PD</td><td>相位保持噪声</td><td>零开销，Wan2.2-14B 上验证过</td><td><span class="pill">加固</span></td></tr>
<tr><th>否决</th><td>MiniMax H3 / Kling / Runway / Seedance</td><td>无结构控制</td><td>只在报告里给结论，默认不做付费 pilot</td><td><span class="pill no">不用</span></td></tr>
</tbody></table></div>
<p class="tnote">吞吐（8×A100 单卡数据并行）：VACE-1.3B@480p×81 帧 ≈ 4 min/片 → 40k ≈ 14 天，4 步蒸馏 LoRA ≈ 1 min/片；14B 级 6–12 周（蒸馏后 1–2 周）；Cosmos-2.5 base ≥ 1 个月。所以全视频只做子集，首帧全量。</p>
</section>

<section>
<div class="sec-head"><h2>执行计划（一步一步来，每一步有门禁）</h2></div>
<ul class="steps">
<li><span class="k">Phase 0<small>DeltaAI · 1–2 GPU·h</small></span><div><p><b>诊断门禁</b>：用现有 checkpoint 在三组输入上测 EPE——Physics-IQ 原样 / Physics-IQ"合成化"（降采样+平面化）/ 封存集"真实化"（噪声+模糊+JPEG+色偏）。真实化恶化 ≥30% 且合成化改善 ≥15% 才算"外观差成立"，否则降级为增广对照、预算转真实域伪标。</p><p class="tnote">评审员意见采纳为门禁：PhyCo、PhysAlign 都是纯合成微调却在 Physics-IQ 上涨分，我们的 17.97 是"预测运动场被强注入 Stage-2"的特有现象，先分清外观差和内容差再烧卡。</p></div></li>
<li><span class="k">Phase 1<small>Nautilus · CPU</small></span><div><p>基建：镜像、权重落 PVC、PhyCo 源数据、控制图导出（PhyCo 12 fps×49 帧 + 24 fps×97 帧；Physion 20 fps×33 帧覆盖训练用的 0,10,…,150 帧），Cosmos 约定的深度/分割编码。</p></div></li>
<li><span class="k">Phase 2<small>Nautilus · ≈30 GPU·h</small></span><div><p><b>首帧 pilot</b>：每语料每场景 50 条 = 750 条 × 3 变体，三个后端 bake-off。门禁：SAM2 质心分割 vs GT mask IoU ≥ 0.85（必需）、edge recall、depth si-RMSE、DINO 结构距离、真实感探针（真实池与 Physics-IQ 不相交）。</p></div></li>
<li><span class="k">Phase 3<small>Nautilus 2–3 天 + DeltaAI 训练</small></span><div><p>首帧全量 45k × 3 → Stage-1 训练臂 A1（restyled）/ A2（50/50 混合）/ A3（原版+重光度增广，零成本对照）vs A0 → <b>主指标：Physics-IQ 198 帧上 Stage-1 光流 vs RAFT 伪 GT 的 rel_to_zero（基线 2.083）与方向误差（87.3°）</b>；成功线 rel_to_zero 相对下降 ≥25% 且方向下降 ≥15°，域内退化 ≤5%。</p></div></li>
<li><span class="k">Phase 4<small>仅当 Phase 3 有收益</small></span><div><p>全视频子集 ~18.5k 片给 Stage-2，后端由 Phase 2b 的 300 条视频 pilot 决定。</p></div></li>
<li><span class="k">Phase R<small>可选对照</small></span><div><p>PhyCo 仿真代码公开（phyco-sim，vendored Kubric + Blender 3.4）：先 10 帧 Cycles 基准，可行则渲 1k 片新片段，打开 <code>forward_flow</code> 得<b>精确 GT 光流</b>（优于现在的 RAFT 伪 GT），作为"重渲染 vs 重绘"对照臂。</p></div></li>
</ul>
</section>

<section>
<div class="sec-head"><h2>本周交付</h2></div>
<div class="tbl-wrap"><table>
<caption>代码与基建（全部本地验证：py_compile、无 GPU 单元检查、kubectl dry-run）</caption>
<thead><tr><th>文件</th><th>作用</th></tr></thead>
<tbody>
<tr><th class="mono">scripts/restyle/common.py</th><td>分片 / 原子写 / sidecar；Cosmos 约定的控制图编码（逆深度整段 min-max、按面积降序随机色实例、"干净边" = 实例边界 ∪ Canny(depth)）</td></tr>
<tr><th class="mono">scripts/restyle/export_controls.py</th><td>PhyCo / Physion 控制包导出（CPU）</td></tr>
<tr><th class="mono">scripts/restyle/restyle_frame0.py</th><td>三个首帧后端封装；diffusers 类名与参数已对源码核实</td></tr>
<tr><th class="mono">scripts/restyle/gate_frame0.py</th><td>静态门禁（SAM2 / Depth-Anything / DINOv2），阈值全是 CLI 参数</td></tr>
<tr><th class="mono">scripts/restyle/build_restyled_manifests.py</th><td>保 sample_id、去颜色词、val/test 不动；每样本 hash 选一个通过变体</td></tr>
<tr><th class="mono">scripts/restyle/phase0_make_degraded.py · score_stage1_physicsiq.py</th><td>Phase 0 退化链与打分</td></tr>
<tr><th class="mono">scripts/cache_stage1_flowdit.py</th><td>新增 <code>--video-override-manifest</code>，payload 记 <code>first_frame_source</code></td></tr>
<tr><th class="mono">k8s/restyle/*</th><td>Dockerfile、Indexed Job（80G-only affinity、忽略抢占）、pod 驱动（burn.py 到 MODEL_READY 即停）、权重下载、运行手册</td></tr>
<tr><th class="mono">jobs/restyle_driver.sh</th><td>本机驱动：configmap / sync-code / submit / count / merge-gates</td></tr>
<tr><th class="mono">docs/preregistration_restyle_20260922.md</th><td>预注册：假设、门禁阈值、主指标与成功线、污染红线</td></tr>
</tbody></table></div>
<div class="callout info"><h3>写代码时发现的三个坑（已处理）</h3>
<ul>
<li>flow cache 按 <code>sample_id</code> 键控——同一样本的 K 个变体会互相覆盖，所以 manifest 每样本只选一个变体（跨样本仍有多样性）；真正的多变体增广是 Phase 5 的缓存格式改动。</li>
<li>Physion 的 grounded caption 从首帧像素取中位色写"red cube"，换色后全错且不报错——一律用项目已有的去颜色 manifests。</li>
<li>Physion 训练集 HDF5 是否含 <code>_depth</code> 未证实（<code>_flow</code> 就缺）——需 h5py 实测，退路是用项目已有的网格 z-buffer 光栅化出深度。</li>
</ul></div>
</section>

<section>
<div class="sec-head"><h2>约束与风险</h2></div>
<ul>
<li><b>评测污染红线</b>：Physics-IQ 帧不得作风格参考 / LoRA 目标 / 真实池；真实池用 BridgeData V2 固定相机桌面帧、WISA-80K 真实片段等不相交来源。</li>
<li><b>许可证</b>：PhyCo 是 CC-BY-ND-4.0——可训练、不可发布衍生数据集，restyled PhyCo 只能私有存放。</li>
<li><b>Nautilus</b>：GPU util 连续 10 min &lt; 40% 会被杀（&gt;4 次封 namespace）；per-pod 32Gi/16 CPU 上限 → 8 个单卡 Job 而非一个 8 卡 pod；A100 节点混有 40G/MIG，affinity 只选 80G；PhyCo gated 仓库只有 RuoliuYang token 能下。</li>
<li><b>前提本身未验证</b>：光流估计文献里照片级真实感对泛化贡献很小（Mayer et al. 光照真实度只动 Sintel EPE ≤0.25 px），增广更重要——但 Stage-1 是单帧预测未来运动，需语义，故仍要实测，这就是 Phase 0 存在的理由。</li>
</ul>
</section>

<section>
<div class="sec-head"><h2>下一步 · 待拍板</h2></div>
<ol>
<li>Phase 0 诊断在 DeltaAI 开跑（命令已写在 <code>docs/restyle_phase0_diagnostic.md</code>）。</li>
<li>Nautilus Phase 1：configmap / inspect pod / 代码同步 / 权重下载；PhyCo 下载需要 RuoliuYang token 的 Secret 或从 DeltaAI 中转。</li>
<li>FLUX.1-dev 需用 yrlyrl 账号在 HF 接受许可。</li>
</ol>
</section>

<footer>
<p>调研由 80 个代理两轮完成（6 角度扫描 → 逐条事实核查 → 补漏 → 综合），关键数字均对一手来源（官方文档 / 模型卡 / arXiv）核过；完整文献与模型清单在计划文档附录。本页与同周《实验总账》并列归档。</p>
</footer>
</div>
</body>
</html>