【超解像】Lada part3

前スレ
【超解像】 Lada　part2
https://mercury.bbspink.com/test/read.cgi/avideo/1761381502/

【超解像】 Lada　
https://mercury.bbspink.com/test/read.cgi/avideo/1758433407/

>>695
処理するべき画像が届くのが遅いのでGPUが暇持て余してる状況か。
DDR5にすればだいぶ速くなるのかな。
でも、AIバブルのせいで今はメモリもグラボも高いからなぁ。
折角、長年夢見たモザイク破壊装置、VRゴーグル、オナホの３種の神器で莉々はるかや川越にこと邪魔なもの無く仮想SEXできる環境が整ったと言うのに、AIなんて大っ嫌いだちくしょう。

>676
rtx 3070 って VRAM 8GB だから VRAM 不足で極端に fps が下がってるってことはないか？

それは無い

>>704-705
いや、それは有るかもって思ってるんだよね。
htopとか見てるとメインメモリは60～80％VRAMはほぼ80％張り付きになってる。
メインはswapは使わないからギリ足りてるのかな、VRAMは画像1枚単位で読み込んで処理するとしたら余り領域には後1枚入らない状況なのかもと。
3Kや4Kの時と見比べて見るわ。

>>706
だから無いって。
8K60fpsのVR動画でも8GのVRAM使い切ることはまずない。youtube見ながら複数lada起動する使い方したときにVRAM使い切ったが遅くなるのではなく落ちたから。

5つくらい同時起動してたらVRAM使い切るかもってくらいじゃね

Lada は複数フレームにまたがるモザイクの時系列的変化を元にモザイク破壊する
そのフレーム数の最大値が　max-flame-length　
この値が 160 なら、最大 160 フレーム分を GPU のメモリに読み込んで時系列の変化を分析してる
1フレームずつ読み込んで再生する動画とは全然話が違うわ

5つも同時に動かすとCPUのほうがボトルネックになりそう・・・

うーん、そうなのかな。
でも、メモリ転送速度がボトルネックって事になるとDDR4マシンだと3070だろうが4090だろうが5090だろうが一緒って事になるな。
DDR4マシンに高額グラボ載せてる人も8KVRだと4FPSしか出ずGPU使用率はスカスカですか？
当方OSはubuntuです。

8Kだとエンコード速度がネックでcpu、メモリ、disk io速度が効いてくる。
ladaでの8K処理はi7 14700K+DDR4 128G+4070tisで6.5fpsくらい。i9 14900k+DDR5 96G+5080で7fpsくらい。どちらもUbuntu。
そもそもffmpegで再エンコードするだけで9fps位しか出ないよ。

azms
DDR5＋5080でも7fpsしか出ないんですね。
VR動画って60FPSだから元の10倍掛かるわけで現時点では一般個人が買える範囲内で現実的ではないですね。
ubuntu始めたからzelefans試してませんが左右を分割してladaを使うわけだからもしかしたらその方が速いまであるかもしれないですね。
zelefans試してみます

いやいや、zelefansは変換クォリティは良いけど更に数倍遅いよ。左右分割と合成でエンコード処理入るしfisheyeでは更にv360変換も入るしそもそもWindowsだから2～3倍位は遅い。
8Kも4Kも動画を5分単位に分割しておいて並列変換してる。早いし途中で止めやすいから。

現時点では8KVRについては30分の動画を5～10時間掛けてエンコードするしか無いって事か。
電気代も結構な事になりそうだ。
DDR7とかになると再生時間の等倍～２倍くらいの現実的な速度になるかもだが、その頃にはうちのムスコさんも元気がなくなってるかも

やっぱり fisheye は必須だい。
昔、fisheye がなかった頃に処理した VR を見ていたが、中央部分はいいけど周辺部分は未処理。
ladax.bat で SBS も TB も fisheye にしてやり直したら、全面いける。
時間がかかっても、寝る時にスタートしておけば朝〜昼までには終わり、寝る時だけでも1日1本処理できるので問題ない。
まぁ、普通、VR は複数 part がセットになっているので、その分だけ日がかかることになるけど。
自分的には、Win・linux のデュアルブートは2つの OS が同時に使えなくて不便だし、同時に使えるのは遅くなるので意味ない。

たまたまfisheye向け動画にばかり当たってるのかもしれんが
fisheye不要な動画にまでfisheye化するのはむしろ素で認識できるのが認識できなくなるわ

VLCなどプレーヤーで見た時に画像中心から放射状に変形したモザにfisheyeは有効。中心へとは別角度に変形しているfisheyeは効果薄い。運が良くて右か左の片方だけ低品質だが何とか変換される。
正方形ならfisheyeは逆効果。

いやいやもちろん、藻の形見て判断しとるわ。周辺まで□なのを fisheye したら、逆に周辺がおかしくなるやろ。
今まで見た限りでは、fisheye とそうでないのだと、半々ぐらいじゃないか？

そんなことより、自分は大きな勘違いしとった。
max-clip-length を大きくしたら速くなるかと思ってメモリ不足にならないギリギリを調べていたら、
約22分・8192x4096・SBS・59.94fps の VR の片目を lada 処理するのに、デフォルトの180だと
約2時間かかったのが、740に上げたら約2時間40分かかった。
ちなみに、RTX 5070 のビデオメモリー使用分は最大で 11GB/12GB ぐらいまで上がった。

zelfans が Win専用だと思い込んでいる人多くない？
BatchFile(Windows) にある batファイルは確かに Win用だけど、
lada-cli のパラメータが変更になった時に対応しただけでかなり前から更新されていない。

つまり、GUI版が fisheye に対応するより前に更新がストップしているので fisheye にも対応していない。
fisheye に対応している GUI版は python で書かれているので linux でも動くんじゃなかろうか？
もちろん、batファイルじゃなく main.py を動かすんだよ。
そこにある batファイルが何をするのかは中身を見ればわかるじゃろ。

>zelfans が Win専用だと思い込んでいる人多くない？

> linux でも動くんじゃなかろうか？

何これw

VR用にladaのcliを改良してみたので、使ってみてください。精度は上がったと思います。ソースは自分。
https://codeberg.org/comman/lada-ex

WindowsのReleases Page開いてみたけど404
https://codeberg.org/comman/lada/releases

本家Guiを0.9から0.11へ久々に更新したらlibx265(hevc software)が選べなくなって困ってるのですが、
どなたかエンコーディングプリセットの設定方法をご教示くださいませんかm_ _m

>>722
おお。本家にPR出してた方ですね。機能追加あざます
VRと4Kビデオはやっていないので普通のビデオですが、ubuntuで試してみました
1つのファイルを処理する時にはresumableとstart-time/end-time指定は便利と思う
特に、start/end指定は直接そのフレーム区間だけを処理してくれるのが良き
精度の確認はこれからだけど、いつも使ってる俺テストデータの結果を見た限り、リグレッションはしてねえです
しばらくこれを使ってみます

>>723
リリースパッケージはないからdocsにあるインストール手順でビルド要
git cloneする先をhttps://codeberg.org/comman/lada-ex に変えるだけ
後の手順は一緒で行けた

>>724
GUIの設定メニューにあるエクスポートに「プリセットを作成」があるからこれを選択(+を押す)
カスタムプリセット名に適当な名前つけて、エンコーダーとエンコーディングオプションを自分の好みのものにして保存

>>723
そのうち本家にも提案するのでお待ちください。

>>725
ありがとうございます。
検出の仕組みを変えたので、精度を担保したまま高速化できると思われます。並列でぶん回してもエラーが起きにくいようにいじってます。

--mosaic-detection-imgsz standardで通常と同精度で高速化
--mosaic-detection-imgsz で高画質動画で検出できない小さなものに対しての検出感度があがってるのでもしあればお試し頂けるとありがたいです。こちらは本家より高感度な分1.2 倍程度遅延してると思います。

>>726
--mosaic-detection-imgsz high で高感度化でした。

>>725
多くのコーデックを選択できるんですね。ありがとう

ここでVRのモザイク破壊やってるのは、FANZA VRの動画なんだろ？FANZA VRはSTREAM FABや、STREAM GAGA使ってもどうにもならん。
みんな、どうやってFANZA VRの動画を保存、モザイク破壊に持っていけるんだ？だれかヒントだけでもいいから、教えてたもれ。

fanzaのvrは無理だと何度も言われてるだろう　よく読め

lada-ex --vr-fisheye windows 5090で8Kだと5fpsしかでないな
でもきれいに破壊できるようになった

すいません　誤爆です orz

clever getはfanza対応だったような

FANZAのVRはDMMプレーヤーで再生しないと駄目だから無理
そもそもが録画も生ダウンロードも受け付けない仕様

Windows版のLADA使ってるんだけど、VR動画のモザイク破壊が出来ない。みんな別のアプリ使ってんの？それとも設定の問題？

VR言ってるの同じ人間か？少しは学習したらどうなん
過去ログに全部書いてあるだろう

ここはただの復元スレ

カリカリすんなや

猫の餌かよ

jav-it

魚の目もカリたい

ID Neat 来た　やったぜ！

jasnaのrts super resは結構変化あるね

アップスケールの後追加処理にかかる時間がほとんど気にならないのもいい

中華サイトのやつほど綺麗に破解できなくて悔しい

>>746
綺麗に出来たのだけうpしてるんでしょ

ladaもjasnaもGUIしか試していないが、今のところjasnaのv0.5.0alpha3で検出モデルにlada用V2VR、復元にlada用V1.2full版を使って調整するのが一番取りこぼしが少なく仕上がりもいい感じ

>>690
mac版の並列処理の導入がわからなかったので、先輩方のコメントを参考にして下記おまじないでlada-cliを複数本バッチ処理してみた
sudo nvidia-cuda-mps-control -d

入力ファイル：FHD（30fps）
ubuntu
１本：x5～x2.7倍（150～80fps）vram 4gb
２本：x7～x4倍（210～120fps）vram 8-10gb
３本：x8～x4倍（240～120fps）vram 12-14gb

win11（参考）
１本：x1.8～x0.9倍（54～27fps）vram 4gb

ubuntuのnvtopを見てると２本流してやっとgpuを90%まで使い切れる
gpu 約55℃ 消費電力200/300W
cpu 約79℃
vram 溢れるのが怖いから普段は２本で流してます 満足できる処理速度になったンゴ
癖の対象外なのでVRや4K動画はやってません

ワイ環境
CPU Ryzen9 7945HX（16C 32T）
RAM 64GB
256TB SSD
（動画は外付けUSB-HDDに保存）
RTX 5070Ti 16GB
OS ubuntu 24.04LTS
lada v0.11.0

内容：
「ladax.bat」がバージョンアップして「ladaz.bat」になりました。（Ver.1.0720）

今回より、Windows PowerShell 7 を利用することにしたので、名称も変更しました。
残念ながら、PowerShell 5.2 では動作しません。PowerShell 7 が必須となります。
それにより、次のことができるようになりました。

・VR動画 で、左右の目の [分割からの lada 処理] を並列処理できる（別窓が開く）
・bat を止めることなく、動画再生ソフト（現時点では VLC と ffplay）を起動できる
・画面の任意の部分（100x50ドット）を拡大することができる

PowerShell 7 がインストールされているかどうかを調べる方法ですが、
Windowsキー＋R を押し pwsh と入力して [Enter] を押して起動しなければ未インストールです。

画面の拡大は zip に同梱している「Loupe.ps1」という PowerShellスクリプトで行います。
もし、インストールされているのに動作しない場合は、実行ポリシーが初期値のままになっています。
初期値の「Restricted」から「RemoteSigned」に変更してください。詳しくは検索してください。

あと、設定保存ファイルやログファイルの名前も変わっています。
そのため、全ての設定がクリアされています。
もし、前の設定を引き継ぎたい場合は「ladaxset.txt」を「ladazset.txt」にリネームしてください。

ダウンロードした「batfilez10720.zip」を解凍すると「ladaz.bat」と「Loupe.ps1」ができます。
（ダウンロードキー：lada）
https://12.gigafile.nu/0625-bb6410265e69b9604b8e06a071ecd3469

いやこれって、lada-cli の処理はいいけど、ffmpeg の処理時間は片目づつ作る時の倍かかってるよね？
lada GUI のように、単独の ffmpeg で同時に両目を作らせる方が速いのかな？

そうだよwデコードもエンコードも余分に時間かかってる

実際に、zelefans GUI と同じ SBS動画 の同じ条件（フィッシュアイはオン）で比較してみました。
すると、FPS はほぼ同じ（ほんの少し並列処理の方が上）でした。
なお、並列処理だと、片方が終了すると残った方はじわじわと少しずつ速くなりました。
ということで、このままでいこうと思います。

ファイルを5分毎くらいに分割しておいて1つ目のファイルのffmpegの左右分割処理が終わった頃に2つ目走らせるようにffmpegとcuda処理のタイミングずらして並列処理させると効率よく動かせてる気分になれる。

jasnaのrts super resにしたらエラーでるなー

rtx super res これは本家にも入れて欲しいな
いろいろ復元して見たが一段レベルアップしてるな

確かに。最近v0.5.0-alpha5で4xも選べるようになったね
復元モデルをv1.2_fullに変えるとlada同様に効果あり
それに加えて検出モデルをvr_v2_accurateにしてdetection thresholdを0.10位に下げて、
SecondaryでRTX Super ResをScale 4x、Quality Ultra、Denoise Mediumで処理してみたが
一段レベルアップは同意
デメリットはGPUリソースを食うので複数ファイルの同時処理は厳しい

「ladaz.bat」Ver.1.0721 です。

VR のデコードには Nvidia CUVID decoder が使用されていますが、サポートしていないコーデックの動画は 2D 処理しかできないようにしました。
逆に、対応しているコーデック（今までは hevc_cuvid と h264_cuvid のみ）は対応できるようにしました。
対応している Nvidia CUVID decoder の一覧は、ファイルを選んだ時に表示されます。

一時ファイルで使用するコーデックを使用できる一覧から選択でき、設定を保存するようにしました。（今までは hevc 固定）

最終ファイルで使用するコーデックを使用できる一覧から選択でき、設定を保存するようにしました。（今までは hevc 固定）

元ファイルの中身にもよるでしょうが、こちらで試したファイルでは、一時ファイルを hevc から h264 や av1 に変えることによって、
片目同時分割時の fps が約1.5倍になり、GPU 使用率も下がりました。

ダウンロードした「batfilez10721.zip」を解凍すると「ladaz.bat」と「Loupe.ps1」ができます。
（ダウンロードキー：lada）
https://97.gigafile.nu/0626-d3e0b1d576ece5a2373cf52071efa07a5

DLSS 5やべぇな

DLSS5をそんな目で見ないでw

DLSS5でLadaがさらにパワーアップ？

破壊したらチンコが追加される！

JasnaでどうやってVrの方
使うの

JasnaでどうやってVrの方使うの

お前には無理だ

リネーム

DLSS5はポストプロセスじゃないから残念ながら動画には使えないよ
できたらぜひ試してみたかったところだが

DLSS5でDOAXVVやりたいというのはさておき
うちの環境proxmoxパススルーの3060 12Gの上にDockerという劣悪な環境だけど
720pで実時間の1/3位で終わる。爆速だな

昔のボケボケ動画をjavpでやった時は上手くできなかったのがladaで綺麗に出来たわ
うひょー

あと女の子の顔はトレーニングしてあるのかこれ
女の子の顔は復元したけど男は怪物みたいになってた

Jasnaで復元するとカクつきがひど過ぎる…調整項目すべて試したけどだめだったわLadaだと全くカクつかないのに
話題になってないけど皆さんちゃんとできてる?
重いゲームでもないのにVRAM8GBでまともに復元できないとかだときついな

>>771
Windowsの設定で「ハードウェアアクセラレータによるGPUスケジューリング」はOFFにしている？
GUIのSystem Checkでも確認できるぞ
処理も早くなるのでWindowsの場合はこれ必須

>>772
問題解決しましたb
的確なご指摘ありがとうございました

>>771
カクつくヤツと大丈夫なヤツをMediaInfoで調べたが"Format settings, Reference frames"が4 framesになってるVBR映像がダメっぽい
4 framesでもCBRだと大丈夫だしVBRでも3 framesなら大丈夫みたいだから元動画を再エンコするしかないかも

リロードしないで書き込んだら解決していたのね
よかった

>>774
github.com/Kruk2/jasna/issues/79 を見ると
GPUスケジューリング設定では解決しない動画もあるようだ
もしかするとそういうエンコ設定が関係しているのかもね
Windowsの場合はladaでもGPUスケジューリング設定をOFFにした方が処理効率上がると思う

Jasnaは同じコマが作成されるみたいで
カクついたようになるな

Jasnaやってみた、三十数秒の処理時間に設定デフォルトで29分弱掛かった。ハイエンドグラボ用やな、このソフト。ローエンドグラボのワテはladaで良いわ。

使い方読もう
初回は動画処理前にTensorRTエンジンのコンパイルが走るから時間がかかる
2回目以降はコンパイルされたエンジンを使うから速いよ
GUIならコンパイル走るメッセージ出たと思うが

JasnaのVSRいいな、ただ出力にAVCなくてHEVCしか選べないのは残念
HEVCだとPotPlayerで反転再生できなかったり汎用性まだAVC、再エンコードは面倒だししばらく本家の世話になるか

>>779 本当だ、速くなった。元動画の半分くらいで出来る様になった、指摘してくれてありがとう。ちゃんと説明読まんとイカンなぁ。

>>779
RTX4060の8GBでBasic VSR++のコンパイル失敗するからoffにしてる
Studio最新ドライバ、GPUスケジューリングオフ、実メモリ16GB仮想メモリ64GB
原因になりそうなの一通りやったけどこれ以上わからん

jasnaは復元処理で使ったVRAMは解放してくれるけどコンパイル終了時に使われていたVRAMは解放されないみたいだから直後の復元処理はVRAMが余計に消費されるんだよね
なのでコンパイルが入ったときは一旦ソフトを再起動しないととんでもなく時間が掛かることがある
それと検出モデルは設定変えてもコンパイルは1度だけだけど復元モデルはMaxClipSizeごとにコンパイルが必要になってるからちょっと面倒

Jasna、TVAI使った場合か1番良い感じになる。だが時間がな、二次加工？無しが効率は良いかな。

>>782
さっき出たv0.5.0-alpha8で試してみたら
Low VRAM: Dynamic VRAM management -> Jasna should be usable on low vram systems (<=12gb).
だそうだ
alpha6でVRAM節約するようコンパイルの仕方に変更入ったので、
alpha8でもBasicVSR++のコンパイルに失敗するならメインメモリ16GBだと足りないんじゃないかな
俺環のRTX4060(メインメモリ：64GB、ドライバ：Studio 595.79)だとコンパイル通ってる
alpha5だとjasna-guiのプロセスがclipsize 60のエンジンを書き出すとき、瞬間的に16GB位食ってた・・・

jasna、テストで短い動画の時は速くて良い感じやったけど一本丸々やるとladaよりボヤけるのが目立つな。

クラウドGPUでladaするマンなんやが、runpodで並列処理できるところまで行き着いた。RTX 5090 32GBで6並列とかで10GBの動画1本40〜50分で終わるようになって満足。
毎回アップロードとダウンロードが怠いけど、今ローカルマシン買うよりかは安上がりと信じたい。

>>782
jasnaのv0.5.0-alpha9とalpha8でbasicvsrをコンパイルしたがclipsize 60なら最大VRAM使用量は6.4GBだった。
ちなclipsize 60ならコンパイルは3分少々、俺環はWindows11、12900KF、32GB、RTX4070Tis。
alpha8以降ならRTX4060でもclipsize上げなきゃいけると思われる。

>>787
B200とかH200で処理したらどうなるか、ロマンも追及してほしい

>>787
runpodでの環境構築オメ～
因みにクラウドrtx5090の使用料金は月々（週でも可）おいくらですか？

>>789
自分もロマン求めてB200何度か試してるんだけども、そもそもGPUエンコのh264_nvencに対応していないらしく、libx264のCPU処理になってしまうのよね。なので、エンコ速度がボトルネックなって4090より遅い結果に…
RTX Pro 6000とかはnvenc対応してそうだったので、今試し中。

>>787
サンガツー。もうGPTとClaude様さまさまだわ…。運用コストだけど、RTX 5090だと0.89$/hrやね。10GBクラスの動画1本あたり100円ってとこかしら。高騰したグラボと電気代込みとの比較で高いとみるか安いとみるか…。

あ、アンカ間違ってた…。クラウド使用料について>>787改め>>790

RTX Pro 6000も試したけど、手持ち5GB FHDの動画ファイル約20分で処理完了。5090と大差ないか気持ち速い程度だけど、今の所コスパは5090のが上。あとは並列数の頭打ちがどの辺か研究しないとかな…。

>>792
チャレンジ結果共有サンクス
B200/H200はAIガチ勢だからグラフィック系のハード機能はついてないのか
RTX Pro 6000はNVENC/NVDEC 4つも積んでるのね。さすPro

処理fpsがどんなことになっているのか興味あるので、5GB FHD元動画の長さを教えてもらえると幸いです

lada-exの作者さんがTVAIをsecondary restorationとして動かせるようrestoration pipelineに機能追加している
そこで、無料版のClaudeにjasnaのコードを参考にしてlada-exへRTX Super Resを使ったsecondary処理を追加するよう頼んだら出来ちゃった
lada-exで追加している機能のAPI互換で作るとか引数でTVAI or Super Resを指定できるようするとか勝手にやってくれた
動かしてみたけどそれなりに効いているように見える。Super Resは追加処理が重くないのが良い
lada-exとjasnaの作者さん達に感謝＆Claudeすげー

>>793
今しがた5.6GB FHD 120minの動画をRTX Pro 6000で処理してみますた。並列6でやってみたところ、ジャスト20分で完走。処理中のGPU使用率は80%くらいだったのでもう少しイケたのかなと。
fpsは場面による振れ幅が大きく25〜150fpsだけど、並列処理1つあたりは平均25fpsを保っている感じ。この辺あまり詳しくないのだけれど、単純計算で25x6で平均150fpsくらい出てると見て良いんじゃろか？
ちなみに遊びで並列15とかでやってみたら2〜3fpsになってた。

>>795
サンクス。お手間かけました
進捗で表示されるfpsは振れが大きいから処理時間で考えた場合、
恐らく30fpsの動画だろうから、実時間20minで処理が終わっているなら120/20=6倍速だから、平均処理fpsは30×6=180fps位か
モザの程度にもよるが、モザが多い動画で平均180fps出るならすごいと思う

なお、ファイルのアップロード/ダウンロード時間は考えないものとする

Hugging Faceのladaページを見に行ったらlada_mosaic_restoration_model_generic_v1.2_full.pthのところにマルウエアの疑いとかいう注意書きが付けられていたけど大丈夫かな

>>797
マジで？

lada-exの作者さん、検出・復元モデルをjasnaライクにTensorRTでコンパイルする機能も追加している
本家が停滞している中、機能エンハンス頑張っていて素晴らしい
CUDAとTensorRTのバージョン組み合わせがシビアなのか、
git cloneしたソースだと俺環ではUbuntuもWindowsも依存関係のエラーが出てビルドが通らなかった(CUDA13のTensorRTを使うようにtomlファイルを修正して先には進めた)
少し試した感想：
・処理が爆速になった動画とそうでないやつがある
・TensorRTで処理するとボケが出る場合がある。これもjasnaに似てる？
改良に期待してます！

VSR無しだと物足りなくなったんでwindowsに回帰した
それくらい結果が違うよね

>>797
よくある誤検知だと思うけど注意するに越した事は無いかね。

claudeさん↓
結論から言うと、これはほぼ誤検知（false positive）の可能性が高いですが、構造上のリスクは実在します。整理して説明します。

① Protect AI — PAIT-PKL-101
このコードはPAIT-PKL-100（明確な悪意あり）とは異なり、「疑わしいオペレーターを含む」という判定で、悪意があると確定されたわけではありません。
② ClamAV — Py.Malware.Obfuscation___builtin___getattr_GLOBAL
これは __builtin__.__getattr__ のような呼び出しがPickle内に含まれているという検出です。

なぜ誤検知の可能性が高いか
PyTorchモデルファイルに埋め込まれたPickleコードは、一般的にPyTorchパッケージ自身からのインポートを含んでおり、技術的にはコードを実行しているため警告が出るが、通常は無害です。
.pthファイルはPickle形式で保存されており、torch.save() と torch.load() はデフォルトでPythonのpickleを使用します。 このため、PyTorchモデルには構造上必ずPickleコードが含まれ、スキャナーが誤検知しやすい。
VirusTotal・JFrog は No issue であり、Protect AI・ClamAVのみが「Suspicious」です。

真のリスクが存在するケース
PyTorchモデルを武器化するには、data.pklファイルに任意コードを実行する命令を注入する手法があり、os.system、exec、evalなどを使って実装できます。

そういやjasnaの0.5.0系列はまだLinux版パッケージが無いね
nvidia-vfx(VSRが入っている Pythonパッケージ)はLinux版もあるんで正式リリース待ちか
Claudeに書いてもらったVSR処理をlada-exに組み込んで昨日からUbuntuで動かしているがちゃん効いている