【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/

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

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

二重書込みスマソ

lada-exの作者さん仕事が早い
TensorRTで処理するとボケるの直りました！
但し、cli/main.pyでエラーが出たのでClaudeに聞いて修正しています
codebergの方はイシューが登録出来ないみたいなのでここに書く

エラーメッセージ
UnboundLocalError: cannot access local variable 'current_frame_idx' where it is not associated with a value

Claudeの回答↓
原因が明確です。173行目と175行目で current_frame_idx を参照していますが、この変数は180～190行目で初めて代入されています。参照が代入より前にあるのが原因です。
total_range_frames の計算ブロックを current_frame_idx の初期化ブロックの後ろに移動すれば直ります。

>>805
色々とご報告ありがとうございます
助かります！あとで確認しますね
一応別プロジェクトで立ち上げたのでこれからはissueの方にも書けるので、何かあったらそちらに報告頂けるとありがたいです

>>794
Super ResのPRお願いします

>>748
Jasnaデフォルト検出モデルrfdetr-v5よりlada_mosaic_detection_model_v2_accurateのほうが検出精度高いな
v2_accurateそのまま入れても認識しないから、lada_mosaic_detection_model_v4_fast.ptにリネームした上で
GUIの検出モデルのセレクトボックスでlada-yolo-v4に変更ってややこしい手順いるけど

>>そのモデル、何処にあるの？

>>405

>>810 ありがとう、やってみるわ。

>>807
修正ありがとうございます
直ってました＆ビルドが簡単になりました
また、RTX Super Res(nvvsr)のPRも出しておきました
TensorRT+nvvsrは一応俺環のWindows 11とUbuntu 25.10で簡単に動作確認しています
Pythonは詳しくないので好きに見直してください！

PRは初めてでしたが、Claudeに聞けば何でも教えてくれる
いい時代になったもんだ

jasna最新版のTVAI、ごく短い動画ならいけるが一本やろうとするとフリーズする。なんでやろ？

「ladaz.bat」Ver.1.0735 です。主要な変更点だけ書きます。

昔のスマホ用トップアンドボトムの VR動画 で、明らかにフィッシュアイなのにそれでやっても周辺部が斜めになるものが多くありました。
そこで、今までのフィッシュアイ（モード1）に加えて、そういう動画を真っすぐに変換できるモード2を設けました。
動画を見ても判別が難しいので、指定した1分間を両方のモードでサンプル変換して再生して確認できるようにしました。これで勝つる。
なお、モード2の変換動画は正方形になるので、入力はトップアンドボトムでも出力はサイドバイサイドになります。

最終ファイルのプリセット p1〜p7 に加え、代わりに入力ファイルの映像ビットレートの 50〜500％という指定もできるようにしました。
もちろん、解像度やフレームレートを落とすことなどによる補正は自動的に行います。

最初の左右分割での並列処理をやめ、-filter_complex を使って同時出力にしました。（上記のサンプル動画も同時出力します）
利用できるファイルが残っていればそれを利用するようにし、必要ないファイルは作らないようにしました。
それに伴い、ファイルが完成か未完成か見分けるために、作成中はファイル名にマークを付け完成後に取るようにしました。
これにより、例えば最終ファイルを作った後、一時ファイルを消さなければ、設定を変更して結合処理だけを行うことができます。

Ctrl-C で batを停止した際に、errorlevel 0 となり続きが実行され、完成してないのに完成ファイルにリネームされることがあります。
よって、極力、Ctrl-C での停止は控え「QorE で終了」などから終了するか、実行している窓を閉じるようにしてください。

ここまで長くなると、バグも残っていそうな気がしますが。

ダウンロードした「batfilez10735.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://93.gigafile.nu/0701-d7f6c99a4fcbe1bcdb611c92f4d62a8f5

もういい加減、他所でやれよ
Lada はオリジナル以外は必要ない

>>816
見てる人もいる。
お前にとって必要かどうかなんてどうでも良い。

オリジナルは音沙汰ないからなあ
そんなにオリジナルにこだわるならpink板でも行ってくれば？

自分のSNSとかでやってほしい

でも808、久々にヒットじゃね。以前にあったvr用のモデルをjasnaで使うやつだけど、めっちゃ時短になる。ladaの半分以下や、それなりの出来栄えで。試す価値有り。

オリジナル以外は必要ないって言っているのは、UbuntuかMac使っていてバッチファイルを動かせない方？
動かせなくてもエディタで見りゃわかるけど、これ、オリジナルのlada-cli・ffmpeg・ffprobeへパラメータを渡すランチャーだよ
はい、オリジナル必要ですねというしかないんだけど
それに、最近はオリジナル以外の話題しかないし

でも、VRは要らないという人には必要性が低いのは確か
自分はQuest2のVRエロ動画で衝撃を受けて嵌まったので、むしろVRがメインだが
しかも、VRは一部を拡大して見ることになるので、4K・8Kが当たり前の世界

オリジナルの完成度は言うまでもないけど、派生の検出精度や復元度や速さが良好だったりする
その辺はオープンソースの強みで、オリジナル以外いらないってのは独りよがりで根っこからズレた言い分

情報が断片的すぎて途中でコロコロ変わるのもあって、途中から見てる人には意味わからんのやと思うよ。
パズルのピースをビラバラに撒き散らかされた状態に見える。
まとめサイト作るとかしないと、ほとんどの人にとっては意味のわからない情報の羅列でしかない。

これも断片情報だが、lada-exにRTX VSRが取り込まれた
改良もしていただき、作者さん乙です
tensorrtで処理速度も上がったし、vr2_v2_accurate+v1.2_full+nvvsr 4, ULTRAの組み合わせでもう一度やり直したい

>>816,819
チミがレスを見なければ良いだけさ
どうせ816と819は同一人物なんだろうよ

tensorRTでWindows版が速度2倍になったが、linuxだとここからさらに高速化するんかな？

>>816
俺も2D専門だからあまり参考にならないが、裾野を広げるという意味では、こういう熱意ある人は必要だよ

>>816

派生版のLadaはそろそろ独立させたほうが良いかもね。

VRの話はAV総合板にVR(バーチャルリアリティ)のスレッドがある。

lada に求められるのは検出モデル、破壊モデルのアップデートのみ
速さに関してはちゃんとしたスペック(5070ti以上)の Linux マシンなら既に十分速い
使い勝手に関しても今の lada-cli で十分
バッチ処理やトランスコードは自分でシェルスクリプト書けばいいだけ

JavPlayer の頃からそうだったが、TVAIなんて要らない
前処理にTVAIを使ってもモザイク認識率は上がらない（下がる場合はある）し、
後処理で使ってもモザイクだったところがさらに良くなるってこともない
全体的にSN比が上がったように錯覚するだけ

VRに関しては FANZA で買ったVRがmp4化できないのなら要らない

>>830
人にもよるけど、TVAIは低解像度の動画を高画質化するのに使っています。古いAVがLada→TVAIで蘇るのが素晴らしいです。

モデルだけじゃなくて前処理も大事だけどな
中身も知らんくせに適当なこと言うなよw

>>826
違うよ
要らないって事ではなく、スレ私物化は簡便って話

>>830
vsrとかtensorrtとか使ってみたらどうだろう
vrも復元がはまったやつは驚くよ

>>833
自分の興味ないレスは書き込むなってのが私物化だよな。

>>835
これよなw

無視したいんだけど、少なくとも本体かVRのどっちの話ししてるかわかるようにしてほしいよな

>>835
そんな極端なことを言ってないよ
多少のスレチとか派生レスならいいと思うけど、逐一サポートのレスやりとりまでやるならヨソでお願いしたい

ladaz.batを使ったことあるが冗長すぎるのよね
設定ファイルだけで走るようにして欲しい
beepがデフォで鳴るのをやめて欲しい

>>838
それは君の主観なだけで詳細まで言及したやりとりは理解の上でとても参考になる。
ladaから外れた話題でもないし、自分基準で一方的に騒ぐのではなく有益な情報と感じる人もいることを考えるべきだと思うぞ。

>>835
正論すぎる

8KVRはUbuntu環境作ってundergate版で2D処理するのが実用的に感じた
モザイク残る場合もあるが30分4.5時間で終わる、あくまでワイがそれで十分なだけだが

VRについては２Dの何倍も時間がかかるから少しの速度向上が効いてくる　いずれフィッシュアイ自動判定も期待したいね
モザイクかどうかを判定できるんだから端の方が歪んでるかどうかもわかりそうな気がす

jasna-v0.5.0alpha10 なんだけど、初回はめっちゃ時間かかるよの表示の後、エラーとしか表示されないんだが、エスパーはいる？
せめて何のエラーかがわからないと対処できんわ
システムチェックは全部クリアしてる

>>838
無視すればいいだけの話。
場合によっては新しい情報が得られる。
何も得られなかったとしても何も損害はない。

>>844
ログを見ればよい。

せめて右下のlogsボタン押してどういうメッセ出てるとか確認してくれ
system outputをdebugにすれば何かわかるかもね

FileNotFoundError: model_weights\lada_mosaic_restoration_model_generic_v1.2.pth can not be found.

って出るけど、これってデフォで入ってるんだよね。

>>847
本当に入っているのか確認した？
lada_mosaic_restoration_model_generic_v1.2.pth
一回全部消して、もう1回jasnaをダウンロードして解凍しなおしてみたら？

>>848
何度も解凍してるし、何度も確認した。

F:\jasna-v0.5.0alpha10\model_weights>dir
ドライブ F のボリューム ラベルは 記憶域 です
ボリューム シリアル番号は 448A-F955 です

F:\jasna-v0.5.0alpha10\model_weights のディレクトリ

2026/03/24 20:41 <DIR> .
2026/03/24 19:28 <DIR> ..
2026/03/24 08:28 5,981,796 lada_mosaic_detection_model_v4_fast.pt
2026/03/24 08:28 78,441,770 lada_mosaic_restoration_model_generic_v1.2.pth
2026/03/24 08:28 149,265,196 rfdetr-v5.onnx
3 個のファイル 233,688,762 バイト
2 個のディレクトリ 548,004,061,184 バイトの空き領域

初回はめっちゃ時間かかるよの表示の後にエラーするってことはコンパイルできないってことかな？
NVIDIAのドライバを最新にしてみたら？

俺環では、jasnaが最初動かなくてドライバを最新にしたら動くようになった。