【超解像】Lada part4

>>447 返信ありがとう。guiでは破壊出来るが、cliはコマンドプロンプトの画面が出てすぐに消え破壊出来ない。stash再生画面の右下に歯車が無い。やっぱ何かの設定が足りてない？

>>449
cliの使い方やbatファイルの作り方から調べた方がよさそう

コマンドプロンプト 使い方
batファイル とは

>>426
RTX PRO 5000 VRAM48GB 約80万円～

pro 5000でも高けぇぇぇ
お金持ちですなぁ 経済回してクレメンス

>>450 返信ありがとう。難しいそうや。

CLI（Command Line Interface：コマンドラインインターフェース）は、
キーボードでテキストコマンドを入力し、文字ベースでコンピュータを操作するUIです。
まあ頑張れ

>>1の"lada_mosaic_restoration_model_generic_v1.2_full.pth"ですが、
Huggingface上でunsafe表記されていていくつかのセキュリティースキャナで脆弱性が検出されているようなのですが問題ないんですかね？

>>454
前スレ 801
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

>>453 どうしたらcli.exeが立ち上がるのかも分からん。俺には無理そうだ、大人しくgui版でやるわ。

>>456
それがいいと思う。

>>456
私も知識はゼロだが、AIのgeminiとかに聞いたら教えてくれるかもよ

手っ取り早いのはGoogle検索のAIモードで次のような質問すればよいよ

以下のバッチファイルを自分の環境に合わせて書き換えて実行する方法を詳しく教えて

@echo off
cd /d "S:\APP\jasna\jasna-v0.6.0-alpha5"

set "JASNA_CLI_PATH=S:\APP\jasna\jasna-v0.6.0-alpha5\jasna-cli.exe --fp16 --max-clip-size 60 --secondary-restoration rtx-super-res --rtx-scale 2 --rtx-quality high --rtx-denoise low --rtx-deblur ultra --detection-model lada-yolo-v4"

start "" "S:\APP\stash_Jasna v0.30.1\stash.exe"

>>458 >>459 返信ありがとう。batでstashは開くが破壊されない動画が流れるだけや。jasnaと連動していないみたいだ。cli.exeが出来ない事が関係しているのか？aiに聞いて見てやってみても、聞き方が悪いのかcli.exeを実行できない。

>>460
jasna-cli.exeはstashが中で呼び出していて、呼び出す際の呪文を環境変数JASNA_CLI_PATHでsetしている
460がjasna-cli.exeを実行できない事自体は問題ない

459の書き方だとjasna-cli.exeを置いているフォルダ名に空白が含まれているとJASNA_CLI_PATHが意図したように
setされない気がするので自分がjasnaを展開した場所を確認か

>>459 の内容をやりたければ、

@echo off
setlocal
for /f "usebackq tokens=*" %%a in (`"where jasna-cli.exe 2>nul"`) do set jasna=%%a
cd "%jasna:~0,-14%"
set JASNA_CLI_PATH="%jasna%" --fp16 --max-clip-size 60 --secondary-restoration rtx-super-res --rtx-scale 2 --rtx-quality high --rtx-denoise low --rtx-deblur ultra --detection-model lada-yolo-v4
endlocal
start "" "stash.exe"

でいけるんじゃね？
ただし、v0.6.0-alpha5のjasna-cli.exeとstash.exeにそれぞれpathが通っている必要あり
（'stash.exe'が見つかりませんと出るならpathが通っていない）

ごめん、間違い、endlocalは消して
これがあると、JASNA_CLI_PATHの内容が消えるのでstash.exeがjasna-cli.exeを実行できないわ

https://github.com/Kruk2/stash/releases/tag/v0.30.1-jasna
歯車はでてるのか？

https://57.gigafile.nu/0507-badddc15c77d20d3fdfdff1a850f92412

リアルタイム再生にこだわってJasnaを使う簡単なスクリプト作ってみた。
冒頭のパスだけ設定すれば動くはず。jasna-cli.exe と mpvnet.exe 使ってる。
mpvnet は代わりに VLC とかでもOK。709対策はやはり事前に変換するしかない。
オプションもリアルタイム再生向けに最適化しているがお好みで。

>>2 の方法で書き換えてlada-yolo-v4を使ってたけど、動画との相性や俺環もあるのかもしれないが、一瞬モザイクが残る現象が頻発したのでrfdetr-v5に戻した。まだ数個の動画しか試してないが、症状は出なくなったと思う。

jasnaの話ね

>>465
スクリプトありがとう
mpvnetの呼び出しをVLC向けに書き換えて使ってみた
個人的にリアルタイム再生のためだけにstash入れるのは大げさだなーと思っていたので
好みのプレイヤーでお手軽にリアルタイム再生が出来るようになって良かったです

>>465
pushd "%JASNA_DIR%"でjasna-cli.exeがあるフォルダへ行ってしまうと、動画ファイルを絶対パス付で指定しないと再生できない
カレントフォルダにあるファイルをファイル名だけで再生するには、動画ファイル名にカレントフォルダのパスをくっつけてやるか
pushd/popdを全て取り除き、jasna-cli.exeのパラメータに
--detection-model-path "C:\jasna\model_weights\lada_mosaic_detection_model_v2.pt" ^
--restoration-model-path "C:\jasna\model_weights\lada_mosaic_restoration_model_generic_v1.2.pth" ^
のように使用する2つのモデルを絶対パス付で指定すればいい

ちなみに >>267 を使って、pushd/popdは全て取り除き、start "" jasna-cli.exeからの連続行を
start "" jaspre.EXE --stream --no-browser --input "%~1"
にしても保存しているプリセットを参照して上記2行他必要なオプションを付け加えてくれるのでいける
（不要な--outputも付け加えてしまうけど動作には問題なし）

>>466
それな

>>246 あたりの書き込みのせいでvr_v2_accurateを妄信してる人たちが多いけど
それはあくまでも Jasna ver. 0.5 の時の評価
じつは Jasna ver. 0.5 にはいろいろ問題があってrfdetr-v5の問題ではなく本体の問題だったりする
Jasna ver. 0.6 ではそういう問題が改善されてrfdetr-v5本来の能力を発揮できてるからvr_v2_accurateより良い結果になる
Linux 版のver. 0.6はまだ出てないからLinux版しか使ってない人はわからないだろうね

>>470
0.6.0-alpha5のrfdetr-v5もassetsにあるテストクリップで試した限り話にならない出来だけど
ほんとに試して比較した？

あんなナスのテストクリップでベンチマーキングしても何の参考にもならないぞ

あれはアプリが動作するかどうか確認するためだけのもんだ

参考にならんなら何で用意してるんだよ、てかテストクリップすら試してないんじゃただのエアプ妄想か

>>474
アプリが正常動作するか確認するためだけのもんで、モザイク破壊の性能を比較する為のもんじゃないからだ

🍆じゃNSFW判定に引っ掛からない

ここまで説明しないと分からない馬鹿が使ってるとはな
┐(´д｀)┌

要するに試してないし比較もしてないんだろ、屁理屈いらんから

あとモザイク破壊じゃなくrfdetrもyoloもモザイクの検出な

環境変えてベンチとっている最中にlada-exが昨夜のコミット「fix: stabilize Linux execution and optimize color/device management」から「TypeError: VideoWriter.__init__() got an unexpected keyword argument 'device'」エラーを吐いて止まるようになってしまったことに気づいた。Gemini大先生のアドバイスでlada/cli/main.py の409行目のdevice=deviceを消したら動くようになった。問題を理解しきれていないのでモヤモヤするけど。

>>478
uv sync --extra nvidia-cu130-nightly --upgrade-package torchcodec
でtorchcodecのパッケージは更新してる?
0428版辺りでAPIの仕様が変わってdevice指定が必須になってる

>>479
cuda12.8なのでuv sync --extra nvidia--nightly --upgrade-package torchcodecを当ててました。
1つ前のコミットに戻すかdevice=deviceを削除しないと動かなかったけど、最新版で動いたら動いたでなんか10%くらい速くなってる。

>>178
遅くなりましたがベンチとってみました。RTX4070は既に手元にないので代わりにRTX Pro5000 Blackwellを入れています。短い動画のためか差がはっきりしませんでしたが参考までに。
<テスト環境>
core i9-14900K + DDR5 96GB + MSI RTX4070Ti SUPER GAMING X SLIM
core i9-14900K + DDR5 96GB + ASUS Prime RTX5080 OC Edition
core i9-14900K + DDR5 96GB + NVIDIA RTX Pro5000 Blackwell
<テストファイル>
2D DVD動画 長さ 1m37s
2D HD動画 長さ 1m20s
4K60fps VR動画 長さ 30s(高解像度動画の代替として)
8K60fps VR動画 長さ 30s(高解像度動画の代替として)
<テスト方法>
Windows11 jasna v0.5.1 GUI版モデルlada-yolo-v4, 最大クリップサイズ 30, VSR 4x Ultrax3, エンコード HEVC cq18の条件で実行。2D動画もVR動画も2Dとして扱っています。
<成績>()内VR動画は2Dとして処理しているので参考値。
===== RTX4070ti super =====
2D DVD動画 54s
2D HD動画 41s
(4K60fps VR動画 20s)
(8K60fps VR動画 1m28s)
===== RTX5080 =====
<jasna> Windows11
2D DVD動画 47s
2D HD動画 36s
(4K60fps VR動画 16s)
(8K60fps VR動画 1m10s)
===== RTX PRO5000 =====
2D DVD動画 46s
2D HD動画 33s
(4K60fps VR動画 17s)
(8K60fps VR動画 1m10s)

尚、環境壊れかけましたが何とか戻ってます。たぶんw

追加でUbuntu22.04上でのlada-exでの結果です。
[2D用コマンド]
lada-cli --device cuda:0 --encoder hevc_nvenc --encoding-preset hevc-nvidia-gpu-uhq --max-clip-length 30 --no-detect-face-mosaics --mosaic-detection-model v4-accurate --mosaic-restoration-model basicvsrpp-generic_v1.2_full --hw-decode nvidia --hw-decode-detector intel --fast-pipeline --mosaic-detection-imgsz high --torchcodec-encoder --tensorrt --fp16 --nvvsr-scale 4 --nvvsr-quality ULTRA --input test.mp4 --output out.mp4

[VR用コマンド]
lada-cli --device cuda:0 --encoder hevc_nvenc --encoding-preset hevc-nvidia-gpu-uhq --max-clip-length 30 --no-detect-face-mosaics --mosaic-detection-model v2_vr_ultra84 --mosaic-restoration-model basicvsrpp-generic_vr_v0.5b --vr-mode VR180 --vr-fisheye --hw-decode nvidia --hw-decode-detector intel --fast-pipeline --mosaic-detection-imgsz high --torchcodec-encoder --tensorrt --fp16 --nvvsr-scale 4 --nvvsr-quality ULTRA --input test.mp4 --output out.mp4

※モデル名は呼び出しやすいように以下のものをrenameしてます。
lada_vr_mosaic_detection_model_v2_ultra84.pt
lada_vr_mosaic_restoration_model_generic_v0.5_test_20260402.pth

<成績>
===== RTX4070ti super =====
2D DVD動画 20s
2D HD動画 22s
4K60fps VR動画 50s
8K60fps VR動画 5m27s
===== RTX5080 =====
2D DVD動画 16s
2D HD動画 19s
4K60fps VR動画 45s
8K60fps VR動画 5m22s
===== RTX5080 =====
2D DVD動画 17s
2D HD動画 18s
4K60fps VR動画 44s
8K60fps VR動画 4m45s

最後の
>===== RTX5080 =====
>2D DVD動画 17s
>2D HD動画 18s
>4K60fps VR動画 44s
>8K60fps VR動画 4m45s

はRTX PRO5000の間違いです。

>>480
uv syncで入れたtorchcodec nightly版の日付を見た方が良い
cu128のnightlyは以下が最終のようなので、最近の更新が入っていない

torchcodec-0.12.0.dev20260407+cu128-cp314-cp314t-manylinux_2_28_x86_64.whl

なので、torchcodec-encoderの処理を有効にするにはcu130以降に上げる必要があると思う
LOG_LEVEL=INFOつけて実行して、どの処理ルートを通っているか確認してみたら

>>482
セッティング探すのが大変だけど、現状最強の設定ですな

>>482
RTX5080（16GB）とRTX PRO 5000（48GB）の違いは8K 動画などVRAMを大量に使う場合で差が出る感じですね

VRAM16GBを使い切らない処理（SD, FHD）だとほぼ変わらない

rtx pro 6000買ったらめっちゃ捗りそうだわ

>>484
アドバイスありがとです。
確認したところ0.12.0.dev20260407+cu128でしたので指摘通りちょっと前のものですね。
先ほどcodeberg見たらbe18550a22のコミットで修正されたようですのでまずは日課である最新化してどうなるかを試してみます。(全然懲りてないw)
他にも問題抱えていたのでその後はUbuntu24.04へ移行と合わせてcuda13.xで安定感環境を探ってみます。

>>486
およそそんな感じですね。
nvidia-smi -l 1でウォッチしていたところテストに使った短い8K動画だとVRAM使用量は12GB位からスタートして14GB位までしか使ってなかったのでPRO5000が早く完了したのはバス転送能力の差かもしれないです。
また、4070tisや5080でtensorrt有効にすると恐らく断片化のせいか何度かのメモリ要求で数分から数十分ほどでOOMに達してました。これもテスト動画を短くした理由です。
1本の8K動画を5分程度に分割してると通る動画もあるので動画のシーンでも差があるかもしれません。

>>488
torchcodec-encoderルートはRTX VSR込みでもメチャ速くなるので頑張る価値あると思います
VRAMリッチだと4k/8k動画にも効くんじゃないかな
なお今は楽になっているかも知れないけど、UbuntuでNvidiaのドライバを590系に上げる際のドライバ署名がクセ強でハマりました

>>483
VRではどれくらいfpsがでますか？

>>491
記載したコマンドで4Kの方は41fps、8Kの方は6fps位です。

>>471

ナスビのサンプルは知らんけど、
バージョンアップのたびに次こそは次こそはと同じ動画をしつこく破壊してるオレ的には、
0.6.0に　>>2 を適用して検出に yolo を選択すると 0.5.0 よかモザ残りは少ない、
っていう感じがしてます。

>>492
ありがとうございます。

>>465
こちらのスクリプト有り難く使わせていただいているのですが
自分のGPUが4060と非力な為にフェラのシーンになるとカクついてしまいます
これをスムーズに再生させるにはどのパラメーターをいじったらいいですか？

>>495

>>462
のようにdetection-modelをyoloに
max-clip-size 60
yoloは 2 のようにvr用のやつに変更

>>496
ありがとうございます
かなり改善されました

>>493, 他
jasnaのナスのテストクリップは >>233 に書いたけどrfdetrとlada_yoloの検出速度を測定するのに使われているよ
以下コマンド実行すればOK
jasna-cli.exe --benchmark --benchmark-filter yolo
jasna-cli.exe --benchmark --benchmark-filter rfdetr

BasicVSR++の測定はバイナリパッケージ版だとコードがメンテされていなくて動かない

>>493
しきい値を 0.25 から　0.1 に変更したか？

現状は　Jasna 0.6.0 alpha-5 で rfdetr-v5 しきい値 0.1 で使うのが最強
NSFW のモザのみを検出して顔モザは無視（そのまま）っていうのも良い
もうこれだけで lada/lada-ex を捨てて Jasna に乗り換える理由になる

0.5 までは全然使い物にならない感じだったが 0.6 から急に良くなったな Jasna

Jasna 0.6.0 alpha-5 で rfdetr-v5 しきい値 0.1 で使ってみたが
0．5と6．0の違いを感じなかったです。

>490
速くなるという言葉が頭から離れず、ubuntu24.04を導入し直す前に作業見積もりを兼ねて現環境へcuda toolkit 13.0とそれ用のTensorRTを加えてlada-exを入れてみました。すると上の方で書いたテスト用コマンドで8KVR動画では6fps位であったのが26fpsへ、4KVR動画では74fpsを超えました。想像を遥かに超えた速さに喜ぶのもつかの間で例えばVR4Kの場合では出力動画のビットレートが元動画の約21000kbpsから約2000kbpsへ落ちていてまるでコマ送りでした。
torchcodecは0.12.0.dev20260428+cu130から0.12.0.dev20260502+cu130まで全て同じ結果。lada-cliコマンドから--torchcodec-encoderを外すか--encoder-options '-preset p7 -rc vbr -cq 20'を加えると正常な出力になりました。
video_utils.pyのclass TorchVideoWriterの中で_core.streaming_encoder_add_video_streamのところでbitrate関係が渡されていない感じですね。--torchcodec-encoderを付けた時は--encoder-optionsを使うという設計思想かもしれないですけど。尚、出力動画のビットレートが正常になると処理時間も正常になりました。ここだけで異常の方が良かったです！

>>500
Jasna 0.6.0 alpha-5 で rfdetr-v5 しきい値 0.1でやってみましたが、おれ環では（RTX5070、RAM32GB）しきい値に関係なく>>2の設定lada-yolo-v4のほうが全然というかかなりいいです

>>502
cu130への更新とtorchcodec nightlyの組み合わせトライ乙です
自分は主にFHD動画までで4K/8K VR動画はやっていないのでそういう状況に遭遇してないです
FHD動画のencoding設定はデフォルトのプリセットを使っています(プリセット設定は -rc constqp -qp 数字 で品質を調節)
作者さんは--torchcodec-encoderとエンコード設定の関係については特に言っていないと思うので、高画質・高ビットレート動画での問題なのかな
codebergでイシュー発行すれば見てくれると思う

>>500
v0.6.0-alpha5とv0.5.1は同じコミットだからv0.5.1でもいいぞ

>>2
この内容やったら別のエラー出たの自分だけ？
pytorch 2.6で変更されたものが原因だったみたいだけど、ポータブルの方ってみんなできてるし問題なさそうだよね
自分はソースから動かしてるから2.10でエラー出たんだけど、ほかにソースから動かしてエラー出なかった人いる？

>>500
リポジトリ上はv0.6.0-alpha5とv0.5.1のタグが同じコミット番号を指してるけど、公開されてるパッケージの中身は違う
v0.5.1にはStreaming機能が入ってない
恐らくv0.6.0-alphaで加えたexperimental blendingもv0.5.1には入っていないと思う

>>506
torch-2.10.0+cu130でJasnaをソースからビルドしたけど俺環では検出モデル・復元モデルの差し替えできてるよ
ビルドしたときのメモを見たらuv sync後にladaで当てているfix_loading_mmengine_weights_on_torch26_and_higher.diffパッチをJasnaでもやらないとダメだった
Jasnaはビルドのドキュメントが無いに等しいから厳しい

好きな人が外人だと必死で外国語勉強するのと同じで、
おマンが観られるとなると必死でITスキルを身につける我々の熱量は素晴らしいよね。

DVD素材の動画何か設定が有ったかな？

入力ファイルのインタレ解除、出力ファイルのアスペクト比修正
どっちもladaやjasnaで設定する事ではないな

返信どうも、前処理が必要だと。javplayerみたいに画質を下げるとモザの認識が良くなるみたいなとは無いのね。

>>507
docker作成中ですが難航中

>>507
配布物違うってまじか
ありがとう

fix_loading_mmengine_weights_on_torch26_and_higher.diffは自分がやったのと同じことだから正しかったみたい

結局リアルタイム再生色々やったが出来なかった、最近出たスクリプトも駄目。下に歯車も出て無いし、なんか設定が足りないのやろう。

結局、10円の時に買った8KVRのうち独占のやつから2本（4動画と5動画）を選んで >>429 のやつに3ドル払ってやった
なんか以前は動いたのに動かんと思ったら、DOS窓ではなくてパワーシェルから動かすということを忘れてた
しゃちょー、ありがとー

リアルタイムの設定に合ったコンパイル済のモデルがなかったから数十分のコンパイル待ちとか？

>>503
PC環境というより作品次第だろ
ムーディーズ系でもSOD系でもrfdetr-v5なら良好だわ
よほど古い作品とかか？　メーカー品番はなに？

>>514
コマンドプロンプトでjasna-cliを実行する方法わかった？

>>516 スクリプト？コマンドプロンプトの画面が一瞬出るだけで何も起こらない。>>518 フルパスを打ち込むとヘルプみたいなの出るけど、何を入れるのか分からない。

せっかくlada-exのアップデートがあるのにWindowsもubuntuも全部消して今ubuntuのクリーンインストールしてるもののセットアップが進まなくて試せない。orz
ubuntuのサイトが数日前からDDoS攻撃受け続けているようでPPA取り込めない。今ubuntuのパッケージ導入や更新しようとしてる人は気をつけて。

jasna alpha6の二次修復のTopazでnyxモデルだけエラーになるんだけど、他の人はちゃんと使えてる？よね？

TVAI なんていまさら使う人はいないよ

>>522
一度始めると妄信的になって止められなくなる人っているんだよ

Starlight Preciseだけは認めるわ

Starlight PreciseってVRAMどれぐらい必要ですか。インストールできなかった・・・

>>521
使えるけど切り取ったみたいに変になるな

Starlight PreciseもすごいけどTopaz PhotoのWander 3もすごいな
これを知ってしまうと解約できん

Photoは画像でPreciseは動画においての黒船来航
新しい時代の幕開けだからね

>>525
最低12らしい

>>521
NYX XLだけフリーズする
4K、RTX5080でも負荷が高すぎの様子
Ver1.2で3fps、Ver1.4で1.5fps
少しはマシになったがまだ希にフリーズするから動画を分割しながら掛けてる
モデルは優秀なんだか計算量多過ぎ

jasna GUIの二次修復にTopaz使うと修復ズレが発生する
RTX超解像はズレ無し
RTXでやってるけどなんか釈然としない

俺はずれないけど

モデルのトレーニングやってみたい

>>531
私もTopaz Video 1.xだとずれます。でもログアウトした状態だと修復部にウオーターマークは出ますがずれません。
Topaz Video AI 7.0はＯＫです。
Topaz Video 1.xは考えられる組み合わせでアンインストール、インストールを繰り返して試しましたが解決しません。
メインPCもサブPCも同じなのでGPUかな（２台とも4070tis）と思ってます。

>>533
学習させるためのUncensored動画を大量に集めよう

cliを使ってる人はあの呪文みたいなコマンドを毎回入力してるの？
自分にはハードル高くてguiしか使えない。

上を押すんだよ

バッチファイルなり、シェルスクリプトを書くだろ

コマンド実行履歴が残るから簡単なのはスクリプト書くまでもないぞ

>>536
ヒント:メモ帳

>>536
ん？
バッチファイルって今の世代の方って知らないのかな？

素人質問ですまなかった。

>>535
集めたからデータセット作ってみるわ
性器とにらめっこする日々が始まる

>>543
成果が出る頃には見過ぎて、永久賢者モードになっていそう...

成果より精子のほうが出てるってか

なんかモザの取れ具合ばかりをチェックして興奮しなくなった自分がいる

四系匠くんの過去のお得なパックを買った
ダウンロードしてわかったけど最高画質は画面が〇〇となっているデュアルフィッシュアイのSBSだった

>>546
破壊→GridPlayerで品質チェック→パラメータ変更→破壊のPDCAサイクルを回していたら一日なんてあっという間
抜く時間なんか全くない

jasna-gui.exe が勝手に消えたんだけど…

ハンドパワーです

>>549
ウィルス対策ソフトが勝手に消したとか。

誤検知定期

イベント: オブジェクトが削除されました
アプリケーション: jasna-gui.exe
ユーザー種別: イニシエーター
コンポーネント: システムウォッチャー
結果の説明: 削除済み
種別: トロイの木馬
名前: PDM:Exploit.Win32.Generic.nblk
危険性: 高
オブジェクト種別: 処理
オブジェクトのパス: D:\Jasna\jasna-v0.6.0-alpha5

マジかよ…

あるあるだな
javpのときも確かあったろ

なぜそれを誤検知と言い切るのかが理解できないｗ

PDM:Exploit.Win32.Generic.nblkでぐぐればトップにAI概要出る、あほくさ

書き込み激しかったのに>>553からパタっと…

>>553
アンチウイルスアプリは何を使ってたの？

カスペだろ

>>557
lada もjasnaも環境構築がほとんど終わったから、スレ住民はせっせとJAV動画を破壊してるんだよ たぶん

今時カスペ使うやつがまだいるとは。

Windows Defenderで十分だというのに…

充分の間違いw

ここの書き込みもそうだけど
こういうアプリって勢いある時は、1週間ごとに更新してたけど、急に更新とまるよね
ladaもそうだし、jasnaも止まっちゃった。。

いまだにv0.5.0 alpha10つかってるけど変えたほうがいいとかある？

復元モデルはさらに学習してるのかね。
もうRTXVSRとか有料ソフト任せか。

国語辞典的には　十分　充分　どっちでも正解だったと思うが。
とか、どんどん余談に逸れていくｗ

ところで、jasnaの復元モデルを学習強化する手順て、どっかにあるの？

>>567
自分も探したけどladaのドキュメントぐらいしか見つからなかった
それ見ながらアニメの学習やってるけど性器の形が不安定で困ってる

jasna、v0.5.1からv0.6.0alpha5に変えたんだけど、破壊精度上がった気がする。
とくに女性器の方。まだモヤモヤはするけど。
まあ、今回やった動画がたまたま相性良かっただけかもだけど。
個人の感想です。

>>569
v0.6.0alpha5も>>2を適用したv0.5.1使ってたならmodel_weightsの中身そのままコピーでいいのですか？

ladaもjasnaもドキュメントが説明不足すぎる

>>570
ああ、それでよかったのかな？一からやり直してしまった。

昔のモザイクだとほぼ完全破壊できるね

>>570
>>572
それでよいよ
v0.6.0-alpha5のリリースノートに、エンジンコンパイル避けるため前のバージョンのmodel_weightsフォルダをコピるの忘れるな、と書いてある
github.com/Kruk2/jasna/releases

まぁ、コピらなくても初回実行時にコンパイルを待つことになるだけだ

>>574
次からはそうする

Traceback (most recent call last):
File "jasna\pipeline_threads.py", line 86, in decode_detect_loop
File "jasna\pipeline_threads.py", line 314, in blend_encode_loop
File "jasna\blend_buffer.py", line 94, in blend_frame
File "jasna\blend_buffer.py", line 144, in _apply_blend
File "jasna\tracking\blending.py", line 45, in create_blend_mask
File "jasna\tracking\blending.py", line 19, in _box_blur
File "torch\nn\functional.py", line 5418, in pad
return torch._C._nn.pad(input, pad, mode, value)
~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
RuntimeError: Padding size should be less than the corresponding input dimension, but got: padding (60, 60) at dimension 2 of input [1, 1, 60, 221]

っていうエラーはどうしたらいいの？

>>576
検出しきい値を上げる
0.05にしたら動画によってたまに出るけど、うちでは0.1では出たことない

ChatGPT に聞いたら、検出したモザイク範囲が小さすぎると起きるみたいだな
しきい値あげたらエラーは出なくなるけど小さいモザイクは取りこぼすようになるってことか

検出しきい値0.05でやってるけど、エラー出なければ0.1にする必要はないってことか
それとも0.1の方がより良いって点あったら教えてくれ

やっとアニメ用のNSFW検出モデルができたよ
1100枚以上の画像にラベル付けするのしんどかった
今度はこのモデル使って切り出した動画3200個の仕分けだ…

LADAってもう完成なの？

ladaにしろjasnaにしろほぼ完成形に近いからなー…あとはモデルアップデートしてもらいたいものだが…

VRは全然だめだわ

マムコについては、もう一段の進化をして欲しいな
スジマンは綺麗に破壊するけど、中身開くとぐじゃぐじゃになるのを何とかして欲しい

めちゃくちゃビギナー感想で申し訳ないが、jasnaって範囲指定がguiだとできないのかな。
いや別のソフトで出来るし事足りてるんだけど、
その点はladaのguiのほうが便利に思えてくる。
jasnaの目玉は2次修復なんすね。
自分はそのあとトパーズaiで全体修復をかけるのでそこはあまり重要視してないし、かけない。
他にも利点があるのかな。
昔の歪んだモザイク
(正確にはモザイク部分を魚眼ぽくゆがませてから同時にモザイクをかけるタイプ)にも
対応できるモデルがあるなら嬉しいんだけど。

>>585 jasnaの目玉はスピードやろ、pcスペックにもよるやろうが少なくともladaの2倍は速い。破壊後がイマイチの場合は、2度掛けする。駄目なら諦める、俺の場合。

VRは体位によってはモザイクがそのまま残っちゃうね
あとメーカーによって(モザイクの種類？)うまくいくやつとダメなやつがある
対面座位をなんとか破壊できればなあ

SBSのVRでフィッシュアイのやつは、左右の欠けた部分の縦が1/3強のやつならうまくいく
しかし、めっちゃ上下に長いやつだとデフォルトの変換ではダメで、fovの値などをいじる必要があると思われるが、正解はまだわからない

>>585
lada/lada-ex と比べたJasna の有利な点

1) NSFW モザイク検出の高性能なモデル rfdetr-v5 が使える
　v2_accurateとかlada_vr_mosaic_detection_model_v2_accurateとか要らない
　顔モザは自動的に無視してくれる点もGood！

2) 一度 Pytorchコンパイルをしてしまえば圧倒的に高速

3) RTX超解像でモザイクだった部分のみを対象に二次修復を高速処理
　（TVAIで全体修復なんて時間がかかりすぎて話にならない）
　（lada-ex なら同じことは出来る)

Windowsでのことなのだけど、jasnaで
RuntimeError: PytorchStreamReader failed locating file data.pkl: file not found
っていうエラーが出るようになって詰んどる

jasnaのlada_mosaic_restoration_model_generic_v1.2.pthを追加学習する手順をチャッピーに相談して、
言われるがまま PythonとGitとCUDAをインストール、
その後GPUボードを RTX2080Tiから4080Superへ換装、
しばし沼った後PCは立ち上がったが、jasnaがあかんようになった
一旦PythonとCUDAとNVIDIA関係のアプリを全部アンインストールしてからNVIDIAドライバだけ4080Superのをインストールし直し、
jasnaのフォルダは一旦全消しして、7zファイルの解凍したてのやつに入れ替えてもダメ
ladaは問題なく走る

どしたらいいかわかるひと、いる？(TДT)

>>590
エラーの内容をAIに相談してみた？
Google検索のAIモードでGeminiに聞いたら以下のメッセージが出たが
「このエラーは、PyTorchのモデルファイル（.pt や .pth など）が破損しているか、ファイル形式が正しくない（または互換性がない）ことが原因で発生します。」
Jasnaの7zファイルを展開した後に自前の復元モデルに差し替えてエラーが出ているならお察し
--log-level debug をつけてjasna-cliを実行すればもう少し手掛かりが得られるかもね

>>589
モデルごとに相性いい動画とかあるんかねほんとに。変わらん気がする

>>589
Jasna-gui使ってるけど、検索モデルをrfdetr-v5からlada-yoio-v4に変更して、
速度が速くなってモザイク消去箇所もかなり増えた。
相性次第な面もあるかもね。

>>590
システムドライブのユーザーフォルダ内のAppData\Loamingのjasnaフォルダを消してみては?
設定のプリセットとかが悪さをしているのかも

>>590
MCP使えるClaudeに任せてしまえばいいじゃない。

>>590です。皆様コメント有難う。解決したので経過をまとめて書いときます。

【OS】Windows11
【使用のjasnaファイル】7zで必要なファイルが全部揃ってる方（ビルドではない）
【不具合症状】
GPUボードを2080Ti→4080Superへ入れ替えた後、jasnaがエラーで動かなくなった
エラーログのメッセージは RuntimeError: PytorchStreamReader failed locating file data.pkl: file not found　
【復旧手順】
・使ってるjasnaのフォルダの中にある model_weights フォルダを全消去
・7zファイルを展開した直後の model_weights フォルダをコピー
・>>2をやるならここでやっておく
・その後jasnaを起動→最初の動画処理で環境構築(コンパイル?)が30分ほど入り、その後は正常

ボードの入れ替えから足掛け２日間これで潰してもうたorz
>>591のコメントで、んっ？と思って、まずなんとなく他のドライブに7z展開後のまっさらのファイル置いて起動してみたら正常で。
ここでしみじみmodel_weightsフォルダの中身を見てみたら、7z展開直後のものはファイルが３つしか無いのに、初回の起動が終わった後はなんかいっぱい増えてる、ってことにここでやっと気付きまして。
ここを全消去するのがキモでしたのに、既存ファイルを後生大事に全上書きしてたのがダメポイントでした。(´Д`)
Python、Git、CUDAの影響は多分無いっす。（念のためGitはアンインストールしといたけど。）一旦の復旧後、改めてCUDAのインストールしても問題なかった。

ちょっと気になるのが、7zファイルの展開直後のまっさらで改めてjasnaを起動しても、Presetに記憶した条件は残ってるのね。ここまで初期化することが必要となると記録されてる場所がどこなのか見つけなきゃいかんのだが、一向に見つけられんのよ。
>>594がコメントしてくれてるやつとかはチャッピーにも言われて、590を書き込む前にもさんざん探したんだけど、未だに分からずじまいっす。(´Д`)

とりあえず2080Tiでダメだった4Kファイルも4080Sだったらいけそうだし、まずはよかった。
残るはmosaic_restoration_modelの強化チャレンジですわ。

>>590
復旧乙でした
エンジンビルドに時間がかかっているから使っているのは0.5.0-alpha10かな

>>594 コメントの答えは、正確なのが >>45 に書かれてます %APPDATA%\jasna\settings.json

アプリのバージョンが上がって中で使っているPyTorchやTensorRTのパッケージが更新された時など、エンジンファイルが引き継げない場合もあるから注意が必要だ
例えばここ↓
github.com/Kruk2/jasna/releases/tag/v0.5.0-alpha11

0.5.0-alpha10から0.5.1や0.6.0-alpha5へはエンジンファイル引き継げない

復元モデル強化頑張れ！

>>589
1)の検出モデルについては動画次第・個人の好みもあるのでコメントはやめておく
2)の性能に関してコメント
・性能に関してlada/lada-exをひとまとめにするのは実態に合っていない
・コンパイルすると圧倒的に高速になるのはjasnaの0.5.x系列(0.5.0-alpha10や0.5.1)
・jasna 0.6.0-alpha5は性能がデグッていてコンパイルしてもladaより遅くなる場合あり
・色々な構成でFHD動画を俺環(Ryzen 7 9700X+RTX5060ti 16GB)で処理した結果
＜共通＞
　動画の長さ：17:31
　復元モデル：v1.2_full、検出モデル：vr_v2_accurate、RTX VSR：使わない
＜結果＞
lada 0.11.0： 10:12 (Win) 07:29 (Linux)
lada-ex 0.12.1： 05:45 (Win) 03:36 (Linux) ※最速設定時(*)
jasna 0.5.0-alpha10： 05:39 (Win) 04:27 (Linux)
jasna 0.6.0-alpha5： 13:27 (Win) 06:32 (Linux)　←Winのデグレが大きい

* --tensorrt --fastpipeline --torchcodec-encoder

＜参考＞
・jasnaの検出モデルはlada-yolo-v4 (v4-fast)が一番速い
・rfdetr-v5はlada-yolo-v4の倍くらい時間がかかる
・今回使ったvr_v2_accurateはlada-yolo-v4より2割位遅い

>>596
蛇足になるかもしれませんがAPPDATAフォルダは隠しファイル属性だからエクスプローラーの設定を変えないと表示されません

>>597 ありがとう！もう無理だべと思いながらエクスプローラーで「PC」を選んどいて settings.json で検索かけて、放ったらかしで風呂入って帰ってきたら、あった！ｗ
おれ環の場合は　C:\Users\sync\AppData\Roaming\jasna\settings.json でした。
使ってるjasnaのバージョンは 0.6.0-alpha5 だけど、CPUが古い(i9-9900KF)せいで時間かかったのかも。
モデル強化はホントにできるかわからんけど、とにかく着手してみます。

>>599 ありがとう。そこのリテラシーはギリセーフでしたｗ

zelefansからladaかjasnaかのどちらかを呼び出せるようになった。
まだ少々問題があってjasnaにパスを通してもカスタムパラメータにモデルを絶対パスで指定してもモデルが見つからないってエラーになる。
そこで、強引にzelefansの
vr_remove_mosaic
/GUI/VR_Video_Toolbox直下にjasna v0.5.1一式を配置したら動いてくれた。どうするのが正解なんだろうか？

これ書くと反応する人がいるけど、jansa-cli が model_weights をカレントフォルダから読む挙動になっているから
今はそのやり方が正解なんじゃないか
あとはAIに相談して改善してもらう

JASNA GUI v0.6.0=alpha5 での話
タテ型動画を変換するとき、検出しきい値を0.10で処理すると
処理後エラーが表示されていで、動画が途中で止まっている時がある
そんなときの対処方法
1)検出しきい値を 0.15 0.20 0.25 と増やしながら
　エラーが出なくなるまで再実行してみる
2)それでもダメなときは
　検出モデルをlada-yolo-v4に変えてやり直してみる
元動画次第だけど、２）まで試してダメだったことは私の経験では無い
どうも横型に比べ、タテ型動画の方がエラーが出やすい気がする

603です

>>598
・jasna 0.6.0-alpha5は性能がデグッていてコンパイルしてもladaより遅くなる場合あり

上記書き込みを読み、もしやと感じ、JASNA GUI v0.5.1 Latest で同じ処理を
やり直してみました。
その結果エラーは出ずに、さらに高速に、処理が完走できました。
jasna 0.6.0-alpha5は、やはりベータ版だということですね。勉強になりました。

アルファ版だと思ってたがジワジワきてベータ版の気分になってきた

>>598
jasnaの0.5.x系列のほうが0.6.0-alpha5より早いのはわかったけど同条件での仕上がりはどうなの？
0.6.0-alpha5にしたら良くなったというレスもみかけるんだけど

0.5.x はモザイク破壊した画像をソース画像にはめ込むブレンディング処理にバグがあるから違和感のある画像になる

590です。
モデル強化は全然まだなんすけど、2080Ti→4080Superの効果だけでもjasna的にデカい所と思った所をご報告

両者のベンチマークはググると以下の通り
https://technical.city/ja/video/GeForce-RTX-2080-Ti-vs-GeForce-RTX-4080-SUPER
この数値では2倍までは行ってないのだけど、実際にjasnaを走らせた体感はめっちゃ早くて、
換装前がほぼ動画時間位→換装後は動画時間の半分か40％くらい（ざっくり45％）
つまり、時間当たりの出来高は１÷45％＝2.22倍＝222％→�@
寝る前に仕込んで走らせて、朝起きた時の出来高が2倍以上、これはまあまあビックリする

一方の消費電力は、換装前350W→換装後450Wくらい（ざっくり130％→�A）
つまり、動画1本あたりの処理にかかる電気代は、電気代÷出来高＝�A÷�@＝130÷222＝58％

おそらく、おれんちの電気代のうちjasnaに食わせてるのは9000円くらい
同じ本数の処理に留めれば、節約できる電気代は9000円×58％＝5220円
今回の中古4080Superの落札価格は約160000円、これを節約電気代で割ると 160000÷5200＝30.7か月＝2.6年

・・・・ということで、省エネ投資案件としてはイマイチだけど、時短案件としてはアリかと。(´Д`)

電気代の計算めっちゃ間違えました。電気代節約分は100％-58％＝42％で、節約できる電気代は9000円×42％＝3780円、
投資額÷節電額＝160000÷3780＝48.8か月

というわけで、省エネ投資案件としては全然アカンです。謹んで訂正の上お詫び申し上げます。orz

plを50%にしたら

そもそもエロはエコじゃない

それで、0.5.xと0.6.x-alphaはどちらがえぇんや…

stream機能を使いたかったら0.6.0-alpha5一択
後は処理時間と仕上がりのトレードオフじゃないかな
0.5.xの仕上がりに文句がないなら処理は速いに越した事はないよね

LADA、JASNAアプリ削除しようと思ったら、フォルダーごとゴミ箱ポイで問題ない？

lada-ex+cu130nightly(Ubuntu)が俺環でちゃんと動作する構成に辿り着いた気がしたからlada-exとzelefans+jasna0.5.1(Windows)とVR動画メインで比較検証中。
今のところ、lada-exの復元品質はconf: floatやtrack_buffer他の値を調整してzelefans+jasnaの画質にかなり近付いたけどArtifactが若干多い。しかしtensorrt、vsr、torchcodecなどオプションてんこ盛りでの処理速度は4K60FPSのfisheyeタイプVR動画の場合にlada-exでは41fps、zelefans+jasnaでは17fpsと大差が付いた。
jasnaの処理の部分のみ着目すると片目で95fps位出てるもののfisheye変換で80fpsに復元で40fps位の速度になるからトータルでは遅くなるようだ。
また、8KのVR動画検証はまだ途中なもののlada-exでVRAM24.7GB超えてたから1分位の細切れ動画にしないとVRAM16GBクラスのGPUだとフルオプション処理できないかもしれない。

うちはzelefans jasna０．６がまだうまくいってない
lada-exは動いたけどｖｒは速度の前に質の面でまだまだだな

VRは一つ一つの処理ごとに高解像度のエンコードがあるから
速度が出ないのはどうしようもないかなあ

当然だが、VRは一時ファイルのビットレートを落とせば、作成・読み込み共に高速になるけど、最終結果の品質も落ちることになる
ただ、どうせまたやり直すことになるだろうから、今回の所は落としておいてさっさと済ませるという考え方もできる

あと、個人的には30fpsに落としても全然問題ないと思っていて分割の際に落としているが、これをしておくだけでスピードアップとなる
また、いまだにOculus Goを使っている友人に渡す時は、8KVRだと見ることができないので分割の際に4KVRに落としている
こちらは、面積が1/4になることから、かなりのスピードアップとなるし容量も減る

うろ覚えで間違っている可能性大だが、オ◯ニー1回は50m走と同じエネルギーらしい。そのエネルギーを発電に変換できれば地球温暖化は防げるらしい。どうやって変換するかは別問題だがw

>>619
はいライン越え

30fpsの動画はLosslessScalingで60fps再生したほうがかなり良いと思うから
60fpsの動画を30fps化して平気とか信じられないわ

TVAIで120fpsまで上げてみたことあるけど60fpsと差が良くわからなかった。

>>622
それじゃ、基本24fpsの映画なんで見てられないってこと？

映画やアニメは絶対フレームレート弄らないし
ゲームも最悪30fpsで問題なく遊べるけど
実写のエロだけはフレーム補完してでも60fps以上にしないと気が済まない自分みたいなのもいる

>>623
最近4K180Hzのディスプレイ買ったからTVAIで4K24fps→4K120fpsに変換して再生してみたけどヌルヌルで笑った。

本家Windows版のIntel Arcバージョン使ってる人、調子いいですか？
今Nvidiaバージョン使ってるけど調子良ければIntel Arc買ってみようと思ってます

SFとかマーベルとかの実写ヒーローものを60Fps化すると、途端にコスプレした痛い人達になるのは何でなんだろう？

VR対応についてはばらつきが大きくてまだ当面は過渡期なのでとりあえず３０ｆｐｓでもいいよ　どうせまた同じのをやり直すから

VR物は女優の演技力次第だからなぁ・・・
もうちょっとバリエーションが欲しい。
男優の主観じゃなくてもいいのよ。

まんまと騙されたよ
alpha-5＋rfdetr-v5がいいというから使っていたけど、一瞬モザイクが残ることがあった
理由がわからなかったが、某サイトのサンプルをキャプチャーしたものを使ってみたらはっきりとわかった
たった3分のサンプルで、シーンが切り替わってから終わるまでずっと処理がされないシーンが2か所あった
しかも、画面半分の巨大藻なので閾値などは当然無関係だし、v2/v4/ladaでは問題なく処理される
要するに、rfdetr-v5の顔モザ無視の判断が甘くて、ま〇こを顔だと間違えてるわけだ
顔モザ無視なんてどうでもいいことのために肝心の部分の処理が抜けるなんて、もう絶対にrfdetr-v5は使わん
rfdetr-v5使って処理したのはチェックして藻残りが起きてるやつはやり直しじゃ

俺は逆にlada-yolo-v4使っててモザ残りが頻発してrfdetr-v5に変えた。結局相性なんかな。

>>632
それで、rfdetr-v5に変えて、藻残りは発生しなくなったの？

他の例ではrfdetr-v5でstream再生していると、藻が一瞬出ることが2回あった動画も他の検出モデルでは全く出なかったこともあるし、
どれを使っても一瞬出てしまう動画もあったので、どれを使っても出るやつに顔に勘違いしてのモザ無視が加わってしまうのだと思うが

ナスの動画でははっきりlada-yolo-v4のほうがいいってわかるけどそれじゃダメなんかねｗ？

>>633
オレ環では発生しなくなったよ。

yolo-v4はモザイク検出は良くない、v2_accurateに入れ替えてからは不満ない
rfdetr-v5はv2_accurateで取りこぼすモザイクを検出できる事がある、遅いし常用はしなけど

jasna-guiを使っているけど、検出しきい値を調整すれば、モザ残りって少なくならないですかね…
個人的にはあまり差は感じないので、lada-yolo-v4使って速度重視にしてます。
ただ、処理が早過ぎる為か、時々PCフリーズしてしまうのが…

yolo-v4はボロボロ取りこぼす、>>2の手順でv2_accurateに替えてみればはっきり改善される
検出しきい値いじるのはその後

torchcodec公式がようやくWindows版のCUDA対応wheel(0.13.0)をリリースしたんで
早速Windows版lada-exに組み込んで最速パスを動かしてみたら処理動画に謎のマゼンタアーティファクトが発生する・・・
俺環？と思ったけどGPU違う2台で同じ現象が出たので、どこかに問題がある
せっかく組み込みが楽になったのに、これじゃ使い物にならん

簡単なところからエンコードオプションに-b 0入れてみたらどうかな？

rfdetr-v5がま〇こを顔と認識したということは、逆に言うと顔がま〇こそっくりな人がいるということだろうか
本当にそんな人がいたら、マスクは真の意味での顔パンツということになり、しないと猥褻物陳列でタイーホだな

>>640
サンクス　原因は割と意外だった
--live-preview機能を使って処理映像を見ながら地道に切り分けたらnvvsrとtorchcodecの組み合わせ問題でした
lada-exで使っているnvvsr(cu12系)と今回組み込んだtorchcodec(cu13系)が同名のバージョン違いDLL(nppicc64)をvenvの中に持っていて
torchcodecがcu12のDLLを先に読み込む処理になっていたもんだから不整合が起きて色情報を破壊していたっぽい
RTX VSR側のDLLをtorchcodec側のDLLで上書きする回避策で直った

また学習失敗した
GANの学習で一気に不安定になる

jasnaってGPUスケジューリングONのまま使っても問題ないのだろうか
OFFだとゲームでDLSS FG使えないから切り替えるの面倒なんだよね

>>644
jasna動かしたら処理動画がカクカクします→GPUスケジューリングがONでした
というテンプレやり取りがよくあったけど、おま環でその問題が出ないなら大丈夫じゃね
って、0.5.1と0.6.0-alpha5はSystem CheckでGPUスケジューリングを確認してたっけ

>>645
だめだったわ
ONにすると仰る通りカクカクで解析部分がズレてた
面倒だけど再起動するしかないか

全然アップデートがないな、Jasna
さっさと正式リリース版出してくれねーかな

>>647

作者が転職して忙しみたい。

更新は続けると言ってたから
気長に待て。

jasna使おうとしたらエラー出たが、文字化けしてて、どういうエラーなのか全くわからん。先週やった時は問題なかったのにな。
フォルダごと削除して、プログラムを解凍し直したら動いたけど、何が原因だったのか。

jasna-cliのmodel_weightsフォルダ参照問題を改良するパッチを作った
v0.6.0-alpha5へのパッチとWindows版のビルド手順書を置いたので興味がある人は試してみて
jasnaが組み込んでいるパッケージのライセンス回りが良くわからんので
ビルドしたものを配布するのは止めておく

<注>
Windowsでしか試してないです
わからないところはAIに聞くなりして、基本自分で何とかできる人向けです
パッチや手順書に間違いがあったらゴメン

<今のjasna挙動>
--detection-model-path / --restoration-model-path のデフォルトが jasna-cli.exe と
同じフォルダ内の model_weights\ 相対パス
jasna-cli を PATH に通して任意フォルダから実行すると、コマンドを実行したフォルダの中の
model_weights\ を探して FileNotFoundError

<改良版>
以下優先順でmodel_weights\フォルダを探す
1. 環境変数 JASNA_MODEL_WEIGHTS_DIR で指定したフォルダ
2. jasna-cli.exe と同じフォルダの中の model_weights\
3. コマンドを実行したフォルダの中の model_weights\
4. jasna ソースの親フォルダの中の model_weights\ (uv pip install -e . でソースから動かす人向け)

ttps://13.gigafile.nu/0902-ce3ed12899d6afbe880bd397d559ff2a0
ダウンロードパス：jasn

jasnaのRTX SR UltraとTVAIのiris2をgrid playerで見比べてるけど全く違いが分からん

TVAIが一番効くのはahq12だと思う。GUIでは選択できないが、cliで--tvai-model ahq-12 --tvai-scale 4を指定してみればRSRよりシャープなのが分かる

破解にRSR、破解後の全体仕上げにTVAIの
Starlight Precise2.5を使う俺のようなやつは
少数派なのかな？

そんな使い方してたらGPUはすぐサヨナラされて星になってしまう。

sbsのVRでfisheyeオンしても□が傾く件だが、2つのパターン（またはその複合）を確認した
いずれも、fisheye変換前の片目部分の左右にあるカマボコのサイズを調べる
1.カマボコの左右の横サイズ（厚さ）が異なる場合
　画面左右の中心部分にあるモザは縦がまっすぐになるはずが斜めに傾くことになる
　この場合は、fisheye変換時に視線を横向きに振ってやる必要がある
2.カマボコの画面左右端の縦サイズが普通のものと違う（普通より大きい）
　上下角（v_fov）はデフォルトでは180度だが、モザ処理後hequirectに変換する際にそれを小さくしたと思われる
　この場合は、元の値を探し出し、それを使ってfisheye変換しないと元に戻らない

>>654
今は数分の動画だけの処理が現実的。
NVIDIA3080tiで、1～2時間ものの動画はさすがにやってられない。

h264を100%とすると、hevcなら約50%、av1なら約30%程度のビットレートで同じ程度の画質が得られると聞いてVRの最終ファイルをav1_nvencにしてエンコしてみた
処理時間は、hevc_nvencの時と変わらなかった
しかし、うちのQuest2では、VR再生アプリにはav1対応と書かれていたが、ハードウェアの方が対応していないらしく、8kVRはもちろん4kVRのav1すら再生できなかった

まあav1対応してんのはquest3だからな…3sはどうだっけ

650だがClaude Opus 4.8がリリースされたんでJasnaのLinux版のビルドガイドを頼んだらさくっと作ってくれた
俺環で次まで検証完了:
・vali / PyNvVideoCodec / jasna のソースビルド
・凍結バイナリ生成（dist_linux/jasna/jasna、GUI＋CLI 兼用）
・GUI 全ダイアログ表示、RTX Super Res、lada-yolo / RF-DETR 検出、実動画の復元処理

試したい人がいたら以下からゲットして
ガイド
・ttps://github.com/sh202603/jasna/blob/docs/docs/BUILDING_WINDOWS_ja.md

パッチ (Linux環境固有のパッチが一つ増えた)
・ttps://github.com/sh202603/jasna/blob/docs/patches/build-and-runtime-improvements.patch
・ttps://github.com/sh202603/jasna/blob/docs/patches/fix_linux_gui_and_rtx_vsr.patch

Linux版のガイドはこっちだった
・ttps://github.com/sh202603/jasna/blob/docs/docs/BUILDING_LINUX_ja.md

俺は正式リリース版のLinux版を待つわ

>>661
了解。興味ある人だけチャレンジしてみて

Max 5xのサブスク期限が来る前に勢いで機能追加も頼んだらあっさりやってくれた
さすクロ
BT.601の動画10本位で軽くヒートラン回してWin/Linux両方で動作確認できてます

jasna の出力段を拡張した改造ブランチです
本体の GPU 完結パイプライン（NVDEC→復元→NVENC）はそのまま、エンコード出力の自由度を上げてます
■変更点
　AV1出力対応（--codec av1、ファイル出力のみ）
　8bit(NV12)出力＋ビット深度選択（--bit-depth auto/8/10、既定はソース連動）
　色空間を保持（BT.601 / BT.709 / BT.2020 を入力から維持してタグ付け）
　出力コンテナは拡張子で選択（.mkv / .mp4、AV1-in-MP4も可）
　torch 2.12 / CUDA 13 スタックで再ビルド
■検証
　Win/Linux両方でCLI ＋ GUI 連続処理 ＋ 凍結バイナリ（PyInstaller）動作確認済
　HEVC 8/10bit・BT.601/2020・AV1(8/10bit)・--bit-depth両方向の実機検証済
■公開先
　ttps://github.com/sh202603/jasna （branch: feature/av1-nv12-colorspace）
■詳細
　 docs/CODECS_AND_COLORSPACE_ja.md ／ 変更点: docs/CHANGES_vs_upstream_ja.md

元動画の都度BT.709への変換は面倒だね。

>>663
バッチでバッチリやろ

662です
jasna v0.6.0系で入ったexperimental blendingの性能デグレ原因もわかっちゃったんで
昨日連絡した版(feature/av1-nv12-colorspace)に処理速度の改善を入れときました
クローン済みの人は取り込んどくのがおすすめです

ブレンドマスク生成の畳み込みの計算(2次元blurフィルタ)を素直にK×Kでやっていたのを分離化(一次元フィルタの計算×2回)に変えた
こうすると計算量がO(K^2)→O(2K)に減るのでデグレ分はほぼ解消
実測(同じ1080pのクリップ、31524 フレーム、凍結バイナリ)：処理時間がだいたい3〜4割短縮
- Windows 7:37 → 5:13
- Linux 6:26 → 4:00
出力も変わりません(差はエンコーダの実行ごとのゆらぎ由来) 画質も挙動も変化なしです
対策版コミット：e92dccc

#本家にも報告しておいた

>>662
すみません
これの使用方法を具体的におしえてください

>>666
興味を持ってくれてありがとう
以下リンクにビルドガイドを公開しているからこれを見ながら自分で
jasna-cliとjasna-guiを作るという使い方です
わからないところはAIに聞いて解決するスタイルでお願いします
ttps://github.com/sh202603/jasna/blob/feature/av1-nv12-colorspace/docs/BUILDING_WINDOWS_ja.md

このガイド自体もClaude CodeでOpusに書いてもらってます
各手順の実行→確認はさむとか、途中自分が詰まった所をトラシューとしてまとめるとか
結構くどい位な内容になってます

個人的な実験ブランチなのでバイナリパッケージ公開の予定は無いっす
そのうち本家が対応してくれるかも？

本家のLADAは全然更新されないな

662です
ビルトインのフレーム生成機能をとりあえず追加した (--frame-gen 2x/4x)
中身はRIFE補間で、元の尺・音声はそのままfpsだけ倍にする
(モニタがしょぼいので4xは試してない)
ファイル出力のみ対応
手順とスクリプトは置いといたので重みは自分で用意してね
modiブランチに入れてある

ただ最適化はまだ
1080p(30fps, 31524 フレーム)でざっくり実測（Linux / lada-yolo-v4 + rtx-super-res 4x ultra）:

　frame-gen none (4:00) vs frame-gen 2x (26:40)

全解像度のRIFEをエンコードと同じスレッドで回してるだけなんで
ベースが速いほど補間がモロに効いてガクッと落ちる模様
TRT化とか専用スレッド分離は今後の課題
あと frame-gen 2xにするとrtx-super-res の ultra はVRAM 8GBだと普通にきつい

まあ「とりあえず動く版」です

Jasna の正式リリースまだかよ
夏になっちまうじゃねーか
冬なら暖房機がわりになったのに

GANの学習むずすぎ！何度も失敗してる

https://ja.unifab.ai/video-refiner-ai.htm
>UniFab 高精細復元AI（ローカル版）
>AIを使ってブロッキーアーティファクトを除去し、映像の詳細を復元します。

今までのように一度クラウドに投げる必要が無くなったみたいだけど
はたしてこれは使い物になるのでしょうか。

興味ない

>>665
ubuntu 26.04 にドキュメント通りにコピペのみでインストールできました。ありがとう。
ただ一点、レポジトリ設定の影響か不明だが
python3.14がインストールされるのでこれを3.13に変更する必要があった。

>>672
試用してみたが検出精度が悪すぎてLADA/JASNAと比べるのが失礼なレベル
復元部分の品質は悪くないのとVRAM使用量が少なく処理速度が速いことが救いとは言える

少なくともこのスレの住民の皆様が料金を支払う価値は全く無い

>>674
インストール報告あざます
助かりました原因わかりました
Ubuntu 26.04 って既定の python3 が 3.14 なんですよね
ガイドがそれを想定してなくて、3.14 だと vali / PyNvVideoCodec と
torch cu130 wheel が噛み合わず動きません
なので 3.13 に変えたのは正解です
modi ブランチに対策入れときました
指摘ありがとう、地味に大事なやつでした

Linux jasnaで処理動画カクカク現象に遭遇したら
CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 を先頭につけてjasnaを実行してください
処理速度落ちるけど現状の回避策