【超解像】Lada part4

前スレ
【超解像】Lada part3
https://egg.5ch.io/test/read.cgi/software/1767764793/

■　URL
Lada
https://github.com/ladaapp/lada/releases

Jasna
https://github.com/Kruk2/jasna/releases

Lada-EX
https://codeberg.org/comman/lada-ex

検出モデル　v2_accurate
https://huggingface.co/zelefans/vrmr/tree/main　の
lada_vr_mosaic_detection_model_v2_accurate.pt

除去モデル　basicvsrpp-generic_v1.2_full
https://huggingface.co/ladaapp/lada/tree/main　の
lada_mosaic_restoration_model_generic_v1.2_full.pth

■　不具合があった場合に試してみる事

・GPUスケジューリング　オフ
スタートメニュー＞設定＞システム＞ディスプレイ＞グラフィックの設定
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＞オフ

・最新グラフィックスドライバに更新

>>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