>>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
【超解像】Lada part4
2026/06/04(木) 20:10:49.22ID:acjbNNYa0
2026/06/04(木) 21:59:28.13ID:oxeCUPiv0
>>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
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
2026/06/04(木) 23:43:14.41ID:oxeCUPiv0
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
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
2026/06/06(土) 00:23:40.20ID:iHbYN/C/0
Linux jasnaの処理動画カクカク問題を対策したら
WindowsでGPUスケジューリングをONにした時のカクカク問題もかなり改善された
テスト動画で見た限りはWindowsとLinuxが同等の仕上がりになった
が、この問題は完全には解決できないようなので、品質を求めるならGPUスケジューリングOFF
(LinuxならCUDA_LAUNCH_BLOCKING=1)は必須
WindowsでGPUスケジューリングをONにした時のカクカク問題もかなり改善された
テスト動画で見た限りはWindowsとLinuxが同等の仕上がりになった
が、この問題は完全には解決できないようなので、品質を求めるならGPUスケジューリングOFF
(LinuxならCUDA_LAUNCH_BLOCKING=1)は必須
679名無しさん@お腹いっぱい。
2026/06/06(土) 13:52:43.39ID:OkwMO3q00 jasna v0.6.0系でGPUスケジューリングをONにしてても
最初のシステムチェックで弾かれるのと最後の合成をずれないように出来ないのかね
最初のシステムチェックで弾かれるのと最後の合成をずれないように出来ないのかね
2026/06/06(土) 16:00:44.82ID:iHbYN/C/0
>>679
GUIのシステムチェックはソースを直さないとガードが外れない感じだね
CLIはffmpeg/ffprobe/mkvmergeのバージョン番号しか見てないからGPUスケジューリングがONでも動く
が、Claude Codeに調べてもらったところjasna v0.6.0系の動画処理パイプラインは問題を抱えていて
GPU処理の順番待ちができていない所があり、まだ処理中のデータを別の処理が読んだり上書きすることがある
同じ動画でも実行ごとに微妙に中身が変わり、検出位置が不安定になっているようだ(これがカクカクになる原因)
頑張って問題箇所2つ見つけて9割がたの処理はうまくいくところまできたが、完全解決は至っていない
GPUスケジューリングをOFF(LinuxだとCUDA_LAUNCH_BLOCKING=1)にするとこのGPU処理の順番待ち問題が出なくなるのできれいに処理できる
GUIのシステムチェックはソースを直さないとガードが外れない感じだね
CLIはffmpeg/ffprobe/mkvmergeのバージョン番号しか見てないからGPUスケジューリングがONでも動く
が、Claude Codeに調べてもらったところjasna v0.6.0系の動画処理パイプラインは問題を抱えていて
GPU処理の順番待ちができていない所があり、まだ処理中のデータを別の処理が読んだり上書きすることがある
同じ動画でも実行ごとに微妙に中身が変わり、検出位置が不安定になっているようだ(これがカクカクになる原因)
頑張って問題箇所2つ見つけて9割がたの処理はうまくいくところまできたが、完全解決は至っていない
GPUスケジューリングをOFF(LinuxだとCUDA_LAUNCH_BLOCKING=1)にするとこのGPU処理の順番待ち問題が出なくなるのできれいに処理できる
681名無しさん@お腹いっぱい。
2026/06/06(土) 20:30:59.33ID:OkwMO3q00682名無しさん@お腹いっぱい。
2026/06/07(日) 04:48:47.19ID:xRKYTm5X0 jasna v0.6.0で音ズレする原因がわかるかたおられますか?
2026/06/07(日) 05:26:15.19ID:tPkl+pyr0
jasnaの作者さん活動再開したっぽい
2026/06/07(日) 07:29:20.92ID:PnLDt4gy0
jasna v0.6.1、システムチェックは通るけどファイル読ませて実行しようとするとといきなりプログラムごと落ちる
2026/06/07(日) 08:31:56.83ID:tPkl+pyr0
jasna v0.6.1変更点を勝手に解説
<重要事項>
Torchスタックが更新されたのでエンジンファイルの使い回し(コピー)不可
以前のバージョンでコンパイルされたエンジンファイルがあったら消すこと
<変更点>
9fdfda2 NVIDIA ドライバ要件を 580+ に緩和 (#117)
02b7a91 frozen バイナリ時に jasna-cliがある場所のmodel_weightsディレクトリを見に行く >>650 の作者さん対策版
94a4222 PATH に無い nvidia-smi を一般的なインストール先から探索
23f93f7 GPU適用の .cube カラーLUT対応(CLI/GUI、#142)− 新機能
5879815 unet simplification(unet4x_secondary_restorer を簡素化)
f4b57d7 separable conv(blending)>>665 の対策が本家に入った 作者さんのGPUだと4kの効果が顕著
903b005 fp16/fp32 fixes(restorer/crop_buffer 周りの dtype 整理)
37d2098 update pytorch(torch 2.12 化)>>662 の内容と一緒
ce239ab bt601 support(HEVC VUI 書き換え+BT.601 経路)>>662 の内容の一部を作者さんが実装
45abf01 stream sync(video_decoder.py)→ d346efc で 即 Revert(=v0.6.1)
d2029a2 mute warnings(_suppress_noise.py、torch/tensorrt の起動時警告抑制)
<特記事項>
・Linux版バイナリ配布は今回もなし
・カクカク問題は作者さんもまだ格闘中 (45abf01入れたが即リバート)
なので、Windowws/Linux設定でのGPUスケジューリング対策は継続必要
<重要事項>
Torchスタックが更新されたのでエンジンファイルの使い回し(コピー)不可
以前のバージョンでコンパイルされたエンジンファイルがあったら消すこと
<変更点>
9fdfda2 NVIDIA ドライバ要件を 580+ に緩和 (#117)
02b7a91 frozen バイナリ時に jasna-cliがある場所のmodel_weightsディレクトリを見に行く >>650 の作者さん対策版
94a4222 PATH に無い nvidia-smi を一般的なインストール先から探索
23f93f7 GPU適用の .cube カラーLUT対応(CLI/GUI、#142)− 新機能
5879815 unet simplification(unet4x_secondary_restorer を簡素化)
f4b57d7 separable conv(blending)>>665 の対策が本家に入った 作者さんのGPUだと4kの効果が顕著
903b005 fp16/fp32 fixes(restorer/crop_buffer 周りの dtype 整理)
37d2098 update pytorch(torch 2.12 化)>>662 の内容と一緒
ce239ab bt601 support(HEVC VUI 書き換え+BT.601 経路)>>662 の内容の一部を作者さんが実装
45abf01 stream sync(video_decoder.py)→ d346efc で 即 Revert(=v0.6.1)
d2029a2 mute warnings(_suppress_noise.py、torch/tensorrt の起動時警告抑制)
<特記事項>
・Linux版バイナリ配布は今回もなし
・カクカク問題は作者さんもまだ格闘中 (45abf01入れたが即リバート)
なので、Windowws/Linux設定でのGPUスケジューリング対策は継続必要
2026/06/07(日) 09:20:08.85ID:7vv3yxxl0
>>665
すごいな
すごいな
2026/06/07(日) 09:52:35.55ID:NUOTQHtJ0
0.5.0からどう変わったかおせーてください
688名無しさん@お腹いっぱい。
2026/06/07(日) 10:06:36.53ID:mwLbh3fe0 githuのログくらい確認しようぜ
VRAM使用量が減って速度が上がった感じか
特に4K
VRAM使用量が減って速度が上がった感じか
特に4K
2026/06/07(日) 10:30:30.19ID:ZkM5ZPjF0
Jasnaの話がよく分からず、開発途中だから手を出さずに読み流してるんだけど
結局、Jasnaって本家Ladaと比べてどういう機能が便利でみんな使ってるのん?
結局、Jasnaって本家Ladaと比べてどういう機能が便利でみんな使ってるのん?
2026/06/07(日) 10:38:18.36ID:tPkl+pyr0
俺は処理の速さとRTX Super ResによるSecondary Restoration機能 (Lada-EXもそうだが)
2026/06/07(日) 10:58:49.54ID:hHi3DvKo0
本家は線ががたがたになるときあるけどそれが起きない
692名無しさん@お腹いっぱい。
2026/06/07(日) 11:50:25.35ID:mwLbh3fe0 pt/pthファイル差し替えてlada-yolo-v4で再コンパイルしてみたがonnxでエラーが出たわ
2026/06/07(日) 12:35:51.37ID:tPkl+pyr0
>>692
v0.6.1のソース確認したが、jasna.specファイルにyolo系のエンジンビルドに必要なパッケージ(”onnx", "onnxslim", "onnxruntime")が定義されてないから
このspecファイルを使って凍結バイナリを作っていたらyolo系はコンパイル通らないな
作者はrfdetr推しだと思うし、仕様か不良かグレー
v0.6.1のソース確認したが、jasna.specファイルにyolo系のエンジンビルドに必要なパッケージ(”onnx", "onnxslim", "onnxruntime")が定義されてないから
このspecファイルを使って凍結バイナリを作っていたらyolo系はコンパイル通らないな
作者はrfdetr推しだと思うし、仕様か不良かグレー
2026/06/07(日) 13:21:27.13ID:X3EagpeN0
lada-yoloが使えないと処理が遅くてしょうがない
2026/06/07(日) 14:05:06.54ID:ZkM5ZPjF0
697名無しさん@お腹いっぱい。
2026/06/07(日) 14:29:52.77ID:X2uYMS/c0 v0.6.1 進化あったのかな・・・?あまり変化を感じなかったが
2026/06/07(日) 15:06:50.38ID:tPkl+pyr0
>>697
v0.6.1の修正内容は性能デグレ対策、バグ対、BT.601対応、model_weightsの読み方改善など
細々したものが多いが作者が更新再開したことに意義があるんじゃね
今後に期待
>>680 の続き
残っていたカクカクはvaliのデコーダをcuvid → nvdec に変えることで解消できた
従来の cuvid だと動画の先読み処理がGPU計算とぶつかり、これが元で表示のズレが起きていたようだ
これを nvdec 経路を作って切り替えたら順番どおりに安定して処理できるようになりズレが解消
Windows/Linux側の設定でGPUスケジューリング対策をしなくても俺環ではカクカクが出なくなった!
なお、この方式は vali の修正と再ビルド・再インストールが必要
作者に報告したいが、現在githubのアカウントがシャドバン中・・・
金曜に+modiブランチの方に中華ニキがLinuxカクカク問題のイシューを報告してきたので
そのやり取りしていたら無邪気にNSFWな動画のBefore/Afterリンクを貼り付けてきた
すぐ消すように伝えて消してくれたけどgithubの監視に引っ掛かった模様
申し立てしたけど、いつ直ることやら
v0.6.1の修正内容は性能デグレ対策、バグ対、BT.601対応、model_weightsの読み方改善など
細々したものが多いが作者が更新再開したことに意義があるんじゃね
今後に期待
>>680 の続き
残っていたカクカクはvaliのデコーダをcuvid → nvdec に変えることで解消できた
従来の cuvid だと動画の先読み処理がGPU計算とぶつかり、これが元で表示のズレが起きていたようだ
これを nvdec 経路を作って切り替えたら順番どおりに安定して処理できるようになりズレが解消
Windows/Linux側の設定でGPUスケジューリング対策をしなくても俺環ではカクカクが出なくなった!
なお、この方式は vali の修正と再ビルド・再インストールが必要
作者に報告したいが、現在githubのアカウントがシャドバン中・・・
金曜に+modiブランチの方に中華ニキがLinuxカクカク問題のイシューを報告してきたので
そのやり取りしていたら無邪気にNSFWな動画のBefore/Afterリンクを貼り付けてきた
すぐ消すように伝えて消してくれたけどgithubの監視に引っ掛かった模様
申し立てしたけど、いつ直ることやら
699名無しさん@お腹いっぱい。
2026/06/07(日) 15:54:52.50ID:X2uYMS/c0 v0.6.1のソース確認したが、lada-yolo-v4で再コンパイルしてみたがonnxでエラーが出た
どうすればいいでしょうか?
どうすればいいでしょうか?
700名無しさん@お腹いっぱい。
2026/06/07(日) 17:08:05.17ID:XpTjoSMd0 試してみたけど、コンパイル済みエンジンがコピー不可で、しかもyoloはコンパイルできない
どうやら締め出しのようなのでαに戻しました
どうやら締め出しのようなのでαに戻しました
2026/06/07(日) 17:34:48.03ID:yTscXHKO0
yolo不可か、見送りだな
702名無しさん@お腹いっぱい。
2026/06/07(日) 18:34:54.54ID:MPdnoKkq0 ストリーミング再生とシーク時の反応が良くなっているのでストリーミング再生時だけv0.6.1を使おうかと思ったけど、
しばらく再生していると、映像と音声がかなりずれてしまっていた
元動画によるのだろうか?
しばらく再生していると、映像と音声がかなりずれてしまっていた
元動画によるのだろうか?
2026/06/07(日) 18:39:08.55ID:tPkl+pyr0
jasna-v0.6.1凍結バイナリでyolo系検出モデルを使うための回避策 ※自己責任でよろしく
必要なもの:uv (持ってなかったら winget install --id astral-sh.uv -e --source winget でインストール)
1. 適当なフォルダ作成 (この例では C:\aaa)
2. コマンドプロンプト開いてこのフォルダに移動
3. 以下コマンド実行
C:\aaa> uv venv
C:\aaa> uv pip install onnx onnxslim
こんなメッセージが出るはず
Installed 10 packages in 5.90s
+ colorama==0.4.6
+ ml-dtypes==0.5.4
+ mpmath==1.3.0
+ numpy==2.4.6
+ onnx==1.21.0
+ onnxslim==0.1.94
+ packaging==26.2
+ protobuf==7.35.0
+ sympy==1.14.0
+ typing-extensions==4.15.0
4. 以下のフォルダ5つをjasna-v0.6.1を展開したときにできる_internalの中にコピー
C:\aaa\.venv\Lib\site-packages\
colorama
google
ml_dtypes
onnx
onnxslim
5. yoloがコンパイルできて動く (俺環で確認済)
6.ダウンロードした時に作ったフォルダは消してヨシ!
必要なもの:uv (持ってなかったら winget install --id astral-sh.uv -e --source winget でインストール)
1. 適当なフォルダ作成 (この例では C:\aaa)
2. コマンドプロンプト開いてこのフォルダに移動
3. 以下コマンド実行
C:\aaa> uv venv
C:\aaa> uv pip install onnx onnxslim
こんなメッセージが出るはず
Installed 10 packages in 5.90s
+ colorama==0.4.6
+ ml-dtypes==0.5.4
+ mpmath==1.3.0
+ numpy==2.4.6
+ onnx==1.21.0
+ onnxslim==0.1.94
+ packaging==26.2
+ protobuf==7.35.0
+ sympy==1.14.0
+ typing-extensions==4.15.0
4. 以下のフォルダ5つをjasna-v0.6.1を展開したときにできる_internalの中にコピー
C:\aaa\.venv\Lib\site-packages\
colorama
ml_dtypes
onnx
onnxslim
5. yoloがコンパイルできて動く (俺環で確認済)
6.ダウンロードした時に作ったフォルダは消してヨシ!
704名無しさん@お腹いっぱい。
2026/06/08(月) 00:33:35.43ID:pjtPhiEr0 yolo-v4より標準のrfdetr-v5の方が性能高いから無理してyolo-v4を使う必要ないぞ
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