【超解像】Lada part4

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

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

>>665
すごいな

0.5.0からどう変わったかおせーてください

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

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？

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)

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