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
【超解像】Lada part4
1名無しさん＠お腹いっぱい。
2026/03/30(月) 19:03:05.63ID:ZE0uzXT902026/06/07(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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