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
レス数が950を超えています。1000を超えると書き込みができなくなります。
1名無しさん@お腹いっぱい。
2026/03/30(月) 19:03:05.63ID:ZE0uzXT902026/06/27(土) 20:32:44.24ID:6NbXTa870
>>961
それな
それな
963名無しさん@お腹いっぱい。
2026/06/27(土) 20:53:00.21ID:NPGtC8M/0 JAVPLAYERから破解はじめた者として、今の精度は神よ。製作者には感謝しかない。もちろん更なる向上には期待するけど。
2026/06/27(土) 21:00:11.55ID:PHuFqUes0
過去スレで二次修復にいちゃもん付けてたのもいたけど恩恵ある、vsrとunetの差異はgridplayerで見比べてもわからんが
965名無しさん@お腹いっぱい。
2026/06/27(土) 21:13:44.57ID:NF/mC53i0 FC2で集めた無修正動画を使って自分で lada_mosaic_restoration_model_generic_v1.2.pth を Fine tune して新しいモデル作ったわ
もうね、二次修復しなくてもクッキリ見える
もうね、二次修復しなくてもクッキリ見える
966名無しさん@お腹いっぱい。
2026/06/27(土) 21:21:46.64ID:NF/mC53i0 自分で lada_mosaic_restoration_model_generic_v1.2.pth を作ってみて分かったけど、
>>1 で紹介されてる lada_mosaic_restoration_model_generic_v1.2_full.pth は意味ない
https://github.com/ladaapp/lada/blob/main/docs/training_and_dataset_creation.md
での、stage2 終了直後のものが lada_mosaic_restoration_model_generic_v1.2_full.pth
で、そこから export-weights-basicvsrpp-stage2-for-inference.py を実行して、モザイク破壊に必要な情報だけを抜き取ったやつが lada_mosaic_restoration_model_generic_v1.2.pth
破壊結果は full でも fullじゃなくても同じ
>>1 で紹介されてる lada_mosaic_restoration_model_generic_v1.2_full.pth は意味ない
https://github.com/ladaapp/lada/blob/main/docs/training_and_dataset_creation.md
での、stage2 終了直後のものが lada_mosaic_restoration_model_generic_v1.2_full.pth
で、そこから export-weights-basicvsrpp-stage2-for-inference.py を実行して、モザイク破壊に必要な情報だけを抜き取ったやつが lada_mosaic_restoration_model_generic_v1.2.pth
破壊結果は full でも fullじゃなくても同じ
967名無しさん@お腹いっぱい。
2026/06/27(土) 21:24:36.83ID:NF/mC53i0 5070ti 16GB なら
stage1の学習で16時間(iter 100000)
stage2の学習で18時間(iter 100000に変更)
で出来る
unetに課金するより、自分でモデルを作った方がいいよ
stage1の学習で16時間(iter 100000)
stage2の学習で18時間(iter 100000に変更)
で出来る
unetに課金するより、自分でモデルを作った方がいいよ
2026/06/27(土) 21:43:21.24ID:wpQTfNVF0
>>965
HFで公開してる人かな?
HFで公開してる人かな?
2026/06/27(土) 22:17:34.60ID:QM7vauQn0
処理の高速化に行き詰まっていて、これ以上は復元モデル小型化とかの再学習に手を出すしか無いのか、とか思っているんだけど、
その学習データセット準備と確認にどんだけ時間ががかかるんだろうか?
数千クリップのサムネとか誤検知の確認やったら時間〜日オーダーっすよね・・・
その学習データセット準備と確認にどんだけ時間ががかかるんだろうか?
数千クリップのサムネとか誤検知の確認やったら時間〜日オーダーっすよね・・・
970名無しさん@お腹いっぱい。
2026/06/27(土) 23:01:39.12ID:NF/mC53i0 集めた無修正動画を1つのディレクトリにおいて create-mosaic-restoration-dataset.py を実行すれば全部自動で学習データを作ってくれるぞ
2時間くらいの動画なら100~400個くらいのクリップが出来る
自分で切り出す必要はない
2時間くらいの動画なら100~400個くらいのクリップが出来る
自分で切り出す必要はない
2026/06/28(日) 00:25:02.51ID:ptYoGEab0
こういうのってモザ前後で学習するもんだと思ってたけど非モザだけで良いのか
2026/06/28(日) 01:00:16.71ID:zCQoUJQw0
学習時にバイナリマスクに合わせてモザかかってるデータも作ってたはず
実写はデータ豊富で羨ましいな
アニメはデータが限られてて1ヶ月かけても仕上がりに納得がいかなかったよ
実写はデータ豊富で羨ましいな
アニメはデータが限られてて1ヶ月かけても仕上がりに納得がいかなかったよ
973名無しさん@お腹いっぱい。
2026/06/28(日) 01:30:06.86ID:Ip6T25wN0 >>970
やってみたいから、もう少し詳しくやり方教えて
やってみたいから、もう少し詳しくやり方教えて
974名無しさん@お腹いっぱい。
2026/06/28(日) 02:05:16.17ID:TfNlxNEk0 >>965
うpきぼんぬ
うpきぼんぬ
975名無しさん@お腹いっぱい。
2026/06/28(日) 02:46:34.72ID:WH2KvNU402026/06/28(日) 03:06:12.85ID:BgddJsgz0
FC2500が一番いいような気がする
2026/06/28(日) 07:54:45.98ID:bvZlYxkp0
2026/06/28(日) 08:25:52.57ID:AyRIpcz80
>>966
復元モデルのv1.2とv1.2_fullの違いだが意味ないことは無いよ
jasna v0.7.2 (処理パイプラインが決定的であることは確認済み) で出力動画のSSIMを取ってみると
HD動画の入力について、v1.2の処理結果を基準としてv1.2_full処理結果と全体SSIMを測定 → 0.9955
と微妙に1ではないので、復元モデルの差分がフレームに反映されてる
GridPlayerで並べて目視比較してもv1.2_fullの方がディテールがよくなっている部分ある
意味あるかどうかは素材によりけりってことで
決定的:同じモデル・パラメタで何回実行しても結果が変わらないこと
復元モデルのv1.2とv1.2_fullの違いだが意味ないことは無いよ
jasna v0.7.2 (処理パイプラインが決定的であることは確認済み) で出力動画のSSIMを取ってみると
HD動画の入力について、v1.2の処理結果を基準としてv1.2_full処理結果と全体SSIMを測定 → 0.9955
と微妙に1ではないので、復元モデルの差分がフレームに反映されてる
GridPlayerで並べて目視比較してもv1.2_fullの方がディテールがよくなっている部分ある
意味あるかどうかは素材によりけりってことで
決定的:同じモデル・パラメタで何回実行しても結果が変わらないこと
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