【超解像】Lada part5

前スレ
【超解像】Lada part4
https://egg.5ch.io/test/read.cgi/software/1774864985/
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

2026/03/30(月) 19:03:50.79ID:ZE0uzXT90
■　Jasna-0.5.0＋v2_accurate＋basicvsrpp-generic_v1.2_full

(1)　model_weightsフォルダのv4_fastとgeneric_v1.2を削除するかリネームする
(例)
lada_mosaic_detection_model_v4_fast.pt.bak
lada_mosaic_restoration_model_generic_v1.2.pth.bak

(2)　model_weightsフォルダに
lada_mosaic_detection_model_v4_fast.onnx
lada_mosaic_detection_model_v4_fast.win.engine
があったら削除する

(3)　>>1の検出モデルと除去モデルをmodel_weightsフォルダに入れ、それぞれ
lada_mosaic_detection_model_v4_fast.pt
lada_mosaic_restoration_model_generic_v1.2.pth
にリネームする

(4)　jasna-guiを起動して検出モデルをlada-yolo-v4にする

>>3
0.7.2ではもうリネームいらなくね？

最新版まだ使ってないんだけど検出モデルも除去モデルもリネームいらなくなってるの？

しばらく見ないうちに課金なってたw
コーヒー15ドル奢る時、アカウント作らなくても決済する時に入力するメアドにkeyが送られて来るの？

課金にはなってないな　間抜け以外は

間抜けでもいい。たくましく生きてほしい

>>4,5
lada_vr_mosaic_detection_model_v2_accurate.ptだと認識しない
lada_mosaic_detection_model_v2.ptにリネームすると認識してlada-yolo-v2が選べる

rfdetrは検出精度yolo-v2と同じくらいだと思ってたけど盛大に取りこぼすのあった
扱ってるものがアレだから参考上げれないけど

>>2, >>3　の情報は古い
最新版は
★検出モデルはデフォルトの　rfdetr-v5　のままでOK
　顔モザは無視してNSFWモザだけに反応してくれる
　性能が高すぎて、しきい値を小さくし過ぎると小さなモザイクまで検出してしまい、エラーになる場合がある。
　エラーを回避するしきい値の目安は 4k 動画で　0.15
　（ただし、この場合のエラーは無視しても動画生成には問題ない）

★lada_mosaic_restoration_model_generic_v1.2_full.pth　は意味ない
　デフォルトの　lada_mosaic_restoration_model_generic_v1.2.pth　のままでOK
　モザイク破壊性能を上げたければ自分でモデルをファインチューンするしかない

前スレ >>993, >>994

ちゃんと学習するにはクリップ数換算で 10,000 クリップ以上だぞ
いちいち確認とか修正なんかしてられない

ちなみに２時間の動画から平均200クリップ出来るとすれば、50本の動画が最低でも必要

ここに居る人間にとって50本はそれほどの本数では無いだろうけど質を揃えるのが難しいな

>>10
ソースによってはrfdetr-v5でしきい値下げてもyoro-ｖ2よりもモザイクを取りこぼすやつが実際ある、
と言ってる人いるのに(自分の手持ちソースでも実際複数ある)
自身の環境で起こってる事だけで人にも必要ないって言い続けるのは違うと思うわよ？

歯や舌、口回りの学習ってできないの？
ティンポはいいんだけど、女優さんの歯が自然でなくなるんだよね

>>7
コーヒー奢る金も無いのかお前は
どうせコーヒー代から作られた新モデルが出たら使うんだろ？乞食がよ

>>11
復元モデルのファインチューン結果の良し悪しってどうやって評価してるの？
見た目の印象だけだと判断むずいと思う
学習に使ってない素材で、旧/新を同じ条件で回して LPIPS か SSIM の数字で比べられない?
それで揃って良くなってれば説得力ある

>>13
rfdetr-v5がダメとか言ってる方がレアケース・ノイジーマイノリティだわ
たぶん、アニメとか、VHS,DVD時代のエロビデオとか、インタレース解除もしてないようなソースを使ってるんだろうな

StreamFab とかを使ってFanzaの実写配信動画をmp4保存したFHD画質のやつならrfdetr-v5で全く問題ない

>>16
stage1 の学習スクリプトを回せばvalidationで PSNR, SSIMが算出されるんだからそれを見ればいいだろ

やっぱFC２が一番いいわ
Fullは消したとこがぐるぐるになる

>>18
まあ素人同士だしそんなもんかもだけど、それ学習データの中での数字だよね?
同じ分布だから上がって当然な気もするし、自分でも試してみる

valのデータが使われるんだから違うでしょ

カード払いか、google Payのみか・・・
PayPalで払えないなら止めておこう

PayPalはつかえないんでプリペイド型クレカで払った
ひとつ持ってると便利だよ

>>20
お前は分かったつもりになっているだけで実は何も分かっていないタイプのダメ人間だな
>>21 の言うとおり、
用意した学習データの一部、例えば5% 程度をランダムに選んで学習に使うデータから分離して、テスト専用に使う
だからテストとしては公平なわけ

てかまぁ、つべこべ言わずに自分でファインチューンモデルを作って試してみれば数値なんて見なくても一目瞭然で違う結果が得られることが分かるわ

Ladaはアップデートされなくなったし
自分でモデルをファインチューンしていくしかないね

>>17
rfdetr-v5の藻残りには、女正規を顔と誤判断して残している場合がある
この機能をオフにできるようにするか、顔藻と判断するしきい値を設定できるようにしてくれないと使えない
さすがに、画面いっぱいの女正規の藻が数秒の1シーンまるごとそのまま残ってしまったのには笑った

俺の環境ではyoloの方が取りこぼし多くて困ってrfdetr-v5にしたら出なくなった。何でこんなに人によって言うことが違うのか？

>>27
そりゃソースの画面サイズ、モザイクのサイズ、閾値設定によるからなあ
V4？accurate？それによっても

最初から入ってるv4_fastはダメだけどv2_accurate追加するか置き換えれば取りこぼしなくなる
稀だけどv2_accurateで気になる程取りこぼしたらrfdetr試す
rfdetrが取りこぼしたのをv2_accurateが問題なく復元する逆パターンもある、どっちがいいとは言い切れないな

>>27
エロ動画は
星の数ほど
あるんだよ

みつを

>>27
>>17

学習方法と適用方法をまとめてくれる親切な方、お願いします。
本家で使いたいです。

あげ

まん

じゅう

VR動画をMacで見たくてCodexでVRPlayer作ったけど、
これはモザイク消したくなるなあwww

>>33 AIを頼ったほうが早いと思う
Fine tuneの事を全然わかっていなかった俺でもできた
やってみるのが一番だった

復元モデルv1.2を手持ちのデータでfine tune (stage 2)を回した結果
ソース189本を作品単位で train/val を分けてリークは回避(train 2713クリップ / val 375クリップ)
データ生成に約13時間、学習(20000 iters)は約4時間、VRAM 10.2GiB で完走 (Linux, RTX5080)
Stage 2の学習は破綻なし val PSNR は 36.88→36.98 と緩やかに上がって GAN も安定
成果はディテールの改善 未学習の実動画2本の目視でどっちも良くなってた
また、データセットのクリーニングは信頼できるソース使えば神経質にやる必要なかった
抜き取り目視確認で削除ゼロ、watermark や非NSFW は学習時の自動フィルタ任せで済んだ

適当に選んだデータでstage 2だけでも改善効果がわかるんだから
データしっかりそろえてstage 1から回せばもっと効果が期待できるのか？と思った

意味ないだろ、それ
stage1 BasicVSR++ の学習
stage2 GAN の学習
なんだからな

ここの住人が色んな事しだしてるけど劇的な進化は起きないよ
素直に課金して新モデルを待つわ

それこそ無駄だわ

>>41
いや、多くのユーザーは、そんな知識も要してないから、課金で時間と手間を買うというスタンスもありだと思う。

俺も何度読み直してもやり方が理解できない。Windowsで？Linuxで？そこもわからん素人だから。

作者はBasicVSR++とdiffusionを組み合わせたモデルを作るのかな
要求スペックは高くなりそう

>>43
https://github.com/Kruk2/jasna/issues/204
2週前にSD1.5モデルに対する疑問に答えてるやつだけど

>If I would have cluster of H100 and millions of data I would jump straight to video diffusion model
>(もしH100のクラスタと数百万のデータがあれば、迷わずビデオ拡散モデルに取り掛かるのですが）

↑やる気はあるけどもH100をレンタルする費用と素材がたくさん要るって事みたい
レンタル代は最近の時価で時間当たり500〜600円くらい？らしいんで、個人的には15�j出すだけでやってくれるんならありがたい話
最近は値下がり気味ではあるらしい

ケチケチせんと応援したれや

こんな端金ケチる奴がどうやってソース動画集める気なんだろうか

数百万のデータ

実際、相当儲かってると思うよ
中国人が金投げまくってる

433サポート*15USD*160.92=104.5万円、言う程か？
作者は自分の時間と機材にどんだけ費やしてんだ

応援はケチってもGPUには桁違いの大盤振る舞い。みんなRTX40,50シリーズでしょ
俺なんていまだに2060

46の「こんな端金ケチる奴」＝作者の事だろ
お布施をケチる話と平行して語るな

認知がおかしい奴おる

ファインチューンやってみたいけどwindowsでのLadaデベロッパーインストールもpython scriptsの実行も全然うまくいかん
ChromeAIモードに聞くぐらいでは無理か

wslでやればいい

そのコメントで出来るようになる位だったらこんなところで詰まってないと思う
>>53
何がうまく行っていないのを自分が理解できていないとしたら
まずはインストールガイドに沿って一行一行実行してその結果をAIに投げて解説してもらえば

仕事していてそんな暇はないので課金して待ちます

JavP知って、そうかAIにこんなことさせるかって感心したが、普通のLadaでさらにレベル上がっててこれで充分だわ
LinuxとかUbuntuとか環境まさぐってまで、ようやらんw
4060tiでFHD 2時間のが２時間くらいかかるけどな

>>57
多分自分と同じくらいのITリテラシーだと思うが、jasnaのguiならそれほど敷居高くないからやった方がいい
ladaと比較して速度も品質も大幅にあがる

javp<<<lada<<jasna（rtx二次解像ON）

これからは文系でもgithubのアプリをAIで学んで改造して使う時代なんだよな
エロのおかげで時代についていける

>>58
品質とは破壊の精度のことかと思いますが
精度はjavp比劇的に向上しているとは思わなかったですね。向上していることは間違いないですが。
ただ、処理速度は劇的に速くなりましたよね。

>>58
jasnaのguiなら簡単？
あんまアレコレ攻めたくないんだがw
JavpからはLadaでかなり品質上がったし、時間も倍速くなったが

ladaで満足できてるなら、まーそれで良いんじゃない

jasnaなんとなく使ってなかったけど時間出来たから使ってみた
WindowsGUI版だけど簡単だった
最初の追加ダウンロードだけ時間が読めなかったけどほっといたら終わってた

>>63
３分割されてる7zip解凍して、起動するだけ？最初に環境構築が入るだけならやってみたい

>>64
起動時に環境チェック入ってアドバイスが出る
うちはNVIDIAコントロールパネルの3D設定を調整しろって英語で出ただけ
LadaWin最新版が正常に動いてる環境

Javplayerの精度に満足できず、使わなくなって1年以上放ったらかしにしてたけど、これなんの作品って聞くスレに貼ってあった動画が、流出モノかと勘違いする出来で驚いて、いろいろ検索するうちにLadaを知った。そして今はjasna。開発者には感謝しかない。

javski先生は結局モデルがあかんって話なのかな…
あれにjasnaのモデルとかぶち込めたり出来ねぇかな
やる意味はないけどモザイク判定細かくシーン毎にピン打って手動で数値いじれるからさ

>>60
rtxvsr込みだと劇的向上してるよ
まぁ、好みの動画が違うというオチだろうw

>>68
60
あ、誤記ごめんlada比で、です
javp比は雲泥の差

>>69
だよな 何を言ってるんだ？と思ってたw

Jasnaやってみた。21秒の動画を処理させて初回35分くらいかかったが、２回目は20秒で終わった。はっやいな！しかもLadaと比べるとちょっと詳細さ上がってる。

いや、Jasnaは処理速度、Ladaとほぼ変わらんかった
これはもうLadaでGPU100％行ってたんで、
4060Tiの限界なんだろうな。

うちの4070tiだとたぶん、FHDの動画は実時間の半分くらいかな
4060ti比でcudaコア二倍、TDPも二倍だからそりゃそうなるって話だと思う
ちな、VR TOOLで今時の8k破壊は50分程度の作品でトータル13時間とかかかる
破壊より左右の分割と結合が長いが、2Dとは比べられない興奮を得られるよw

Jasnaのデフォルト検出モデルrfdeter-v5は重いからな
lada-yolo-v4も試して処理時間比べてみな
なお、検出モデルと動画の相性があるから仕上がりは要確認

あれ？うちの4060TiもFHDの動画は実時間の半分くらいだよ
VR TOOLってのはWindowsで簡単に扱えないよね？
JavPでVRを処理してみたけど、あんなレンズ球面に歪んだのはうまくいかなったよ

>>74
ありがとう
やってみる

部屋がまじでサウナみたいになるなｗ、冷房もあるが電気代もう使いたくないんで推しの女優だけにしぼることにする

北海道はまだ寒いらしいぞ

>>75
https://codeberg.org/zelefans/vr_remove_mosaic

windowsでguiで直感的に使えるよ
導入は合ってるかわからないけど、jasna入ってるディレクトリに上書きでいけた
jasnaが6ならそのままいけて、7.2だと実行ファイルの名前が変わってnot foundエラー出るから、chat-gptの言うとおりにjasna.exeのコピーをふたつ作ってそれぞれ、jasna-cli.exe jasna-gui.exeにしたらいけた
たぶん、実際はvr toolboxがcliを参照してるぽい

>>67
jasnaが凄くなったのは高解像モデルのBasicVSRがBasicVSR++に進化した所が大きいんだと思う。

BasicVSR++の作者による解説↓
https://ckkelvinchan.github.io/projects/BasicVSR++/
これの下の方のResultsのとこ、車のホイールの高解像化結果をマ○コに置き換えて思い返してみると妙に腑に落ちるｗ

JAVPの頃はまだ++じゃなかったと思うから、復活して++を実装すると変わる可能性はありそうだけど、博士の手持ちの追加学習材料が貧相だっていう噂もあるし。
そういう点では追加学習済みmosaic_restoration_modelファイルの交換やら合体ができると一番効率がいいんだよな。

にわかか

今はBasicVSR++の後継待ちなのかな
Fable 5が月額固定で使えるうちに後継を検討してもらったが
ものになっりそうなのは二次復元でSeedVR2を使うやつ
ComfyUI用に公開されているソースとモデルがそのまま流用できた
かなり重くなるけど古い動画では効果あり
コーヒー代稼ぎの邪魔になるからJasnaには組み込まないけど

>>79
jasna7.2なんで上書きってのが怖いが、上書きするファイル類はjasna.exeを含んでないの？
上書きしてjasna.exeのコピー作って名前変えて、VRで使いたい場合はjasna-cli.exeを起動したらいいんかな？

>>83
exeは含んでなくて上書きにはならない
起動はvr toolの実行ファイル（VR_Video_Toolbox.exe）で、起動できたらオプションでjasnaを使うように指定すれば、勝手にjasna-cli.exeを使ってくれる（このときにjasna-cliが無いとエラーが出るので、あらかじコピーして改名しておく）
心配なら6系をvr用に環境作っておくのもいいんじゃないかと
で、まずはvr動画を少しカット編集で短いのでも作って動作確認したほうが良い
ワンクリックモードで、そのままか魚眼かを動画によって選ぶ
あとは、AVレーベルによって破壊しやすい傾向とか探りながらエンジョイするだけ

てすと

>>83
ごめん、分かんないw
VR_Video_Toolboxフォルダの中身をJasnaのdist_windowsの中に放り込んでしまえばいいんだろうか？
それともdist_windowsの中にVR_Video_Toolboxフォルダを入れたらいい？

中にそのまま入れたらいいんだね。動いた。
でも片目ずつの動画に分かれただけで、モザイクも処理されてなかった…

単体に切り出されたやつを単体(片目)で処理してやるとモザイク消えるが、映像を半分にしてしまう…

単体でやってみると、ふたつ動画を切り出した後処理が止まる。

torch.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 192.00 MiB. GPU 0 has a total capacity of 8.00 GiB of which 0 bytes is free. Of the allocated memory 417.18 MiB is allocated by PyTorch, and 402.82 MiB is reserved by PyTorch but unallocated. If reserved but unallocated memory is large try setting PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management (https://docs.pytorch.org/docs/stable/notes/cuda.html#optimizing-memory-usage-with-pytorch-cuda-alloc-conf)

って表示されてるので、うちのRTX4060Ti8GBではメモリが足らないようだ。

8Kだと素のJasnaでも処理が走らんかった。
動画を4Kにしたら処理できたんで、8Kで〇〇〇見たけりゃグラボ換えろってこったなｗ

環境変数にjasna-cli.exeが入ったフォルダ指定するだけだよ
バージョン7以降はjasna.exeしかないからjasna.exeをコピーしてjasna-cli.exeに名前変えたらいいよ

>>90
8K VR動画処理するなら現状はVRAM 16GBでもVRAM使用量を絞る設定に寄せてギリギリと思う
ガチりたいなら24GB以上(4090、5090かPROクラス)にしたほうが良いぞ

VRAM16GBだけど8kはできなかったよ
そのままあきらめたから試行錯誤してないけど

nVIDIAのNTCってメモリ圧縮技術はゲームしか恩恵ないのか

>>93
品質は妥協してMax clip sizeとTemporal overlapを小さくする(60, 6)とか
+modi forkが使えるなら--fp8-reconも指定すると更に2GB位節約できる

分割→破壊のフェーズ移行でvramが解放されてないのかな
自環境のスクリプトだと片面13gbで処理されるけど（yolo v4と閾値0.10に変えただけ）

8Kがそのまま出来ないから左右分割して4k動画として処理してくれるのがvr toolだと思うんだけど、うちの4070ti 12GBで11GBくらい使ってるからギリギリっぽい
動画によっては>>89のエラーが出るからシーン毎に切り分けて問題箇所はあきらめてる
意外と女性器のアップとかの重要シーンじゃないとこでそうなってたりするし、とばしても没入感にそれほど影響も無いのが現状かな
16GBのグラボがちょっと欲しくなってはいるw

みたいんだ【おまんこ】

>>97
「女性器のアップとかの重要シーンじゃないとこ」
いやいや、ここの描写に先人たちが心血を注いでいるのをみるに、破壊処理で最重要なところでは？と思ったり
逆に、重要シーンがどこなのかも気になったり

VRだとチ◯コに感情移入するんや
マン◯も重要だがチ◯コが本体なんや

どっちとも取れる文だけど
「女性器アップとかの重要シーン　じゃないとこでそうなってたりする」
が本意かと思う

チンコが重要なんでしょ
察してやれ

女性器アップは重要シーンですわ、さすがにw
そこだけの総集編も作る予定
ピストンシーンはハメシロがそれほど映ってる訳でもないし、覆い被さり騎乗位のおっぱいバインバインがメインだから破壊しなくてもいい気がしてきた

スキルもないし機材も貧弱だから自力では全然無理なんだけど、無臭の4K映像を大量に学習させたら復元精度は大幅アップするものなのかな?

VR対応はまだまだだな　toolkitは選択肢は増やしてくれたが結果を上げるのは人力で試していかなきゃいけない感じ
２Dなら７２０ｐでもかなりうまく処理できるようになってるけどVRだとアップでも取りこぼすし端もとりこぼす
それよりiw3 desktopの素晴らしさを勧めたい

先輩方のVRゴーグル？はどこの何をお使いですか？メガネありVR初心者向けのおすすめも教えてください。予算は5-10万位です。それと、既婚者で自室なしでも堪能する作戦はありますか。

>>106
Quest2と3しか使ったことないが3の方が装着感が良かった。3は標準のフェイスクッションでも問題ないが、2の時はサードパーティ製を複数試した。重さは同じくらいだが、見た目、装着時も3が軽く感じる。でも重いから長時間は厳しい。
メガネ付けても上から被せるようにすれば装着問題ない。音漏れが激しいので有線か無線のイヤホン必須。キスとか顔舐めは興奮するよ、モザイクないシーンだが

ここはリアルの女体を見られない悲哀な野郎どもが集うスレじゃなかったのか…

>>106
予算抑えてquest2の中古とかで良いと思うよ
動画はpcからストリーミングだから容量も最低ので良い
quest2に拡張バッテリーで何の不満もない
娘のpico4ultraも試してみたけど、まぁたしかにめちゃくちゃ良いけど、値段考えるとなぁって感じ
メガネは外して度付きのレンズカバー買うのがおすすめ
音出さなきゃ何の動画見てるかなんてわからんし、むしろテレビやモニターでオナるよりも難易度低いだろう
もしかして、トイレでスマホ派？

>>106
quest3の方が３ｓよりレンズが良いそう　容量は１２８GB版でいいのだがもう新品はないようだ　
奥様にはダイエット向けのアプリがいろいろあるが共用するならfanzaはインストールできないだろう
だがどっちみちladaなどはfanzaには手出しできないのでnvidiaが載ったPC上で扱うことになる

>>106
パンケーキレンズ一択だお
近場にこっそりマンション借りといいお

前から言われてるが
VR勢は他所でスレ立ててやってくれ
興味ない勢からしたらスレが見難くなるだけなんよ

VRソースに関する話題はココでいいけど
VR機器自体はヨソで

ソースっね

>>112
そんなの見たことないぞ

>>115
VR脳は見たくないものは見えないのか

M5 Mac Proなんだが

2時間の動画を22分で処理した。

速い？

4Kなら速い

ツール、復元モデル、検出モデル、動画の解像度やフレームレートくらい書かないと比べらんない

中華破解サイトを眺めてると7月初旬からLadaよりもJasnaが優勢になってきとるね

そうですよねw

ladaのMac最適化
FHD 30fps
検出モデルはv2のカスタム
復元はbacsicvsr++のカスタム

ごめん、いろいろ間違えた。

なかったことにして🙇

FHD 30fpsの2時間動画を22分で処理なら実時間の約5.5倍速なので、まぁまぁなのかな

品質度外視の俺環最速設定だとFHD 30fpsの2時間動画は12分位で終わった(約10倍速)
・Jasna 0.7.2 on Ubuntu 26.04 Ryzen 7 9700X+メモリ 64GB+RTX 5080
・検出：lada-yolo-v4、他はデフォ (復元：Basicvsr++ V1.2、二次復元なし)、モデルコンパイル済み
モザイクの密度が動画によって違うのであくまで参考値だけど

そこの男根崇拝

ＶＲとＡＤＨＤ・アスペルガーの親和性は高いと研究結果が出ている（ググれ）
一般（の感覚のある）人は匿名掲示板とて、スレの流れを鑑みてレスを付けるんだよ
だけど見てみ？
ＶＲ連中はあたかも皆が興味がある前提の認知で話を進めるんだよ
だからスレの脈略なくガンガンお気持ちレスを付ける

はっきり言うけどこのスレの大半は「モザイクの復元」に興味がある人達だけで
ＶＲの没入感とかどうでもいいんだよ
※ＡＤＨＤ・アスペルガーはＶＲの没入感に強いこだわりがあるのを確認されている（ソースはググれ）

とどのつまり、ＶＲ勢はこっちくんな。お前らの常識はここではに非常識。
つまり邪魔なんだよ。いちいち言わせんな

VR興味ない発達障害なんですがなぜ突然殴られたんですか

>>125

>>125
というありがたいこのスレ一番賢者の長文お気持ちレスです
心して聴くように

zelefansの世話になってるくせに

JASNAが話題なった時もお気持ちマンいたの思い出した

自分の環境はRTX3070でショボいから4K動画だとVRAM足らなくて破壊途中でJASNAがフリーズしたけど
NVIDIAの3D設定のフォールバックポリシーをデフォルトに変えたら行けた
JASNA起動時に警告出るけどあくまで警告であって問題無く動く
破壊途中をタスクマネージャーで確認するとVRAM使い切ってメインメモリー＋VRAMで9.1GBになったりしてるから
やっぱVRAM不足だったんだなと
VRAMのみでは動かせないからメインメモリーに頼らなければどれくらいの時間で終了するのか比較のしようがないけど
極端に遅くなって訳でもないような？
8KVRもメインメモリー＋VRAM設定なら行けるかな？ｗ

>>131
フォールバックってそういう効果あったのか
VRAM不足してもメインメモリに逃がしてくれるならそれがデフォでもいいのにね
まだチューニングに自信ないのかな？

VRAMの不足具合なんだろうと思う
ギリギリ足りてないケースはスローダウンしつつもOOM起こさずに完走できるかも知れないけど
何GBもあふれる様な場合はハングアップした様に見えるほど遅くなることもある
VRAM不足の際に早めに諦めるか、スローダウン許容して粘るか、まさにポリシー設定

最近は色々賢くなってきたからそうでもない気がするけど、なんか出始めの頃はメモリに逃すと劇的に遅くなった上に出来上がったものが破綻しまくりだったのでなんかよくないことが起こるイメージしかない

VRに親でも殺されたんか
すげぇな

また怒られるゾ

>>135
低レベルな煽りだな
もっとマシなレスできないのかよ
お前が低能ってよくわかるぞ

いよいよClaude Fableの月額固定お試し期間が終わるんでSeedVSR2に続いて
最後にもう1つオープンソースのAI VSR(FlashVSR)を二次復元に組み込んでみた
jasnaもlada-exも枠組み持ってるんで組み込み自体は比較的スムーズに行った
また、この手の動画に対していずれのVSRも公開されているモデルがそのまま使えたのが良かった

どちらのVSRも得手不得手があるようで、リアルの動画はFlashVSRが得意らしい
確かに結果もそんな感じ
ttps://upsampler.com/blog/seedvr-vs-flashvsr-ai-video-super-resolution-2026

欠点は重たいこと。結果は良いけど気軽に長尺動画全編に適用できるレベルではないなー

>>137
必死だな

>>106です。機器等アドバイスくださった方々、ありがとう。書き込みが気に入らなかった方、ごめんなさい。破壊の達人が集っているのでチャッピーに聞くより高密度な情報を期待してつい自己中になりました。
復元モデルのチューニングにトライしたいんですが敷居が高くて、ついVRも楽しいのかなと・・・。
jasnaも課金したんだけど成果品はタブレットで見ている関係で、yolo+CQ26+ニ次修復なしという、高速タイパ仕様で十分というのが現状です。

Mac用のアプリできた

需要ある？

codebergにあるlada_for_mac？

超進化版なんだけど、

寄付とか販売はヤバいよね。

あそこにかなりexperimentalなスクリプトとか、おいてあるよ。
そこから進化させたい人は根気があればできるかも。

素人考えなんですが今は検出モデルの進化より除去モデルの進化が待たれるところなんですか？

Macで並列処理作ってた方ですね
codexのMEMORY.mdとか.gitignoreに入れておいた方がよさそなファイルもpushされてるような・・・

あれ？まずいの、入ってたな笑

そのうち復活します。

作業日誌みたいなんで面白いんすけど
Finetuneの辺りをさらけ出すのはチャレンジャーっすね

他のサイトの情報が入ってたから、やばかった。
言わないでね。

finetuneっていろいろやってたこと？
そうね、色々やった。
今はリアルタイムプレイヤーが実装できたところ。
パワーは必要だけど。

>>141
あります！あります！よろしくです！

>>141
mac でvsr的な処理は遅いんだね
除去モデル進化させてください

vsrの移植はほぼ絶望

MacはCUDAが使えないか

>>153
AppleはNVIDIAとの確執があるんだったっけ？
LinuxでもCuda使えるのにね

先輩方教えてください。

yolo検出モデルで最強は?
vrの？

オラyoloは知らねっけど最強はやっぱビルス様だと思うぞ

>>155
前スレにも書いたけど、検出モデルについては万能な最適モデルは無いよ
コンテンツ依存かつ処理ツール依存
経験的に簡単なモザだとv4-fastで十分なケースも多い
小さい/ぼけた/端のモザ、数が多い箇所のある動画では vr_v2やRF-DETR が取りこぼし少ない傾向

最強モデルとか言い出すと荒れるんで気をつけな
動画の性質上、皆で同じやつをベンチマークするとか出来ないんで不毛な議論になりがち

VRはどれもダメダメよ

Macは大容量のユニファイドメモリお化けだけど、GPU、CPUは絶望的だからなぁ…

>>152 >>159
SeedVR2やFlashVSRならApple MPSでも動くんじゃないかな 処理速度は知らんけど
ladaのrestoration pipelineへの組み込みはClaude CodeやCodexと相談してね

SeedVR2
ttps://github.com/numz/ComfyUI-SeedVR2_VideoUpscaler
FlashVSR
ttps://github.com/1038lab/ComfyUI-FlashVSR

jasna+FlashVSRがWindows+VRAM 16GB環境でも安定して動くようになった
全部インメモリで処理しても3〜4fps @ RTX5080しか出ないので重いけど
オープンソース・オープンウェイトでここまで出来るなら感謝しかない

>>160

その辺りはほぼ全滅です。
どれもまともに動きません。

GPUはいいんだけど、CUDA独自の計算にはほとんど対応してない。

カスタムでcore対応を実装するしかないです。

そうなんですね すでに試してますか
(今週も月額固定料金で使えるｗ)Fable先生に尋ねたら
「SeedVR2はFlashVSRよりむしろ条件が良いです。numz/AInVFX版(ComfyUI-SeedVR2_VideoUpscaler)はv2.5でApple SiliconのMPSを正式サポートしており、しかもバッチ処理・自動化向けのスタンドアロンCLIが最初から用意されています。」
との回答でした
「動く」と「まともに動く」の間に大きな壁があるんですね

で、おかっちさんはどこに行っちゃったんだろ？

🖐

いまmac専用にモデル学習中。

モノになるかどうかはわかりません。

おまえら、その熱量を他に向ければ・・・

スレチになるので詳しくは書かないが、二次復元で使ったFlashVSRの結果が良かったのでこれ単体で動画全体をアプスケするfork作った
VRAMは実質16GB推奨になるけど逐次処理+タイル分割で、動画1本まるごと4倍アプスケできる
ただし処理時間はかかるので、夏場の実行には向いてないｗ

エ口に向かわずして何に向かうというのだね？

それが我らの生きる目的だからな

VR video toolbox CEはladaもjasnaも入れなくてもすぐ動くようになったんだね　めんどくなくて良い
ただAV1は処理してくれないので事前にfmmpegで動画形式を変換しておかないといけないようだ

jasna v0.8.0来たな

jasna v0.8.0 主な変更内容 (リリースノートより)
・セグメント処理 モザイクが存在する箇所を特定するための高速な動画前処理 復元結果のプレビュー表示 検出モデルの判定が誤っていると思われる場合に、より適切なマスクを提案する機能
・zelefans のモデルによる VR サポートを追加 (ただし、復元モデルは VR 用に学習されていない)
・AV1 および H.264 エンコード対応 mkvtool が不要に
・処理速度向上のため、FPS を変更するオプションを追加

修正内容
・破損した入力動画への対応改善
・Linux GUI の修正および UI/UX の全般的な改善
・カラースペース対応の改善
・unet-4x の FP16 関連の不具合を修正
・サンプルアスペクト比（anamorphic）を使用する古い動画への対応改善

コーヒー奢ったらメールでアプデ通知来るようになったわ

どこから起動するのか最初戸惑ったけど、Segment Editor使ってみた
検出モデルが検出したモザの時間と場所を視覚的に表示してくれる
今までツール作ってやっていたようなことがGUIで簡単に出来るようになった
マスクが気に入らなかったら自分でより良いマスクを指定してフィードバックを送信することも出来る様だ
(Cloudflare Workersに作ったサイトへ送られる)

また、今回から検出モデルlada_vr_mosaic_detection_model_v2_accurate.pt (vr_v2_accurate)が追加で同梱されるようになった
今のスレ立てテンプレに書いてある手順が不要になる

>>173
キーは前のがそのまま使えるのですか？

前のバージョンでコーヒー奢ってる人はそのまま使えるよ

>>169
ソースがav1のVRの場合は、分割時「-c:v av1_cuvid」になるが、この時「v360=hequirect:fisheye」フィルターは使用できない
なので、fisheyeモードを使用する際は「-c:v av1_cuvid」は削除する必要がある
ていうか、zelefansが付けていたから付けていたが、hevcの「-c:v hevc_cuvid」やh264の「-c:v h264_cuvid」も実際は必要ない
取り除くと遅くなるかもと思ったが遅くならないどころかむしろ速くなるような気が・・・

そう >>174
サポーターキーのライセンスファイルはjasnaを展開した場所とは別のところに
格納されているから一度登録済んでいればバージョンが変わっても登録し直す必要ないよ
Windows: %APPDATA%\jasna
Linux: ~/.config/jasna

jasna v0.8.0　jasna exe　クリックするが
GPU driver version　595．97（REQUIRES610+）でチェック×となり起動できませんでした。

GPUは最新にしているはずなんですが・・・

>>178 チェックのところに答え書いてある WindowsのNVIDAドライババージョン上げれ

v0.7.2でエラーでエンコードが途中で止まる動画が最後まで走るようになってた

>>179

起動できました。ありがとうございます。ただスタートボタンを押しても破壊が進まないのですが
MODELを入れないとダメとかありますでしょうか？

すいません、15分以下の動画だとダメみたいですね。長い動画で起動しました。

>>182 んなことはない
テンプレ案件 日本語README読もう
「初回実行は、お使いの GPU 向けに TensorRT エンジンをコンパイルするため遅くなります。通常 15-60 分かかります。」

>>183
そういう意味だったんですね、大変失礼いたしました・・・

>>175
ありがとうございます！

>>177
詳しい解説、ありがとうございます。

jasna0.8.0、jasna.exeクリックしてguiが出るもすぐに消えるんだが、購入しないと使えないの？

187やがグラボドライバ610系がオマ環で駄目や。596に戻した、jasna0.8.0使えない。

>>188
596が動くってことは610も対応しているグラボだろうけれど
NVIDIAドライバのメジャーバージョンアップ時はDDUで古いドライバーを完全に削除してから新しいドライバを入れるとうまくいくかもしれない
やるなら自己責任でよろ

jasna使ってみた
復元品質は目を瞑るとしても、復元部がプルプル動くのが気になる。

>>189 返信ありがとう。610だとゲームのベンチマークソフトは動くが前バージョンのjasna、lada動かない。何らか設定が足りてないのかもしれん。

VR180モード・SBS+魚眼は検出精度向上のため各目を再投影し、修復差分だけを元の投影へ戻します。とな
中間変換ファイルを発生させず直接完成ファイルにしている？　なんかすごい気がする

>>190
揺れはある程度は緩和出来る項目あるだろ

>>190
今日v0.8.0出たのでこのバージョンを連想するけど、そもそもバージョンいくつのjasna使ってる？
古いの(v0.6.1以前)使ってたら、まぁそうなることもあるわな、だな
また、最近のバージョン使ってもカクカクするなら、入力動画に問題がある可能性を疑ったほうが良い

>>192 Fable先生の解説
再投影はすべてGPUテンソル上のインメモリ処理で、投影変換の中間ファイルは一切生成されません。処理の流れ（vr180.py + pipeline_threads.py）:

検出側 — decode_detect_loop 内で、デコード直後のフレームバッチに対し vr_projector.forward_sbs()（pipeline_threads.py:162-165）で各目を魚眼→equirect 相当に再投影し、そのテンソルをそのまま検出・トラッキング・修復クロップ抽出に渡します。再投影結果はバッチ単位の GPU テンソルで、ディスクには書きません。

書き戻し側 — blend_encode_loop 内（pipeline_threads.py:422-435）で、フレームごとに:
元フレーム（オリジナル魚眼投影）を再度 forward_sbs() で投影
投影空間で修復クロップをブレンド
restore_delta_to_source()（vr180.py:431-462）が「ブレンド後 − 投影後の元フレーム」の差分を計算し、逆投影グリッド（inverse_grid）で元の魚眼座標系にサンプリングして元フレームに加算
この差分方式により、修復されなかった領域は再投影→逆投影の二重リサンプリングによる画質劣化を受けず、元ピクセルがそのまま残ります。

差分適用済みフレームは直接 frame_writer.write() → NVENC エンコードへ流れます。

jasna v080　vupの効果
・粘膜の質感・てかりの描写向上
・mkvファイルが処理可能。
　avi対応、BT.601などの古い色空間対応などで古いソースも処理可能,

v080　不具合
・解像度（縦横のピクセル数）が奇数、または中途半端な値（非16の倍数）の動画は、処理不可。
　CUDA_ERROR_MISALIGNED_ADDRESS` （アドレスの不正配置）
　対策： ffmpeg -i input.mp4 -vf "scale=trunc(iw/16)*16:trunc(ih/16)*16" output.mp4
・エンコードパラメータの仕様変更
　aq　指定不可,tuning_info,temporal　キーワード変更

改善があるので、お気に入りの動画はまた再処理だな。

>>196
その不具合は本家に報告した
書いてある通り16byteにアラインしてないとjasnaがクラッシュする
自分のforkの方は直した

>>188
うちの2環境も610で0.8.0が正常動作しない
短い動作で完走するものもあるが、だいたい処理途中で落ちる。アプリ自体が突然落ちる。

>>196
確かに破壊度が増した感じがする。気のせいではないですよね？

>>198 188やが0.8.0は動画放り込む前にgui勝手に消えるわ。チェックは全てクリアしてるんやが••

discord見るとモデル改善でこれからレストア品質上がりそうだ
やっぱ皆んなAI酷使してんだね

>>200
うちのは>>196のエンコードバグの影響のようだ
FHD動画は完走する

追加した動画にハサミアイコンがあって、処理する部分を指定できるみたいだな
最初の寸劇部分とか処理せずモザイクが現れるとこから処理すんのかな

>>176
うわあありがとう　勉強するよ

早いな、もうjasna0.8.1が出てる

本家に報告したjasnaがクラッシュする問題直ったよ
Fix encoder issue/crash/freeze for some videos #230

VRやってみたらモザのグリッドがうっすら残ってる感じがする
修復箇所だけ重ねてる影響？

>>196
縦が16の倍数である必要があるなら今まで散々やってきたFHDの1080Pはダメじゃないかと思ったので調べてみた
その結果、横は8の倍数である必要があり、縦は奇数であっても処理はできることがわかった
ただし、縦が奇数だった場合は、エラーは出ないが内部で丸めて-1されてしまい1ライン消えてしまうことになるので、縦は偶数が望ましい
で、scaleを使うと、動画が超微妙に拡大されてしまうので、このようにして額縁を付加する方がよいのではないだろうか
ffmpeg -i input.mp4 -vf pad=ceil(iw/8)*8:ceil(ih/2)*2:'mod(iw,8)/2':0 -c:a copy -c:v hevc_nvenc output.mp4

いや、拡大じゃなくて縮小だった

しかも、scaleを使うと、ドットのアスペクト比も微妙に変わってしまう
試した動画（解像度）の例だと、処理前は「SAR 1:1」（正方形）だったのが、scale処理後は「SAR 9042:9061」になってしまった

>>208
jasna v0.8.1のソースで検証したけど3点とも実際のソースとは違うみたい
・縦16の倍数 → 16という定数はあるけど正確にはバッファの行ストライドのバイト数の話で高さとは無関係
・横8の倍数 → 10bitのとき幅が8の倍数だとバッファの再コピーを1回省ける最適化がある 外れても出力は同一
・縦が奇数でも通る → 通らない エンコード時に"width/height must be even" で例外停止する
※実際の制約は「幅・高さとも偶数」だけ FHD 1080pは元から問題なし

偶数化で足りるのでこれで十分なはず (奇数のときだけ1px増え、偶数なら何も起きない)
ffmpeg -i input.mp4 -vf "pad=ceil(iw/2)*2:ceil(ih/2)*2:(ow-iw)/2:(oh-ih)/2" -c:v hevc_nvenc -preset p5 -cq 19 -c:a copy output.mp4

>>196
不具合対策版　v081が昨夜リリースされました。仕事が早いなあ。
　Fixes:
Fix encoder issue/crash/freeze for some videos #230

jasna0.8.1使ってみたんだが、復元中のファイルは再生できなくなったね...地味に困るんだが...

マジ？

>>211
v0.8.1が出ているのを知らずにv0.8.0で試してみたらそうなったんだけど、v0.8.1では変わっているんだろう
とりあえず、v0.8.1は今からダウンロードしてみる

ちなみに、padの3パラ目・4パラ目は動画を配置する左上座標（1パラ目・2パラ目は出力動画の解像度）
全体から本体を引いて2で割るのは数ピクセル以上の変化がありセンタリングしたい時の計算なので、変化が0か1なら0にしておけばいいよ
書かれている計算式は、iw,ihには入力動画の解像度が入り、ow,ohには1パラ目・2パラ目が入ることになるので3パラ目・4パラ目は計算する意味がない
:0:0にしておけば、横が奇数の時だけ右端に縦線が加えられるし、縦が奇数の時だけ下端に横線が加えられる

ffmpeg -i input.mp4 -vf "pad=ceil(iw/2)*2:ceil(ih/2)*2:0:0" -c:v hevc_nvenc -preset p5 -cq 19 -c:a copy output.mp4

0.8.1は解凍したの0.8.0に上書きすればよいんじゃろうか？

>>216
別フォルダのままにしておいて0.8.0のmodel_weightsフォルダだけ0.8.1のフォルダにコピーして0.8.1が普通に動くのを確認してから0.8.0フォルダを消す方が無難

>>196
気になったので v0.7.2 と v0.8.1 を同じ動画で比較してみたけど、復元まわり(検出・BasicVSR++・ブレンド)は中身もモデルも同一で
数値的にはモザイク除去率や SSIM/VMAF もほとんど一緒だった 復元自体が良くなったわけではなさそう

ただ v0.8.0 で動画の入出力周りが全面的に作り直されたので数値上は同等でも主観的には変わったように感じる要素はある
明るさがごくわずかに変わってるのと、モザイク部分のテクスチャの出方も微妙に違うことがある
(良し悪しというより別解が出てくるイメージ)
なので、見比べて「良くなった」と感じる可能性は十分あり得る

あと破損した入力動画への対応改善効果と思うけど、カット済みの MP4 の処理でv0.7.x で起きることがあった音ズレが v0.8.x では直ってた

>>213
それ多分 mp4 出力にしてるからだと思う
0.7.x までは処理中に出力フォルダへ生の .hevc が書かれててそれが再生できてた訳だが
0.8.0 からエンコーダが変わって一時ファイル無しで直接最終ファイルに書く方式になった
mp4 は書き終わるまでインデックス（moov）がないから途中再生は原理的に無理
出力を .mkv にすれば処理中のファイルをそのまま再生できるはず

>>215
コマンド見直しサンクス

>>217
ありがとう、動いてる。

>>219
おお！詳細な説明ありがとう。理解できた
mkvなら再生可能かあ..う〜ん..

おととい0.8.0の起動試してGPUドライバのバージョン古い×で止まって、
今日GeForceドライバ最新に更新して初回起動の待ちの間にここ見に来たら、
0.8.1のリリースを知らされた俺って一体

vr処理が速くなって助かる

2時間の2D動画を朝始めて夜に収穫できればいいなら最低限のスペックはどんなだろう
あ、全然なんにもわかってないけど

>>224
RTX2080Tiを積んだデスクトップならいける
ヤフオクだと中古6万くらいが相場
ウチがちょい前までそれでjasnaを動かしてた
処理はFHDの場合で動画の実時間よりちょっと長いくらいだった気がする
なんぼ安くてもGTXじゃ多分動かん　RTX2080Tiくらいが下限だと思う

なるほどありがとう
ゆうても本当になんもわかってないから導入は苦労しそうだけどやってみる

0.8.0から処理速度上がってない？気のせい？

>>226
俺も昨日からRTX3060 12GB（今新品で6万弱）でやり始めた。色々わからないことだらけだけどChatGPTに聞きながら進めてる

>>223
どれくらい速い？

Jasna単体で魚眼やるとモザイク跡がうっすら残ってたから、同じ動画をVR_Video_Toolboxでやってみたら
VR_Video_ToolboxからのJasna利用だと検出漏れしてるところがあるな…　Jasna単体の方が検出が良い
モザイク跡が残るのがなんとかなったらなあ

0.8.1で修正したらしいがまだクラッシュする
0.8.0でクラッシュした素材は0.8.1で問題無かったが別の素材が途中で処理されていなくPCが再起動した
Windowsアップデートが再起動をしたのかも
イベントビューアーにはエラーは無くWindowsセキュリティの注意あり
とりあえずWindowsセキュリティの除外にjasna関連を登録して様子みる
おま環だろうね

>>231
実行ファイル化されたpythonプログラムがウイルスと誤検知されるケースあるからそれに当たったか
(ただ、この場合はPC再起動まではしないと思うけど)
電源容量不足や夏場だから発熱問題などの可能性もあるね

>>229
4kで30fpsだと実時間以下
vr向けのyolo選択でパラメーターはデフォルト
二次復元はrtx 2x
autoで処理
動画によってはモザイク漏れかなりあるが個人的には支障ない
検出パラメーター変更すると多少減ると思われる
何より2Dと同様にD&Dするだけだから楽

>>228
ChatGPTは答えてくれるけど、Claudeは「エロ関係だからダメだよ」って断ってくるな

Mac版を探して来ました
素人には導入複雑ですね・・・

うちのClaudeくんも最初はそうだったけどバカになって2回目聞いたら普通に答えてくれたよ
今じゃ課金してClaude CodeでLADAの復元モデルを追加学習してる

AIは利用規約に引っかからないよう指示の出し方に工夫がいるね
Claude Codeは任せていると勝手にComputer Visionで画像の判断までし始める
凄い便利なんだけど、応答拒否られることがあるから
最近は CLAUDE.md に画像や動画を直接見ないよう指示入れてるｗ

古いAM3のPCにRTX3060の12GBでもJasna動くんだな。PC新調とかも考えてたけど満足出来るレベル

v0.8.1昨日寝る前にいくつか動画放り込んでおいたけど、朝起きたら、どこかでクラッシュしたらしくPCが再起動されてた。
更なるアップデートはよ。

>>235

マシンスペックは？

メアド晒す勇気があるならダウンロードできるようリンク送ります。
あくまでもお試しのunsignedなアプリなので期待はしないで。

他のマシンで動くかどうかも知らないしw

素人で、すいません。Jasna_060からjasna-0.7.2へアップしようとダウンロードしても、インストール出来ません。
jasna-gui、cliも見つかりません。ご指南いただけましたら、大変助かります。どうぞよろしくお願い致します。

>>241
まずそもそも上書きじゃなくて、他のフォルダに新しいバージョンを展開して起動するのが確実よ
てかもう 0.8.1が出てるんだから、そっちにしちゃどうかとも思うけど

DL＆起動手順
DL先は　https://github.com/Kruk2/jasna/releases　の各バージョンのAssetsのところをクリックするとDL対象のファイルリストが表示される
0.8.1の場合で話すると、大体はWindowsでグラボがRTXだろうから、
jasna-windows-nvidia-0.8.1.7z.001
jasna-windows-nvidia-0.8.1.7z.002
の２つをDLしてjasnaを走らせたい場所に両方置いて、7-zipっていう解凍アプリ（フリーウェア）を使って 7z.001 を解凍する　そうすると7z.002の方も一緒に解凍されて jasnaの実行フォルダが出来る（7-zip以外の解凍アプリだと出来ないから注意ね）
フォルダの中に jasna.exe っていう実行ファイルがあるからそれを実行
最初にマシンスペックのチェックが入る
グラボのバージョンが古いだの言われたらNVIDIAから最新ドライバをインストール
そこをクリアして動画の処理に進んだら、初回の処理にコンパイルで大体20〜30分かかるから慌てずにシャワーでも浴びとこう

てなかんじで

ちなみに0.7.2 の場合は　jasna-windows-v0.7.2.7z.001　jasna-windows-v0.7.2.7z.002　jasna-windows-v0.7.2.7z.003　って３つ落とさなきゃいかんようになっとるね

>>241 今はv0.8.1が最新 v0.7.2をダウンロードしたときに気づかなかった？
githubのプロジェクトページに日本語READMEのタブがあるから、まず日本語の説明読んでみたら

>>239
windows updateされただけ

0.8.1でもクラッシュする
解像度が842x474と言う半端なせいなのかな

v7からguiとcliは別々じゃなくてjasna.exeにまとまったんじゃなかったっけ

>>239
>>245
231です
同病ありですね
おま環じゃないのかな
0.8.1持病かも

縦幅・横幅とも偶数だったら大丈夫なはずだけどね
>>245 >>247
・以前のJasna (〜 v0.7.2、動画の入出力周りが作り直される前) では処理できていた？
・動画ファイルに PTS の壊れ (欠落・負値・重複・逆行・大きなギャップ) とかの問題は無い？
・クラッシュはjasnaのウインドウごと落ちる感じでログ見れない？

もし可能だったら以下のチェックツールを流した結果を教えてほしい(WARNとかFAILが出てないか)
ttps://github.com/sh202603/lada-jasna-input-check

>>248
PTSの警告でました

jasnaは負のPTSを破棄せず、先頭を0に平行移動する。ただし重複/非単調なPTS+1されるため微小な時刻ずれが残る
jasna0.8.1→注意
─対処─
［PTS以上］PTSを再生成してmkvにremux（無劣化・高速）

こんなメッセージです、mkvに再エンコしろって事ですか？

>>249
連絡サンクス
この場合は再エンコじゃなくてPTSを修正したmkvファイルを作るよ(無劣化)
ffmpeg -fflags +genpts -i "..." -map 0 -map -0:d -c copy -avoid_negative_ts make_zero "..._fixed.mkv"

これで出力されたmkvをjasnanに入力するとうまく処理されるはず
もし、これでもダメならjasna v0.8.1 側に問題あり

-FixScript <出力ファイル> オプションをつけると実行すべきffmpegコマンドが出力ファイルに書き出されます
動画ファイルが一つだったらこのファイルをテキストエディタ開いて該当行をPowerShellにコピペするのが楽かな

>>250
ありがとう
教えてくれたコマンドで無劣化MKV生成できたんだけど、0.8.1に放り込んてもまだクラッシュします
そのmkvをさっきのチェックツールで見てもOKと出ます
0.8.1のログは吐き出しボタン反応しなくてログが取れないんですよね、エラー後10秒くらいしたら、窓が落ちます

>>251
続けて実験サンクスです これは jasna v0.8.1 側の問題だね・・・
GUIだとログが見れない件、PowerShellが使えるのだったら v0.8.1のjasna.exe がある場所で

.\jasna --input aaa.mp4 --output aaa.restored.mp4 --log-level debug
(aaa.mp4: 問題のファイル)

とPowerShellから打つとCLIでjasnaが動いてPowerShellのコンソールに詳細なログが残るよ

231です
昨日クラッシュした素材を今日再度0.8.1で処理したら問題なく完了しました
Windowsセキュリティの除外登録が効いたのか不明です

v0.8.0とv0.8.1になってAutodepath Image Viewerでうまく3D再生できなくなった
ffmpegで再エンコすると大丈夫だが

>>254
MS storeでHEVC/H.265ビデオ拡張を買ってインストール

0.8.2は4KVRがマジで速いな
8KVRはエラー出てダメだった

jasna0.8.2で直に8KVRに対応するにはVRAM何GB必要ですか？

みなさま。ありがとうございました。お陰様で、稼働出来る様になりました。
感謝です。
出来ましたら、Detection Threshold、Ｔemporal Overlap,などの設定を教えていただけないでしょうか。
どうぞよろしくお願い致します。

0.8.2ていつでたんだ？

>>256
すまん、v0.8.1

新しく作ってるrfdetr-v6ってやばいな。早く実装が待ち遠しい

>>258
そのへんのパラメータの推奨値はめんどかったらデフォでいいと思う
各項目の尻の(？)にカーソル合わせると解説が出るからそれを参考に
おま環やら好みやらの問題もあるし、短いサンプル動画作って条件振って決めればええよ

あ、SECONDARY RESTRATION だけは無課金なら RTX Super Res の選択必須
パラメータはめんどかったら4UUUで　これも同じくチューニングは好みで
時短やら色々メリットはあるけどオレはこれがjasnaのキモだと思ってる

ついでに条件出しのための短い動画作成手順（素人でも大丈夫）

１．モザを取りたくてﾊｧﾊｧしてる動画を用意
２．その動画ファイルをWindows標準付属の「フォト」で開く
３．フォトの画面左上の[トリミング]をクリック→映像の下のスライドバーでモザ取りたい部分を5秒くらい選択→右上の[コピーとして保存]をクリック、適当な名前で保存
４．３．を繰り返して合計30秒分くらいキモの部分を抜き出す
５．「動画結合ソフト」っていうフリーウェアで４．の動画全部合体
https://www.gigafree.net/media/me/join_videos.html
６．合体した動画をjasnaにかけて色々条件振って見比べて唸る

ちなみに３．で120分中の5秒とか実際は選択がムズいので、先にざっくり5分くらい抜き出して、そこから5秒とか切り出すとええです

最近ドキュメントが整理されて前より見やすくなったから
日本語READMEの「さらに詳しく」の部分も目を通しておくとよいかも
Temporal overlap(時間オーバーラップ)とかは「VRAM と GPU 使用量の調整」に書いてある
また、v0.8.0で追加されたSegment Editorを使うとキューに入れた動画毎に検出モデルと検出の閾値を設定することもできるのね
>>263 の玄人志向もやろうと思えばSegment Editorでできそう
検出モデルとしきい値をその場で変えたり、復元のプレビューもできちゃう

>>264
ごめん。コンソールは[JASNA GUI v0.8.1]ってなってるんだけど、
"Segment Editor"っていう項目が探しても見当たらんです。
ビルドじゃないとダメとか？

キューに動画を入れると表示されるハサミマークから起動じゃないの

>>266
ありがとう！ちょっと感動した！ｗ

お試し破壊のサンプルはavidemuxでやってる
残すところ以外を選択してdelするだけだから簡単
書き出しも速い

>>268
こんなソフトあったんだね
ありがたや

LosslessCutは
欲しい部分だけ無劣化で切り出せるし
8KVRもいけるのだ

単発でカットする時：avidemux
複数カットしてまとめるとき：LosslessCut
CLIでやりたいとき：ffmpeg -ss 00:01:00 -to 00:02:00 -i in.mp4 -c copy out.mp4
どれも、再エンコ無しだとキーフレーム単位でしかカットできないよね

それはそう
ただ破壊判定素材として（欲しい部分無劣化）使える
smartcut offで
LosslessCutの話ね

v0.8.0以降は後から追加していた検出モデルは最初から入っているので忘れてたけど、
除去モデルの方は以前と同じで入れ替えた方がいいんだよね？

VRを目の敵にしてる奴は、VRも楽しみたいけど、VR機器買えないんだよ。察してやれ。

0.8.0以降VRが捗る、すごいよ

>>275
VR_Video_Toolboxを使ってで？そんな速くなったん？

0.8.0からAMDにも対応してたのな

lada-exも進化してて1つのファイルを時分割してn列で並行処理する機能が加わった。今まで手動で分割・結合してたから楽に早く処理できる。

>>276
jasna

>>279
片目づつ処理すんじゃなくて、まるごと処理させてってことか。

>>280
JasnaだけでVR左右分割処理も魚眼動画対応も可能になったんだが

>>281
えっそうなの？どこから設定？

>>282
v0.8から詳細設定にVR180モードがあるやろ

>>281
何も設定いらないよ、そのままD&Dすると自動判定

一つの動画で魚眼と魚眼じゃないの両形式が入り混じってる動画でもOKなのがすばらしい
これは全体を魚眼変換してやる方式ではうまくできなかった

あれ？みなさん、8KVRがメインの戦場じゃないの？
うちは8KVR戦場コース痛いエラー「CUDA out of memory.」発生

>>285
shotcutやdavinci resolve studioでシーン毎にクリップ分けて変換してた。
地味に面倒だったし再エンコで時間も掛かってたから大変ありがたい機能だね。

みんなVRの素材はどこのやつから取ってる？やっぱりアダルトフェスタ？

rfdetrは使わずに、2dもvrも全部zelefans-vr-yolo-v2で動かせばいいんかな？

VRはファイルサイズがデカすぎてローカルファイルじゃなくてストリーミングで見てたんだけどjasnaでリアルタイム処理できるならなんとかならんかなあ

>>288
不安座独占は8KVRじゃなければ7日間レンタルして期間中にダウンロードからの夢例亜

もちろん8KVRもいけるけど、公式からデータをダウンロードする必要があるので最も高いやつをチョイスすることになる

VRはVR video toolbox ceでやってる
AIに魚眼の自動判定できないか聞いたら難しいんだって答えて来たけどね
卵かにわとりかみたいな話で、歪んだモザイクはそもそもモザイクと判定できないからだとかなんとか

>>291
kwsk

>>294
検索するとフェイク情報と数年前にはできたけど今はできない古い情報がわんさか出てくる
AIもフェイク情報を真に受けて嘘情報を言ってくるけどそれらをすべてスルーした先に答えがある
ただし、有料で1ファイル当たり60円弱ぐらい
ファイル単位で料金がかかるので、数十ものファイルが含まれる総集編・ベストものとかには向かない

無料のものがあるなら、こっちが知りたい

>>293
jasna0.8の魚眼モードは自動判定してるやろ
魚眼非魚眼混在動画でもいけるんだから

>>295
オンラインサービスってこと？

>>296
自動とSBS+魚眼の場合とで同じ動画でいくつか試してみたがあまり正確に判定できてないみたい。自動だとかなりモザが残る。

javplayerでモザイク破壊を極めたと自己満足して破壊作業から遠ざかっていたんだけど
最近レベチのモザイク破壊動画をネットで見つけこれはと思い調べたら新しい破壊ソフトが
出ているんだね、達人たちお勧めのソフトを教えてもらえたら嬉しい

>>295
お試し1回無料やったらできた なるほどこうやるのね

>>286
4Kは0.8.1でいけるけど、8Kはエラー出るからtool box使ってる
（tool boxでもエラー出る動画もあるから、シーン毎に細かくカットしてやったりしてるけど）
うちのグラボはVRAM12GBだけど、16GBとかあったら8Kそのままいけるのだろうか？

凄いな、今のJSNAはVRも破壊出来るんだな。アダルトフェスタのVR破壊できて感動したわ。問題はアダルトフェスタは月3本しかダウンロードできないから素材に困る。ここみてると、FANZA VRもやれる方法あるみたいだけど、もう少しヒントくれませんかね。

>>301
Windows jasna v0.8.1でRTX5080+検出モデル：vr-yolo-v2+二次復元：unet-4x+ vr-mode auto
でやってみたけど試した8K 60fpsファイルは実時間の3倍ちょい時間かかったがギリギリ完走した
(二次復元無しなら実時間の倍ぐらい)
VRAM 16GBじゃ3〜4GB不足してるんだがjasnaのVRAM Offloaderが働いて、System Fallback Policyを
「Prefer No System Fallback」にしててもOOM出なかった
マージンないので安定して処理したければ4090/5090クラス以上が要りそうだ

>>303
参考になりました
ありがとうございます

>>302
ストリーミング見放題ですか？今、月3本ならあとちょっとでダウンロード月6本になりますね

例の情報は検索ワードによってヒットしない
元の拡張子・変換したい先の拡張子・何を除去したいのかの3つのワードで検索

次復元のunet-4xって他のどんな違いがありますか？RTX Super Resolutionだとノイズが減ったよりディテール失われたって感じでしたので。

>>306
日本語READMEの「モデルの選び方」に書いてある説明の通りだけと、unet-4xは追加でかかる時間と得られる効果のバランスが良いモデルと個人的には思う
TVAIは持ってないのでunet-4xがTVAIと同程度の出来なのかはわからない
ディテール補うならDiffusion系のアップスケーラーが良いけど、凄い時間がかかるよ

自分用、晒す



https://jpeg.men/1H9No5PmTnJ.jpg

誰かに承認してもらいたいのw？

はい、そうです

アニメ用のモデルを

>>305
そういうツール使って公式アプリに入力した認証情報を抜かれない？

今更だけど、VRの自動って推奨されてるから、自動的に「SBS」か「SBS+魚眼」を識別してくれるものかと思ったけどそうじゃないのな
魚眼のモザが全く処理されていないということは「2D」か「VR（魚眼じゃないSBS）」を識別してくれるってことかな？
「SBS+魚眼」では魚眼じゃないモザも処理されるらしいから、VRなら「SBS+魚眼」、2Dなら「オフ」にするのが正解？
魚眼じゃないVR専門で扱うのならいいかもしれないけど、実際、魚眼も多いので「自動」は使わないな

SBS左右別処理は画面全体に処理がかかるっぽいからチェック服とかで誤認識でボケが入ったことがあった

SBS魚眼はモザだけを処理して修復差分だけを元映像に被せるという革新的な方法をとっているので
モザ領域以外の画質低下が無くなったと感じたし魚眼でもそうでなくてもこればっかり使う

しかし俺環かもしれんが透明なモザイク痕が残るんだよね
イシューにWhy do I see a halo around the deleted mosaic?
って質問があるからその結果に期待なんだが…

Fable先生のjasna --vr-mode auto 挙動ざっくり解説
動画ごとに off / sbs / sbs-fisheye を自動で選ぶ 判定は保守的で、確信がなければoff
・ファイル名にフィッシュアイ系の品番 → sbs-fisheye
・直接SBS系の品番か、VR用メタデータあり、またはぴったり2:1で1080超 → sbs
・それ以外（アスペクト比が2:1じゃない、幅が奇数含む）→ off
sbsは左右の目を別々に処理 sbs-fisheyeはさらにフィッシュアイ空間に再投影してから復元
判定結果はログの VR mode: resolved=... で確認できて、外れたら --vr-mode で明示指定すればOK

選べる

すまん、誤爆

>>314
sbs-fisheye処理後に透明なモザイクの痕が残る症状、俺環でも出るのでFable先生に調べてもらった
俺環での原因は検出でもブレンドでもなく復元モデル(BasicVSR++)自体だった模様
試した動画は8Kアップスケール版なので境界が余計に強調されてる可能性はあるが
メーカーがモザイクを楕円マスクで適用していて、その縁の帯が今の復元モデルには
「実在の輪郭」に見えるらしく律儀に再現してくる模様 再投影なしのsbsでも同じ痕が出ている
これだと本命の対策はVR素材(楕円境界つきモザイク劣化)での復元モデル再学習になっちゃうのかな

>>318
楕円境界っすか
俺環はモザの格子の跡が残るので違うのかな

>>319
sbs-fisheye処理後の格子の跡だったら最近modiに入れた修正(fdcd02e)が効くかも
sbs-fisheyeの今の実装は戻すときの合成方法の問題で、復元した領域に元モザイクの格子エッジの
高周波成分がうっすら残る挙動だった (俺環計測だと格子成分の3〜7割が残存、画面端ほど強い)
修正後は数%まで落ちた
俺環境検証動画は8Kアップスケール版で格子が元から甘くて目視差が出なかったんだけど
格子がくっきり見える症状ならたぶんこの残差を見てるかも

>>320
modiで修正とはソースからのビルドの方に手を入れるとか？　検索してもよく分からんかった

みんな大人だから言わないけど、VR厨はやはり空気読めんのよ
「ADHD　VR　ハマる」でAIに聞いてみ？アメリカの学説出てくるから
スレの流れ、他人の事なんて眼中にないのよ笑
VR買えないから文句言ってるってレス笑ったわ
そらゴーグル被ってるから周り見えんなわ笑

みんな大人だから言わないけど、VR厨はやはり空気読めんのよ
「ADHD　VR　ハマる」でAIに聞いてみ？アメリカの学説出てくるから
スレの流れ、他人の事なんて眼中にないのよ笑
VR買えないから文句言ってるってレス笑ったわ
そらゴーグル被ってるから周り見えんなわ笑

みんな大人だから言わないけど、VR厨はやはり空気読めんのよ
「ADHD　VR　ハマる」でAIに聞いてみ？アメリカの学説出てくるから
スレの流れ、他人の事なんて眼中にないのよ笑
VR買えないから文句言ってるってレス笑ったわ
そらゴーグル被ってるから周り見えんなわ笑

人間てのは過去の失敗から気づいて学んでいくもんやけど
言われて気づけへんのは「そういう事」やで

文句あるんやったら別スレ建てろや
皆の邪魔するなや

どれくらい時間かかるかとか、破壊具合はどうかとか、別にVR動画のモザイク破壊の情報交換の話は、スレ違いじゃないだろ。2D動画ならよくてVR動画は駄目って意味分からん。

また言ってるの？単にVRだと2Dよりエロくて性への貪欲さが異常な結果だと思ってたわ
俺からしたらレスしてる半数以上が様々な意味で「一定のラインに達してない」
よくいるPCに疎い人間で主な特徴は「下げない」
この子も空欄だし言ってる事も目くそ鼻くそレベルの「そういう事」だと思いますね

ID:ywQuD61V0へ、同じ投稿連投しとるし、まぁ落ち着け。みんな大人だから言わないけど、VR機器買えない
現実を突き付けられて、よっぽど悔しかったんだね。わかります。VRで見る
モザイク破壊は楽しいぞ。君も早く楽しめるようになれればいいね。がんばれ。

ほらね
こんな時間に書いてる俺も反省したほうがいいね

致死量のVRレス浴びて静かになったのかと思ったら発狂してて草

しかし、VRに限らず2Dでも0.8.1だと枠の輪郭みたいなのが残る事があるな

重い腰上げて導入したのでわかったこと
なぜOOMするのか
8K VR動画は左右の映像が横に並んだ超巨大な1枚フレーム(8K幅)でできている
これをJasnaにそのまま渡すと、全工程が8K幅のデータを抱え続け、VRAM 16GBでは足りず「CUDA out of memory」で停止する
設定をどれだけ削っても16GBでは無理(24GB以上なら通る可能性あり)

解決策: 分割処理
先に左目・右目の2本のファイルに分割する → 片目は実質4K相当になる
それを普通の2D動画としてJasnaで1本ずつ処理(VRAM使用は13GB程度で余裕)
最後に左右を1本に結合して完成
これは裏技ではなく、zelefans本家のワンクリック機能も内部では同じ方式を使っている正攻法

導入手順(要点だけ)
Jasna公式リリースをダウンロード・展開(CLI版をコマンドラインから使う)
zelefansのVR Video Toolboxをダウンロードし、Python venvを作って依存パッケージをインストール(GUIを使うためではなく、中の分割/結合関数を借りるため)
「分割 → Jasnaで左目 → Jasnaで右目 → 結合」の4ステップを並べたスクリプトを1本書く
以後は./スクリプト 動画.mp4の1コマンドで完成品まで自動

ポイントは3つ: 分割/結合はGUIを開かず関数を直接呼ぶ、Jasnaは--vr-mode offで片目ずつ順番に処理(並列不可)、検出モデルはJasna同梱のVR用zelefans-vr-yolo-v2を指定するだけ

zelefansのツール(GUI/ワンクリック)との違い
処理方式と画質は理論上同じ(呼んでいるコードが同じため)
違いはGUIアプリを経由するかどうか
GUIはアプリ自体がGPUを余分に使うため、同じ処理でも遅く、VRAM消費も多い(実測で分割速度が約半分、VRAM+2GB) 動画によって変わる
Pathの問題で処理、結合のテストは中止

自分で環境を作る利点
GUIのムダがない分、速い
設定(検出モデル・しきい値・画質)を自分好みに固定できる
1コマンド化・複数本の連続処理・完了後の自動シャットダウンなど自動化が自由

ざっくりとした結果
8KVR60fps 44分と27分2本の動画を
7時間で処理できた

報告は以上です

>>321
jasnaをforkしてオープンソースの部分を改造したmodiブランチってのを公開してる
ソースから実行できる人ならjasnaのfork一覧か前スレで探してみて

>>331
枠の輪郭みたいなのが残るようになったのってv0.8.1になってから？
他のツール(lada/lada-ex)やjasna 〜v0.7.2まではどうだったんだろ
>>218 に書いたけど v0.8.0 で動画の入出力周りが全面的に作り直されたけど
v0.7.2 → v0.8.1 で2Dの復元周りの処理は変わってないんだよね

VRじゃないけど、数日前に破壊したやつ、ガラスみたいな質感のモザイクの残骸みたいなのが残った。たまたま相性の悪いモザイクだったのかなと思ってたけど、仕様なのかな？アップデートで改善するといいが。

0.8.1試したけど0.5.0-alpha10と違いが判らんかった
VRやらないなら変えなくてもよさそう？

Mac GUI

https://github.com/mioh-labs/mioh

公開します。

>>245ですが、2080ti使ってて、0.8.1だと結局全てのファイルでクラッシュします
20xxで0.8.1稼働する人います？
うちの環境だとFP16をオフにすると完走出来そうです

>>338 ありがとう　早速試してみます

>>335
7系では一度もなったことがなくて、0.8.0はスルーして0.8.1で10本ほど破壊して一つの動画だけなりました
so○系の4k素材です
同じシリーズや別メーカーなど検証してみます

4K素材はうまく破解できなかった経験があるから、FHD素材を選ぶようにしてる。

>>339
2080Tiの件、v0.8.1でtorchやTensorRTのバージョンは変わっていないので、このGPUのFP16が動かなくなった線は薄い
FP16オフだとTensorRTエンジンを読む経路自体が迂回されるので、怪しいのはエンジンキャッシュの方と思う
(初回ビルドに時間がかかるのはスマンが待ってもらうとして) model_weights内の.engineファイルと*_sub_enginesフォルダを全部消して
FP16オンのまま実行するとどうなるかな？ 特に別環境や旧バージョンから.engineファイルをコピーしてると怪しい

>>341
枠の輪郭が残る件、v0.8.0 でデコード/エンコード周りを全面刷新した際のカラーレンジ判定に食い違いがありそう
ファイルのメタデータの付き方次第で発生する(しない動画では全く出ない)ので、10本中1本という頻度もあり得そう
もし問題の動画がまだ手元にあれば、
ffprobe -select_streams v:0 -show_entries stream=pix_fmt,color_range,color_space <ファイル>
の出力見るとFable先生が原因を確定できるって

>>343
コンパイルは何度やり直してもだめでしたね

>>339　gtx1660 (Vram6G)でも0.8.1は動く。ただしモデルはYolo限定。rfdetrだとコンパイルが完了せず、メモリ不足のエラーがでる。なので、Yoloで試すと良いかも

GTX16系はTuringなんだけどTensorコア無しやな

以前ゲームを安定動作させるためにGPUのコアクロックを-25にしてたんだけど
再度-25にしたらFP16オンにしても、今までみたいに即エラー吐かずに、進捗が50%越えました

Windows11を想定するけど、例えばクラッシュしたタイミングでシステムログになんか情報残ってない？何起因のクラッシュかくらいは切り分けできる可能性があると思う。
時刻でどのログか確認してAIに食わせれば何かヒントはでるかも。
linuxならdmesgで同じようなことする。

>>347
クロック下げて処理が通るならGPUの安定性の問題だね
夏だし暑いしHWモニタとかで処理中の温度を確認したほうが良いかも
2080Tiだとだいぶ時間が経っているのでグリス硬化で hotspot 温度が上がっているパターンとか

RTX5070（VRAM12GB）だけど SBS vp9 5400x2700 59.94fps の VR は GUI でそのままいけた

AMDのMI100って安くてVRAM多いのですが持ってる方いますか？
イバラの道ですかね

15ドル寄付(?)したはいいけど、モザイクのある静止画を持っていなかった
試したいけど試せないｗ

動画のスクショ

>>352
FANZAに画像サンプルあるだろ

8K VRで2次をVSRにしても20G超えてくるのだがTVAIにしたらどれくらいVRAMいるのだろうか。

>>355
1080pのケースだけどJasnaのREADME「モデルの選び方」に二次復元使った時の処理速度と VRAM の比較が載ってるよ
RTX Super-ResとTVAIのVRAM使用量はさほど変わらないみたいだから、ここから類推すると同じくらいのオーダーじゃないの
試したら結果教えてくれ

>>337
俺も0.5.1でそれなりに満足していた派だったので、0.6と0.7はスルーしていたが0.8のrfdefr-v5とUNet 4xが気になってインストール
コーヒー奢るのは必須だけど、移行コストはほぼ無いので試す価値あり
結果はかなり満足で0.5.1に戻るつもりはないな

>>356
最新Topaz VideoとTopaz Video Ai7.1.5の両方ともTAVI worker thread crushed とエラー表示されて実行できなかった。
また今度やってみる。

最新バージョンでは放り込むだけでVRを判断して処理してくれるのかと思ったら、
2眼画面の端を真ん中に持ってきて、変な処理してしまう。
なんか設定しないとダメなの？

>>357
これって有料になったの？
VRだけ？

2Dだと、ほぼほぼ裏ビデオみたいになって満足できるレベルだけど、VRはまだまだだな。それでも無破壊のまま観るより楽しいけど。

VRは学習元が少ないって感じ？

VRは魚眼系の下端の方がとりこぼしやすい
AIに聞いたら「Area Selection VR to Flat」モードでマウスで該当部分を指定してやれとか言うけど、二度がけよりも元動画を切り分けてレイヤーで合成しろとかむちゃなことを言われる

魚眼変換してもきっちり格子状にならないタイプのモザがあったりするから
その手のものはどうしたらいいか分からない

魚眼不要なタイプの方でも端の方は引き延ばし歪められた映像にモザをかけられているから
まともな復元が困難なことが多い
こちらは歪み映像にモザをかけられたことに対応した学習モデルが必要なんじゃないかと思うが実現は難しいのかな

SBS+魚眼は魚眼じゃない部分も判断してやってくれてるけど取りこぼしも発生することがあるな
SBS左右別処理なら復元できるところがSBS+魚眼だと復元できてないことがある
中途半端に破解してたりすると2度掛けにも向かなくなるし
SBS+魚眼なら実質VRなんでもOKというわけにはいかなかったな

v0.9.0来たよ

新しい復元モデルはありません:) しかし、Discordにはいくつかのプレビューがあります
2 つの新しい検出モデルを追加しました:rfdetr-v6 とrfdetr-v6-large。 どちらも精度は似ていますが、rfdetr-v6 は rfdetr-v5 と比較して 2 倍高速です。 V6-large は 4K コンテンツをより適切に処理できます。 新しいモデルではデフォルトの検出しきい値が高くなるため、カスタム モデルを使用した場合は確認する必要があります。
VR専用の検出モデルを追加しました: rfdetr-vr-v1。 Zelefans VR モデルはデフォルトで含まれなくなりました
モザイク検出ロジックの改善。 ミス検出と誤ったモザイク検出の処理方法を制御するための 2 つの新しい設定が追加されました。 Jasna はデフォルトで、マスクを補間することで検出漏れを埋めようとします。 これにより、困難なシーンでのモザイクのちらつきの問題が軽減されるはずです。

…V6-largeってどこにある？

大型リリースだね jasna v0.8.1 → v0.9.0 主な変更ざっくりまとめ

・検出モデルが世代交代 新デフォルトの rfdetr-v6 と 4K 向けの v6-large、VR 専用の rfdetr-vr-v1 が追加
・VR 復元が大幅強化 全フレームを丸ごと歪み補正するのをやめて、モザイク領域ごとに fisheye/gnomonic 投影して復元する方式に スタジオをファイル名から自動判別してルーティングまでやる
高速化多数 色変換・デノイズ・LUT・検出前処理が CUDA カーネル融合、エンコーダの stream 整理、GUI のモザイクスキャンも並列化
・ --fmp4 追加 処理中のファイルがその場で再生できて、途中で落ちてもそこまでは生きてる MP4 が出せる
・ --sharpen 追加（CAS シャープ）ビットレートの上限もソース連動になってファイルサイズ暴発しにくくなった
・ --scene-detection 追加 シーンのカット境界でクリップを切るので、カットまたぎのちらつき対策になる
・デコーダに VALI バックエンド復活 壊れかけのファイルに強くて、ダメなら自動で PyAV にフォールバック
・検出の時間フィルタ（隙間埋め＋最短継続時間）と AV1 の NVDEC デコード修正
・AMD (ROCm) 対応が本格化 Windows ネイティブの AMD ビルドも出るように
・GUI は HiDPI 表示の修正、停止ボタンでジョブが固まるバグ修正など

注意点: 検出まわりの変更で TensorRT エンジンは作り直し（初回また時間かかる）

>>367
「モデルの選び方」に書いてある 別途ダウンロード要

>>369
ありがとう！そんなところに書いてあったとは💦

V0.9.0を起動させたらシステムチェックでずっと止まったままなんだが・・・

0.9.0はGPUの使い方が最適化されてるみたいだね
前は3Dは100%と60%を行き来してギザギザが深かったんだけど
今は最低でも88%で100%に貼りついてる時間が長い
Video Encodeも90%くらい、VideoDecodeも70%くらいで前より仕事してる
専用GPUメモリが、自分のグラボは8Gなんだけど、
前は6GBくらいまでだったのが6.8GBくらいまでギリギリを攻めてる

もうv6か進化が早すぎる

変わったのは検出モデルだからもともとうまくいってたのは正直変わらない感じかな

四角が見えたとたんに興ざめするから復元精度よりも取りこぼしの方が重要な気はしてる

>>375
それわかるわ。
絶対に性器が映っていない角度でもモザイクかけている場合があるから、それが無くなるだけでもマシ。

処理速度が8.1の2倍近く早くなってる

>>369
モデルの選び方
v6-large is a separate download (check models docs)　はどこにありますか

>>378
https://github.com/Kruk2/jasna/releases
Usage（使用方法）→Learn More（もっと詳しく知る）→Choosing models（モデルの選択）にある

>>379
ありがとうございました
みつけました

この季節の作業は排熱がキツイ

処理時間と出来上がりサイズ　比較
zelefans-vr-yolo -v2

302です途中で書き込みスマソ

元ファイル　フレーム幅1280　サイズ　593MB　長さ　35:35

処理時間と出来上がりサイズ　比較
zelefans-vr-yolo -v2　21:45　1,308MB
rfdetr-v5 29:35 1.307MB
rfdetr-v6 21:34 587MB
いずれも　エンコード　H265　CQ20　の結果
処理の仕上がりは、ほぼ同じ感じ
処理速度はV6が若干早い
処理後のサイズは　V6がほぼ元動画と同じくらいに収まった

元動画にもよるとは思う

日曜日に0.8.1をダウンロードして、コーヒーを奢ってテスト変換を始めたばかりだったけど、
動きが早い。
またダウンロードしなければ…

4KじゃないのにLarge使ったら単に遅いだけか

vrでsbs魚眼にすると四角の枠が出るんだな
そこそこ破壊できるのに残念

383 追記だよ

zelefans-vr-yolo -v2とrfdetr-v5は0.8.1
rfdetr-v6は0.9.0

0.9.0　は処理後のファイルサイズがいい感じ

グラボ高騰してるから9070XTで0.9.0してみたいけど使ってる人居ますか？
使用感知りたいです

>>371
Windowsで4kモニタを使って、ディスプレイの設定で拡大/縮小の%いじってる？
YESだったらjasnaのissue #253で報告されている問題
4kでこれを200%とかにしていると起動しないね ここいじっているなら150%(推奨)にすれば動く

issue報告のスクショに報告者映り込んでで草

371の現象は次の設定をすればディスプレイの拡大縮小率を変えなくてもOKかも
１．Jasna.exeファイルを右クリック
２．「プロパティ」を選択
３，[互換性]タブを選択
４．「設定」の[高DPI設定の変更]を押す
５．「高DPIスケール設定の上書き」の「高いDPIスケールの動作を上書きします」にチェックを入れる
６．拡大縮小の実行元：「アプリケーション」を選択
７．[OK]を押す

>>389
>>390
拡大/縮小のサイズが175になっていたので150%にしたらアッサリ起動して使えました
有り難うございました！

V9.0にしたらエラーで進まねえ...どんなに検出モデルや設定を変更してもダメ
なんでだあああ

v0.9.1出とるぞ
アプリ起動時のフリーズ問題の修正とかもあるらしい

>>393
え？見当たらんがどこにあんの？

v0.8.xでVRモード使うと何か埋め込まれて、VLCで試し見するとVRモードで表示されて見にくかったけど直ったな

jasna v0.9.1 リリース 変更点ざっくりまとめ v0.9.0 の翌日だけど中身デカいよ

・VRAM 大幅削減：720p 7.9→4.3GB、1080p 8.4→4.9GB、4K 10.6→7.3GB（RTX 5090 公式ベンチ、速度そのまま）VRAM 少ないカードに朗報
・Max Clip Size 変更で再コンパイル不要に GUI スライダー上限も 180→720 に拡大
・CUDA Graphs デフォルト有効で e2e 2〜10% 高速化（問題出たら JASNA_TRT_CUDAGRAPHS=0 で切れる）
・AMD：復元中に出力が壊れる件（#252）とクラッシュ修正
・Windows の表示スケール 200% 以上でウィンドウ潰れ・チラつき・起動フリーズを修正

>>388
作者がラデ持ってないらしくリリースのたびに基礎的なバグが見つかる状況
9070XTなら今はまだlada-ROCmの方をすすめる
issue上がればすぐに対応はしてくれてるから、そのうち追いつくだろうね

Discoだと作者AMDは諦めかけてる気もするけどね

0.9.1すごい！8GBのグラボで5GBぴったりに収まってる
この調子で8K VRも扱えるようにならないかな…

V6-large、クリップサイズ60設定で8KVRスタートできた！
以前までは即エラーだったからこれいけたらゲームチェンジャーだな！

5070ti 16GBで8K VR行けたよ。
VRAM15GBくらい使ってた。

帰ったら試そ

>>400
VRAM12GBで11.2～11.7GBくらいを推移しててエラー落ち
16GBのグラボ欲しすぎる

アップデートが頻繁だな
作者さんには頭が下がる

8kVRはVRAM12GBでv6-largeのクリップサイズ60で、出力ファイルが作られないまま延々と同じことを繰り返していたけど、
BasicVSR++コンパイルをオフにしたらちゃんと動作している模様
出力ファイルもサイズが大きくなってきていて、現在9％

>>403
Playable while processing (--fmp4) オプション付けておくと落ちる直前まで処理した動画を再生できるぞ
v0.9.0で追加してもらった機能

あ、Windows版です

>>406
どこかでリクエストできるの？

>>408
100ドルぐらい寄付して、連絡欄に書けばやってくれるんじゃないの？

じゃどこでDLしてんだよ

GitHubで公開してるんだからIssue発行すればいいんじゃね？

>>408
issue #244 発行したぞ