【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

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？