【超解像】Lada part6

前スレ
【超解像】Lada part5
https://egg.5ch.io/test/read.cgi/software/1782703217/

■　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

破壊を極めるという事はモザイクのチンコを鮮明に映すという事

潜在的なゲイと愉快なオカマ達のハッテンバはここですか？

みんなチンコが大好きなんだよ。
某ショートスリーパーの無修正ちんこも男女問わず話題になったくらいだし。

みんなデカくてハリのあるガチガちんぽが好きってだけなんだよ
短小やフニャチンや汚れが目立つちんぽは嫌われる

石器時代や縄文時代のはるか昔から
生殖器崇拝はしっかりあったからな
太古から人類のDNAに刻まれてるんだよ
みんなチンコとマンコが大好きなんだ

やっぱゲイじゃん

女子目線の印象によると、結局男は女性器よりちんこの方が好きなように見えるらしい。
性的な意味ではなく。

>>2
フェラッチョも挿入も興味ないの？ｗ

mac版のmiohが404

mac book proユーザーだからlanaのGUI版使ってるけどすごく時間かかるね。
40分の動画でも10時間くらい？
window買ってもいいけど、どのくらいのスペックあれば快適なんだろう・・・

>>9

あまり需要がなくってプライベートにしてる

>>10

M5 Pro 48GBで160fps

>>11

公開した。

OS27必須と思って。

SeedVR2+LoRA一次復元の改善が行き詰まり気味なので気分転換にJasna modi版のFlashVSR二次復元をメンテした
・scale 2倍を追加(inline/offline両対応)：512px処理なのでinlineで約4〜5倍速くVRAM 3.5GB減、offlineだと約2.5倍速くVRAM 5GB減
・色補正を常時適用：復元領域だけ色味がずれていたのを、BasicVSR++ 一次復元の色調に合わせるようにした
・clip 32上限撤廃：inlineは通常の --max-clip-size(既定90)がそのまま効き、offlineは --flashvsr-max-clip-frames の既定を32→90にした
　これでFlashVSRの処理時間がほぼ半分になる
VRAM 16GB でscale 4を使う人は --flashvsr-tiles 2 を付けてくれ (scale 2はtiles無しでOK)

>>14
今日アップデートされてた

flashvsr_inline_secondary_restorer.py
flashvsr_inline_worker.py
flashvsr_offline.py
flashvsr_phase2_driver.py

この4つを書き換えればおｋって事？

>>15
git使ってｗ
他にも更新しているファイルがあるから git pull してくれ

>>16
実はこのへんのファイルを既にいじってる(offline処理でFlashVSRX4＆クリップサイズ512で実行に設定して、最大でVRAM消費が11G弱)ので
とりあえずバックアップをまるごと取ってからアプデしてみるね
色目は確かにズレた違和感あったので合わせられるとありがたそう

>>8と>>18は女より男が好きらしい。

>>2だった

そんな必死に否定せんでもええがな

きっしょ

flashvsrの4倍めちゃめちゃ時間かかるね
4fpsぐらいしか出ないから5分の動画の処理に30分以上かかりそう

>>14
13700＋4070の環境で
・一次basicVSR＋二次FlashVSRX2(タイル分割処理なし)＋inline設定(一時修復プロセスのブロックごとに即実行、でいいのよね？)
　Maxクリップサイズ=512程度なら、1080Pソースの処理にVRAM消費11GB前後で行ける
・これまでよりすげー速くなった、もうJasna本家に導入されてもいいくらいでは…
・修復部位の色合いの違和感が消失
・FlashVSRX4はタイル4分割なら実行可能だった、X2との仕上がりの違いは試した範囲だとあまりわからなかった

2次修復の精細度はJasnaの画像修復に近い精細度を動画でやれてるくらいな感じ
毛のディティールが過剰になりがちなのはFlashVSRの癖っぽい？
一つ気になったのは2次修復まで終わってエンコードに入っても、VRAM消費が高止まりなままだった事

次の更新いつくるんだろ

復元モデルもアップデートして欲しい
でも重くなりそうだな

>>24
VRAM消費が高止まりのままだったのはoffline指定で動かした時の挙動？
jasnaの処理が終わってもVRAMを開放せずに残っていたとかだったらまずいんで
もし不具合っぽい動作があったらgithubのissueで報告してもらえると助かります

>>27
inlineのほう
短すぎない動画で実行すると、修復とエンコードがある程度同時？交互？進行していてVRAMを保持しているのは分かるんだけど
修復が100％終了して、エンコードのみ残ってる状態でもVRAMは修復実行中と同じく、11G前後使ってるままで最後まで進む
エンコードも終われば解放される(複数動画をまとめて登録して実行した場合も大丈夫)
offlineでの起動はまだあまり試してないので判りません

>>28 なるほど
進捗バーの100%は「修復完了」じゃなくて「デコードと検出が終わった」時点で到達するんだわ
なので100%になった後もキューに残ってる分をFlashVSRがまだ修復中
VRAMがつかみっぱなしに見えるのはそのためで、裏でまだ働いてる状態
解放はパイプライン全体が終わってモデルを捨てるタイミングなので、残りの修復が片付くまで保持
inline版はモデルを常駐させる作りなのでこうなってます (offline版は別経路)

あと、クリップサイズ512だと1クリップが閉じるまでが長いので、100%の後に残る処理もその分長くなって余計目立つと思う
ちなみにinline版はクリップを小分けにして流す作りで、その小分けの単位はクリップサイズとは別にFlashVSR側で固定されてる
クリップサイズを大きくしても小分けの数が増えるだけでサイズは変わらないので、FlashVSR側のVRAM常駐量はほぼ一定だったりする

>>29
じゃあ心配しないでこのまま使いますね
二次修復の出来は個人的にはladaが登場した時レベルの衝撃、素晴らしいお仕事

>>13
thx
012の app/Contents/Resources に runtime 以下が含まれていなかったので
010から拝借したらモデルのcoreai変換できた

>>31

報告ありがとうございます。
同梱するようにしました。

もしよかったら環境とfpsどれくらいでてるか？教えてください。

>>29
ちょっと質問
>inline版はクリップを小分けにして流す作りで、その小分けの単位はクリップサイズとは別にFlashVSR側で固定されてる
この「FlashVSR側で固定されてる」クリップサイズって数値はいくつ？
これに合わせて・あるいは等倍で設定しておいたほうが能率よかったりする？

>>33
FlashVSR側で固定なのは「サイズ」じゃなくて刻み
クリップを8k+5フレーム(最低21)に切り上げて、先頭21→あと8ずつ回す作り
合わせるなら8k+5の値(93、125、181)が候補
効率に効くのはクリップを長くするほう(既定(--temporal-overlap 8)だと境界ごとにoverlap 16フレームを二重処理してるので)
実測で90→93が−4%、90→181が−10%、240で頭打ち、VRAMは181で+0.2〜0.4GB

目安: VRAMに余裕があれば181、16GBでscale 4の1080pみたいにギリギリなら93
(既定の90のままでも損失は4%程度)

>>32
早速の対応ありがとうございます
今後も期待
Mac mini M4 16Gですが、fpsは元素材によって変わってしまうので何とも。

>>35

FHDだとして等倍ぐらいの速度は出てます？

>>34
把握、感謝

>>36
coreaiを使うと並列数1でもswapが20〜30GBくらい発生して途中でやたら遅くなってしまいます
008でcoreml使用では問題ないレベルで完了

>>38

とりあえず、私のおすすめ設定


https://jpeg.men/1Kf0dJrJnpu.jpg
https://jpeg.men/1Kf0dJrJnpv.jpg
https://jpeg.men/1Kf0dJrJnpw.jpg

>>39

一時ファイルは全部外部に

mac版のmioh興味がありますがどこで入手可能？

>>41
https://github.com/mioh-labs/mioh

ありがとうございます

>>24
これ以上のSeedVR2+LoRAのディテール改善は自分には無理っぽいので諦め、FlashVSR二次復元の方をさらに改良した
--flashvsr-accel: FP8でFlashVSRを高速化(すまんがRTX40系以降とfork版sh202603/FlashVSR_plusが必要)
・FlashVSR単体だと3〜4割速くなってる(対応してなきゃフォールバックして従来通りの挙動になる)
・RTX5080で1080pを二次復元scale x2指定して通しで回すと162秒→127秒で、VRAM消費も1.4GB減った

--flashvsr-lora: 毛の過剰ディテールはFlashVSRの癖なので、それを多少緩和するLoRAを作った
・inline専用でaccelと併用できる
・LoRAを使っても5%くらいしか遅くならない

詳細はドキュメント参照してください

必要なリソースが見つかりません: Swift native detection model: v4-fast-coreml
と出てエラーが出てしまいますが、何か対策はありますか？

>>45

モデルをダウンロードして、mac専用に変換しないといけません。
同梱している.zshファイルを実行してください。
osは27にしてね。

>>46　
ありがとうございます。起動はできたのですが20%らへんのところで
Swiftネイティブプレビューを開始できませんでした: Cannot Decode
mioh-native-coreai-preview: Cannot Decode
と出てエラーになってしまいました。
ネイティブプレビューというのは何なのでしょうね？

>>47

動画が壊れてません？

一応ladaとかだと問題なかったんですよね・・・
比較しようと思って実行したので。
他の動画で試してみますね

あ、もしかしたらOSアップデートしてから動画とか開いてなかったのが原因かも？

ありがとうございます。無事解決しました。

>>51

よかったら、環境とか、報告いただけるとありがたいです。

>>52
mac book pro AppleM4 16GBです
大体30分くらいの動画で３０〜１時間で処理が完了しました。

>>53

おすすめ設定で、ですかね？

ネイティブ並列数を最大にしたら、速くなるかも。

M1 Mac mini 16GBでほぼ等倍です。

>>53

あと、３つの一時フォルダは可能な限り外部で。

>>54　
ありがとうございます。試してみますね。

>>55
あ、おすすめ設定にしてました。
外部というのは、外付けHDとかって意味でしょうか？

>>57


はい、外付けです。

>>58
ありがとうございます。HDはなぜかアクセス権が与えられなかったのですがSSDだとできました。
確かに、速度が全然違いますね

>>59

ログを見るとfpsがわかるので、
また知らせてください。

>>60
60~180fpsと結構差がありました

>>61

大体

180fpsはモザイクの無いところ
60fpsはモザイクのあるところです。

30fpsの動画を復元すると2倍速ですから、
lada環境から比べると雲泥の差です。

>>62
すごい速度ですね
こちらの方が顔モザイク検出機能もありますしね

>>63

顔モザイクは動くかどうかわかりません笑

mioh

ネイティブ並列数を10まで増やしました。

M5 maxやultraなら400とか500とかfps出るような気がします。

どなたか試してもらえませんか？

魚眼VRでzelefans-vr-yolo-v2を使って「SBS+魚眼」すると下方左右でモザ残りが発生するし、rfdetr-vr-v1でも結果はいまいち
で、色々試してみた結果、最初にデュアルフィッシュアイに変換してからzelefans-vr-yolo-v2で「SBS-左右別処理」するのが最も良い結果となった
もちろん、元の柱状投影に戻さなくても、デュアルフィッシュアイのままで再生できる
【デュアルフィッシュアイへの変換コマンド例】

ffmpeg -i input.mp4 -vf "v360=hequirect:fisheye:in_stereo=sbs:out_stereo=sbs" -c:v hevc_nvenc -cq 22 -c:a copy output.mp4

デュアルフィッシュアイは周辺部分の歪みが少なくなるので、普通に2Dとして再生した時に結果の確認もやりやすいし、なんなら、2D再生して楽しむこともできる

魚眼はv8に比べて9、10は認識が悪くなってしまったからv8を使ってる
映像全体の魚眼変換をやると
映像全体の画質がモヤっとしていると感じたのでもうやらないな

Jasna modi作者様


swiftVRというプロジェクトはご存知ですか？

https://github.com/H-oliday/SwiftVR

macでやってみたら試験段階ですが、めちゃ良好。

FlashVSRを動かしてないので比較はできませんが、
面白いと思います。

ご存知でしたら、忘れてください笑

>>68
「SBS-左右別処理」も「SBS+魚眼」も中央部分は良いが、上下端に近づくと横に拡大された映像に対して復元を行うので2Dの時と比べると品質はかなり落ちる
それに対して、魚眼VRをデュアルフィッシュアイに変換した状態で復元を行うと、映像に歪みが少ないので2Dの時に近い品質が得られる
ということで、破壊部分に限って言えばこれがベストだと思われるが、変換したことで動画全体の画質が低下するというのなら、非常に時間はかかるが以下の方法はどうだろう

1. 元の魚眼VR動画（動画1）をデュアルフィッシュアイに変換して動画2を作成する
2. jasnaで動画2を「SBS-左右別処理」して動画3を作成する（zelefans-vr-yolo-v2推奨）
3. 動画2と動画3で、各ピクセルのRGB値の差の絶対値の合計がしきい値以上の部分だけを抜き出し、さらにfisheye⇒hequirectに戻した動画4を作成する（ffmpegで1回で可能）
4. 動画1に対して、動画4の画像がある部分（black以外の部分）を置き換える（ffmpegで可能、非常に複雑になるが3と4も1回でできるかも？）
（動画2〜動画4は全て一時ファイルになるので、品質は上げていい）

なお、デュアルフィッシュアイに変換した時、丸い映像の外の部分が気になるなら、このようにすれば黒くなる
ffmpeg -i input.mp4 -vf "drawbox=0:0:iw/2:ih:black,drawbox=iw/2:0:iw/2:ih:black,v360=hequirect:fisheye:in_stereo=sbs:out_stereo=sbs" -c:v hevc_nvenc -cq 22 -c:a copy output.mp4

もちろん、blackの部分をwhiteに変えれば白くなるし、redに変えれば赤とかもできる
左右の色を変えて紅白も可能だけど、ヘッドセット被って片目ずつ瞑って見ると映像の切れ目の色が違ってしまう

この方法だと、元の動画1から最終動画への再エンコードも4で行う1回だけとなる

mioh Universal 0.14.3-014
M6 32GB 設定はデフォのまま
動画情報: 1920x1080 / 29.969fps / 13:52

処理統計: 24929フレーム / 検出対象22101フレーム / 復元321クリップ / 76.2fps / 経過 05:27
並列構成: 時間バッチ1レーン

処理統計: 24929フレーム / 検出対象22101フレーム / 復元321クリップ / 89.9fps / 経過 04:37
並列構成: 時間バッチ2レーン

処理統計: 24929フレーム / 検出対象22101フレーム / 復元321クリップ / 91.6fps / 経過 04:32
並列構成: 時間バッチ3レーン

処理統計: 24929フレーム / 検出対象22101フレーム / 復元321クリップ / 81.4fps / 経過 05:06
並列構成: 時間バッチ4レーン

処理統計: 24929フレーム / 検出対象22101フレーム / 復元321クリップ / 50.2fps / 経過 08:17
並列構成: 時間バッチ5レーン

処理統計: 24929フレーム / 検出対象22101フレーム / 復元321クリップ / 29.6fps / 経過 14:02
並列構成: 時間バッチ6レーン

M5 maxやultraなら400とか500とか出るの？

>>69
情報サンクスです SwiftVRは知らなかったです
調べてみたら重たいモデルだけどMPSで動かす想定になっているのでMacに向いている作りのようですね
自分の環境に落としてトライしてみたところ、素の構成だとOOMが出てダメだったけど
コミュニティ版(LightX2V)の内容とFlashVSRでやった高速化手法を取り込んだら
素のFlashVSR_plusより7倍位速くなったｗ (要RTX40系以降のグラボ)

RTX5080でscale 2倍(640x480→1280x960)を試したら48〜50fps(VRAM使用量 8〜8.4GiB)で処理できてる
マジでリアルタイム級の速さ
まだちょっとしか試してないけどFlashVSR x2の結果と比べてアプスケ品質は同等、過鮮鋭は抑え気味でより自然な絵になる印象です
二次復元をこっちに乗り換えるのはアリだな・・・

>>72

M5 pro 18CPU 20GPU 48GBで
2時間作品一本通すと大体160fpsぐらい
設定はちょっと前に出したおすすめ設定にして
検出モデルはv4-fast-coremlで

>>73

Macは行き詰まってます

>コミュニティ版(LightX2V)の内容とFlashVSRでやった高速化手法を取り込んだら

教えてください

>>75
SwiftVRのローカル版でやった最適化はデバイスに依存しないメモリ削減と、CUDAを前提とする高速化
MPSで使えるのは前者だけの見込みだけどMac持ってないので試せないっす
(1) デバイスに依存しないメモリ削減
次の4つはPyTorchの標準的な演算だけで書かれており、CUDA専用のAPIを使っていない
・ReAEのフレームバッチ処理（出典：LightX2V）
　状態を持たない層を数フレームずつ処理し、出力は1つの確保済みテンソルに書き込む
・decoderの分割（出典：LightX2V）
　最後のTGrowまでの状態を持つ部分を先に実行し、捨てるフレームを除いてから、フル解像度の後半を実行
・TGrowとUpsampleの順序入れ替え（出典：独自）
　TGrowは空間方向に点ごとの演算なので、nearestのUpsampleと順序を交換でき、4分の1の画素数で実行できる
・QKV融合後の元の重みの解放（出典：独自）
　融合前のQ、K、Vの投影を解放（約2.6GiB）

つづき
(2) CUDAを前提とする部分
以下の4つの施策は、いずれもCUDAでしか効果がない
・cuDNN attention：名前からわかる通りNVIDA GPU専用
・FP8 DiT：torch._scaled_mm はCUDAとROCm専用で、TritonはMetalに対応してない
・DiTのfusion（torch.compile）：WindowsとLinuxでは、InductorがTritonのカーネルを生成
・ReAE fusion：torch.cudnn_convolution_relu と torch.cudnn_convolution_add_relu はCUDA専用

>>76

ありがとうございます

今まで4KVRしか試してなかったのでデュアルフィッシュアイに変換した時の画質についてはよくわからなかったけど、8K匠で試してみることにした
8K匠はhevc59.94fpsで出力も同じなので、元動画の映像ビットレートを1.5倍（ハードエンコによる画質低下等も考慮）したビットレートを指定した
映像最大ビットレートは取得できなかったが、先ほどのビットレートをさらに1.5倍したものを最大ビットレートとして指定した（これに伴い-cqの指定はやめた）
なお、丸い映像の外の部分を黒にしたのは、そこに映像があるとその部分に無駄にビットレートを割いてしまうのでそれを避けるため

ffmpeg -i input.mp4 -vf "drawbox=0:0:iw/2:ih:black,drawbox=iw/2:0:iw/2:ih:black,v360=hequirect:fisheye:in_stereo=sbs:out_stereo=sbs" -c:v hevc_nvenc -rc vbr -b:v 174000k -maxrate:v 261000k -c:a copy output.mp4

ファイルサイズは、元の動画の約1.47倍になったのでだいたい計算通り
とりあえず、jasnaで「SBS-左右別処理」にかける前にQuest2で見比べたが、画質の劣化は感じられなかった
ちなみに、jasnaで「SBS-左右別処理」（cq22）すると、映像ビットレートは56.8Mbps、映像最大ビットレートは220Mbpsに落ちたのでもっとcqの値を下げた方がよさそうだ
いずれにせよ、適正なビットレートを指定すればデュアルフィッシュアイで十分な画質が得られるので >>70 の処理までは必要ないと思った

Jasna有料の静止画をSD1.5で変換するのって、アニメCGとかでも
元の構図を維持したままモザイク下だけ修正してくれますか？
あまり大きく変わるようならStable Diffusion Web UIでi2iにかけた方が良いんだろうけど
Discordの入り方がよく分からないから投稿サンプルとか見てみたいです・・・

>>80
やってる事自体はi2iのinpaintと同じ
モザイク検出してマスクするのを自動でやるってだけ
ただSD1.5なんで除去後の品質はそれなり

swiftVRすごいな。

現状のMacではチラツキが残ってちょっと目障りだけど、
解像度はめちゃ上がる。
チラツキ対応中。

2xで6fpsぐらいまで落ちるのは仕方ないか。

試しにJasna modi版でSwiftVR二次復元作ってみたけど二次復元目的だと微妙なことがわかった
Scale 2xは速くて、テストに使った1080p動画では一次復元だけの時間に比べて2.5倍位の所まできた
ただしSwiftVRの場合、256px→512pxの2倍拡大ケースで時間安定性が下がる性質があった
(タイルサイズ×スケールが1024より大きくないとダメ)
2xの結果は目視ではっきりわかるくらいにチラつくので実用する場合はscale 4x指定が必要
4x常用だと少ないVRAMのGPUには不利だし、FlashVSRで2xの運用でいいかなと思った

＜参考：RTX5080+Linuxでの実験結果 入力は1080p動画(4203フレーム)＞
　Reference：22.2s (一次復元だけ)
　SwiftVR 2x：53.7s
　SwiftVR 4x：136.4s
　FlashVSR 2x：129.6s (--flashvsr-accel 指定)

>>83

windowsでも同じなんですね。

2xの揺らぎが収まれば、と思って色々試しています。

>>84

Linuxって書いてあったwww

ごめんなさい

>>84
このScale 2xの特性はOSによらないと思うよ
何かいい方法が見つかったら教えてください

>>81
やっぱりinpaintでやった方が無難ですかねぇ　XLに対応してくれれば良さそうですけど


アニメ動画の方だとJasnaとladaでは誤差程度の仕上がりになるけど、だいたい20作に1作くらいの割合で
Jasnaの方がチラつきとモザイク取りこぼしが抑えられて少し綺麗ってのはできますね
ただ全体的に違いがはっきり分かるほど劇的に綺麗ってレベルではない
2Dに関しては後で改善されたverが出た時、確実にやり直すハメになるだろうから
一番好きな作品にだけJasnaかけた方が良いかも

>>86

フリッカー取れたよ。

https://uu.getuploader.com/douzinsi12/download/241

PASS:0143

素朴な疑問なんだけどアニメの場合破解したらこうだったパターンってないのかな
https://pbs.twimg.com/media/EtNwDTMVcAArvt-?format=webp&name=large

>>88
サンクス！
テストで使ってる1080p動画で測ったら、Scale 2xの揺れがScale 4xとほぼ同じレベルまで落ちた
ボケだけ揃えた比較基準用の結果じゃここまで下がらないから、安定化の効果で間違いない
素のSwiftVRが枠の跳びに半分くらいしかついてきてないのも確認できた
「輪郭が太く細く」の正体はたぶんこれだと思う
教えてもらった方法をJasna modiに組み込む方向でやってみる

>>90
利用者です
VRAM 12GBなのでオフラインモードの追加を待ってます

>>90

よかった。

しかし、
SwiftVRこれ凄いよね。
正直感動してる。

二次復元今までうまくいかなかったから。

mioh for mac

swiftVR採用のROIエンハンサー搭載バージョン公開しました。
試してみてください。
モデルは全部構築し直しで面倒臭いと思うけどよろしくです。

ko-fiも待ってます。

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

すごいことに気づいてしまったかもしれん
モザが斜めっていて魚眼であることは間違いないけど、処理すると下方左右のモザが残ってしまうやつあるけど、その対処方法
デュアルフィッシュアイに変換すると、左右の〇の横が短くなるVR動画があった（見分け方は左右の黒い部分が縦に長いVR動画）
縦はそのままで横を長くするにはどうすればいいかというとh_fovの値をデフォルトの180よりも小さくすればいいが、この動画の場合162で横ピッタリになった
モザを掛けているのはこの横ピッタリの画面の時のはずなので、要するにこの時モザは□になっている（つまり、h_fov=180では□にならない）
さて、この162という数字は何だろうと思ったが、これも色々と考えたらわかった
ヘッドセットで魚眼のVRを再生する時、SKYBOXでも4XVRでもなにやら 180°190°200°220°とあるじゃないすか？
結論だけ言うと、h_fov=180×180÷[魚眼角度] で横ピッタリになるので、162になるのは200°ということになる（どうしてこうなるかは考えてみてね）
当然180°は180°（デフォルトなので省略可）、190°は171°（170.5°）、200°は162°、220°は147°ということになる
具体的にはデュアルフィッシュアイ変換時にフィルターの記述にh_fovの設定を挟めばいい

-vf "drawbox=0:0:iw/2:ih:black,drawbox=iw/2:0:iw/2:ih:black,v360=hequirect:fisheye:h_fov=162:in_stereo=sbs:out_stereo=sbs"

>>92
今回教えてもらった切り出しview平滑化対策をJasna modi版に組み込みました(まずはインライン版)
処理コストは測定誤差の範囲だったのでScale 2x/4xいずれの場合も既定で使うことにしました

RTX系でやってきた者として、SwiftVRで凄いと思ったのはその処理速度
素のアプスケ処理では速いと言われてるFlashVSRの約7倍をたたき出したし
jasnaの処理パイプラインでもScale 4xで約4倍、Scale 2xで約2倍それぞれFlashVSR版より速くなった

>>91
オフライン版検討中なのでちょっと待ってね
ピークVRAM量を落とすにはSwiftVR側も改善必要だった
ところで使っているGPUはRTX 4070 or 5070でOK?
今回処理高速化で使ているFP8はRTX40系以降のハードじゃないと動かないので注意が必要

>>95
ご対応感謝
4070tiです
さっきReadmeを拝見しましたら480pなら12GBでinlineいけそうなのでやってみますね

>>96
ついさっきSwiftVR fork版に入れた更新を取り込んでもらうと1080pでもScale 2xなら行けるかもしれないです
Load the FP8 DiT block by block to avoid a bf16 + FP8 load peak

>>95

MacはPython系を使うとメモリー官権で使い物にならないので、全部swiftに移植です。coreMLやcoreAIというAPIが整理されてきて、メモリー管理がとても優秀な様なので、そこそこ負荷を掛けてもswapに溢れることがありません。claudeとcodex頼みだけど、PCに追いつけているのはなかなか良い笑

>>97
SwiftVSR inline 無事動作しました
処理時間はjasnax2ぐらいなので満足度です
スモークテストで動画全体をscale x 2しましたがアップスケーラーとしても魅力的ですね
古いTOPAZモデルよりよっぽど好みです

>>97
自分も試してみた、グラボは4070で、720Pソースの動画に二次修復をX2で実行して25〜27フレーム/秒程度の処理速度
FlashVSR2Xの二次修復より若干モジャ毛を増やす傾向はあるかも？くらいでディティールはほぼ同等な感じで速度は素晴らしい

新モデルリリースの進捗をずーっと濁してたKrukも「数か月以内には出す」と明言したし、この二次修復と合わせたらスゲーことになりそう

>>99
>>100
インライン版動作確認乙です オフライン版も先ほどpushしました

出来はSeedVR2/FlashVSR並みに見えるのにSwiftVRはあまり話題になっていない気がしたので
何でかAIに聞いてみたら「速さは本物、画質の評価はまだ固まっていない」とのことでした
Redditにもそんな感じのスレがあったよ
RTX5090やH100使って高解像度動画をリアルタイム処理するのに特化とか尖ってるのは嫌いじゃないけどｗ
もったいないなー

>>100
仮に新モデルとこの二次復元をつなげてインラインで処理したらVRAMが最低でも24GB必要になるコースと思たｗ

>>93
macbook pro M1 32GB に入れました
Release版をアプリフォルダに入れて同梱のマニュアル通りに設定したらあっさりSwiftVSRも動きました
リアルタイム再生機能も入っていてMac版jasnaという感じですね
ありがとうございます

リアルタイム再生の方は二次復元はされていないのかな

>>102

リアルタイム再生はROIエンハンサーはできないと思ってください。
合成の項目の各エレメントは使えると思います。

HLS再生いいですよw

質問です。

PCのシステムでは、多数のモザイクが混在している場面で、復元の品質が落ちる現象はありますか？

動画によるとしか答えようがないと思う

>>104
「復元の品質が落ちる現象」って具体的にはなんだ？ (検知漏れ、取りこぼし、復元の絵がボケる、etc.)
ふわっとした質問だとふわっとした回答になっちゃうよ

最近のJasnaのモザイク検知モデル・検知処理にはあんまり不満ないな
miohで問題になっている動画をJasnaのSegment Editorで見て検知がどうなっているのか比べるのが手っ取り早い気がする

ありがとうございます。

ladaの実装を見ていると、
複数のモザイクが重なり合うような場面で、
復元対象の枠が急に大きくなったり小さくなったりする可能性があって、
それに引きずられて復元画質が極端に悪くなるという現象があります。

jasnaは使えないので、
ladaとは違う実装のようですが、
jasnaでは同様の現象があるのかな？と思ってお伺いした次第です。

ぶっちゃけて言えば、
「顔の周りが多くの竿でモザイクだらけ」
みたいな場面ですw

>>107
画面内にモザ多めの動画でjasnaとlada-exとで残モザイク量を比較したことがあるけど
その時使ったデータだとjasnaの方が取りこぼし少ない結果でした
#jasnaはシーン切り替わり検出やモザのトラッキングなど独自処理あり

書いてある現象はlada-exに出したPR#28が参考になりそうな気がする
lada-exの方も作者さんが改良しているので、まだ調べてなかったらソース読み込むと良いことあるかも

お前らの言ってる事の1割も理解できない

>>109

それでも楽しめ！！w

>>108

ありがとうございます。

行ってみますね。

jasna本家に大量のコミットがあったのでそろそろ新しいリリースが出そうだが、使い勝手改善、リファクタやバグ修正がメインっぽい
新モデルや復元処理が何か新しくなるような変更は今のところ入って無さそうなんだよな・・・

jasnaに課金しようと思うんだけど、UNex-4xってどんな感じですか？
3Dアニメーションのモザ消し試してみたけど、rfdetr-v6は取りこぼすし、v1は時間かかるし、lada yoloはその中間な立ち位置だと思ってやってるんですけど違ったらすみません。
使ってるかた教えてください〜

V6でそんな取りこぼす？

>>113
基本設定の検出しきい値を下げたらええんでないの？
モデルによってデフォだと0.25～0.45になってるはずだけど
極端な話、0にしてやってみるとかさ

>>113
取りこぼしの話とUNex-4xは別件ですよね。UNex-4xは２次修復なので検出とは関係ないので
個人的にはRTX Super Resと大きな違は無いと感じた

>>116
× UNex-4x
〇 UNet 4x

LTX-2.5ベースの新復元モデル「ltx」がmainに追加されたので次バージョンで新モデル来る
以下、調べた結果
- LightricksのLTX-2.5(22B 動画拡散モデル)をモザイク復元用にfine-tuneしたもの
- BasicVSR++より大幅に遅いが画質最高、という位置づけ、NVIDIA専用
- 非対応： ストリーミング、セグメント、unet-4x等の二次復元、denoise、VR SBS
- 重みはINT8で約22GB、VRAMに入らない分はメインメモリからストリーミングするので
　VRAM 16GBでも動く設計(ただし激遅、メインメモリ32GB 以上が推奨になりそう)
- 重みはsupporter専用の暗号化配布で、既存キーでは開かず「LTX 対応のアップグレードキー」が必要とREADMEに明記されてる
- 重み自体もまだ未配布、0.11.0リリース＋キー販売開始まで誰も動かせない

いいね、俺は一部しかしないから大歓迎

いらね

>>114
v5、v6はyoloと比べると検出値関係なく取りこぼすよ
特にチラつきがない薄めのモザイクに弱い

>>109
俺も

>>118
ディスコのほうで新モデルはLTXベースっては明言あったし
デモも連発投稿してるし仕上げに入ったぽいわね

もうVRAM8Gじゃ付いていけなるなるのかぁ

ついていけなくなってから考える

Discordのjasnaのurl教えてください🙇‍♂

今AIやってる人の大半はVRAM12GB、メインメモリ32GBくらいの環境は持ってるだろう
推奨ラインは最低でもVRAM16GB、メインメモリ64GBだとは思うが

VRAM8GBのユーザーが一番多いと思う

>>126

解決しました。
お騒がせしました。

>>128
それはAIやってない人含めてでしょ。

AIとは違うからそんな参考にはならんけどSteamが発表した今夏時点のユーザーのPC環境データだとVRAM16GBが最も多かった、僅差で8GB、大きく開いて12GB
メインメモリは16GBのユーザーが1番多くて、僅差で32GB、60GB以上積んでる人は全体で5％ちょいしかいなかった

16GBって5080？価格コム最安が27万、steamユーザー金持ちだな

>>132
4060tiの頃から16GB版あったし、今は5060tiも16GBある

4060ti/5060tiはPCIeレーン数がx8なんだよな
VRAMあふれ前提の処理だとメインメモリからのデータ転送もネックになりそう

>>131
SteamのビデオカードでNVの16GB版の全部足しても10％なのになぜかサマリーでは26％も16GB使ってる事になってる謎
しかも4060Tiと5060Tiは8GB版もあるから実質もっと減るのに
インテルやAMDはどれが16GBか知らんから数えてないけどトータルでさえシェアが低くてNVの1.5倍もあるとは思えんし
NVは5080，5070Ti，5060Ti，4080S，4080，4070TiS，4060Tiで合計10.49％

v0.11.0 来た

>>136 間違った

>>127
メインメモリ64GB必要なのかな？
JavPlayer の頃に一度 64GB に増設したけど、Lada/Jasna だと 32GB でも十分だったので、PC を組んだ時に半分移設した。

>>138
んなもん、人によるとしか言いようがないだろ

人によるのか

>>138
サイズ普通程度の画像生成やモザイク破壊程度の用途なら64GBもいらんけど、AIでローカル動画生成やLLMやるなら必要でしょう

モザイク破壊ツールのスレでAI動画生成やLLMの話は関係ないだろ
JasnaはVRAM量に合わせて処理してくれるんだからずっと頭いい

他もvramから漏れた分はramに置くでしょ

>>142
ladaなんてメモリがメインと共用で4GBしかないインテル内蔵グラの10年前のタブレットでも破壊出来るからね
10秒やるのに1時間とか掛かるけど
GPUの性能とメモリ量は単に速度にしか関係なく出来栄えを左右しないし
それを生成AIと同じ感覚でグラボ語る意味は無い

今度からltx-2.5入るから生成ですね

>>142
関係あるだろ

なんかreadmeからLTXの部分引っ込めたね

えー　(´・ω・｀)

モデルの抽出には最速でも(これから)2日かかる、ですってよ
少なくとも今日来ることはなさげだからおちんこはしまっておこう

ここから仕様を推察してみよう

feat(ltx):use 512 px windows below 10GB free VRAM
feat(ltx):add fast mode and faster LTX inference
fix(ltx):finish LTX videos without a decode crash

コードをAIに解説してもらえばええんや
RTX50系じゃないと高速化とVRAM消費削減の恩恵は受けれなそう

feat(ltx):use 512 px windows below 10GB free VRAM
768pxモードはVAE だけで7.5GB食うので、足りなければ警告出して512pxにする
VRAM 16GBのGPUは実質ずっと512pxで処理される

feat(ltx):add fast mode and faster LTX inference
RTX50系限定で4bit(NVFP4)の別モデルを使うモード
1.4倍くらい速くなる代わりに、ディテールは少し落ちる

fix(ltx):finish LTX videos without a decode crash
動画の最後のウィンドウでクラッシュしてたバグ修正

また、VRAM 12GBで動くかどうかは作者もわからん模様ｗ
あと、LTXで復元した出力動画が24fpsのままな気がする
元動画のfpsに戻すにはフレーム補完の後処理を各自やれ、かな？

出力動画のfpsについて訂正
内部の24は位置エンコードの換算定数なので、30fpsの動画は「1.25倍ゆっくり流れる24fps動画」としてモデルに見えるだけで、出力には影響しない
とのことでした

自室にNVIDIA DGX Stationとか必要な時代に入りつつある予感。

Amazon見たら5090の値段とか4ヶ月くらい前に買おうとしてた時の倍以上になってる。何となく値段は上がってるんだろなとは思ってたが想像を超え過ぎてた。

来年60シリーズが出たらどうせ値崩れするから

micronが2GBのVRAM配給を辞めるって言い出したから逆に暴騰すると思う

本番と同じコストで回す速度テストがmainに入ったので試してみた
upstream main (81dc8b0) ソース実行、distilled 8step、512px、出力は乱数重みなので復元されない
(コストは本番相当、モデル読み込みだけ省略)

--ltx-trial 実測：RTX 5060 Ti 16GB / RAM 64GB / Win11、torch 2.12.0+cu130

480p 30fps 6秒 (180フレーム、2 window):
scan 17s / encode 4s / denoise 74s (4.65 s/step、初回compile込み) / compose 35s → 約2分10秒 (実時間の約22倍)

1080p 59.94fps 6秒 (359フレーム、4 window):
scan 5s / encode 14s / denoise 110s (3.46 s/step) / compose 73s → 約3分22秒 (実時間の約34倍)

VRAM 15.2GB。16GB は 22B INT8 が乗り切らず PCIe ストリーミングになるので denoise が支配的
window 数はフレーム数で決まる (121フレーム/hop 88) ので、60fps 素材は 30fps の倍かかる

5090が出て4090が暴落したかといえばNO
その時の5090の上の価格で6090が出るだけ

>>157
復元力がどんだけ高いかによるけども、例えば元動画を15フレームに間引き変換しちゃって
Jasnaで処理してからフレーム補完するほうが作業コストが安く付いたりするかも

値崩れにはもう期待しない方がいいと思う。
むしろ欲しいうちに買っておいたほうがいい気がする。。

mioh動かしてみた
M1 MAXの古いMacだけどちゃんと動いてよい
swiftVRは時間かかるので寝る時に流す感じになるけど

もう新品のNvidia RTXは庶民には買えないね
頑張って中古のRTX30系かな？長く使う事になりそうなので簡単に交換用クーリングファンが入手できる機種にしとこう

RunpodクラウドGPUで回すワイ君、低見の見物。

mioh

モザイクの検出漏れを極限まで排除したと勝手に思ってるバージョンw
mioh-Universal-0.14.3-018
をアップロードしました。
検出タブに複数モザイクの扱いという項目が出ますので、
CELFを選んでください。

速度はちょっと落ちます。

Jasna v0.10.0 Win nvidia版を起動後システムチェックでGPU以下がNot checkedになります
何が悪いのでしょうか？
GPUは正常に認識しています
Windows11 26H2クリーンインストール後からです
追加モジュールとかいるのでしょうか？
他の25H2から26H2にアップデートしたものは動いています

>何が悪いのでしょうか？
情報が少なすぎて分かりません

画面に何が悪いか出るやんアホすぎん？

>>165
解決しました
Lada動かしてからJasna動かしたらシステムチェック正常に走りました
ご報告まで

漫湖が見たい

mioh
長い動画だとエラーになるんだけど
Swiftネイティブプレビューを開始できませんでした: Cannot Decode
mioh-native-coreai-preview: Cannot Decode

メインで使ってる環境でも--ltx-trial で LTX の速度を測った
（1080p 30fps 30秒、torch 2.12 cu130、SDPA、3環境とも同条件）
俺環での目安：1時間の動画で 5080 なら7時間前後、5060Ti なら16時間前後

数字は「壁時計（実時間の何倍か）、denoise 1step の秒数」
■ INT8（既定）
5060Ti 16GB Win … 482秒（16倍）、3.28秒
5080 16GB Win … 218秒（7.3倍）、1.42秒
5080 16GB Linux … 200秒（6.7倍）、1.40秒
■ NVFP4（--ltx-fast）
5060Ti 16GB Win … 443秒（15倍）、2.86秒
5080 16GB Win … 191秒（6.4倍）、1.15秒
5080 16GB Linux … 180秒（6.0倍）、1.17秒
■ undistilled
5060Ti 16GB Win … 912秒（30倍）、4.61秒
5080 16GB Win … 397秒（13倍）、1.98秒
5080 16GB Linux … 382秒（13倍）、1.96秒

つづき
・5080 は 5060Ti の 2.2〜2.5倍速い（SM数の比どおり）
・Win と Linux の差は denoise ではなし、Linux が壁時計で 4〜8% 速いのは compose（VAEデコード+NVENC）の分
・--ltx-fast は壁時計で 8〜12% 速いだけ、compose が固定で全体の4割
・undistilled は壁時計で 1.8〜1.9倍、「3倍遅い」は denoise だけの数字
・VRAM は INT8 14〜15.4GB、NVFP4 11〜12.8GB。16GB で収まる
・実重みだと最初に 13.4GB（NVFP4 は 7.7GB）の読み込みが加わる、初回はエンジンコンパイルが入るので2回目から測る

>>170

環境と設定教えて。

>>136
Next week maybe? Kruk 20:48 26/09/30 Discord.com

>>170

あー作った人がこう言ってます。

それなら、復元を進める途中で、次の入力フレームを読み出せなくなった可能性が高いです。「開始できませんでした」は共通のエラー表示なので、開始時の失敗とは限りません。

切り分けはこうです。

* 毎回ほぼ同じ時刻で止まる → その付近の動画データや、デコーダとの相性を疑う。
* 止まる時刻が毎回違う → デコーダの状態や、読み込み・リソースの問題を疑う。

元動画の破損と決めつけることはできません。アプリ側の問題も候補です。 今回、動画内の何分何秒あたりまで進んでいましたか？


ちなみにうちでは起きたことはありません。

50シリーズ持ってないからSwiftVSR、FlashVSRまでかな
どっちの二次復元も大変良き

何が良きだよクソキモいんだよ死ね

バリ切れるやん

そんな怒らないでくださいよ
破壊動画でシコシコして落ち着いて、ね

Ltxとやらは時間かかりすぎて実用的ではなさそうだな

他のAIは工夫したら速くできるけど1秒生成1分だからなw
でも全部やる人は大変だな

初リリース版で遅かったからってその後も遅いままとは限らないんだから
出来る範囲で扱いつつ経緯を見守ればいい
そもそもLadaを大幅に高速化させたのがJasnaの人だから、速度向上に燃えるタイプの変態

所要時間が倍程度なら全然許容範囲
それでさらにクオリティ上がるならね

>>175
動画の長さによって5%10%15%あたりで止まります
M6 32GBでお勧めの設定です

>>184

ログちょうだい

>>184

それかgit cloneして自力でビルドしてみて。

初心者ですがJasna導入してみました
AIはrfdetr-v6がオススメって言うし、つべの検証動画見たらvr_v1のほうがイイって言ってたけどどっちも取りこぼしだらけで全然ダメ
そんでこのスレと前スレ見つけてお前らが言う通りlada-yolo-v4使ってみたらほぼ完璧でした
小川知美の懐かしい旧作のデカモザもちゃんと取れて感動
お前らホントにありがとう！

いや・・・取りこぼし気になるなら　しきい値下げろや　デフォのままつこうとるからV6で取りこぼすんやぞ

怒らないでやってくれ、彼は破壊を覚えたばかりの老人シコザルなんだ

yolo-v4はスレでお勧めされとらんが
過去スレにあったv2_accurateをリネームしてyolo-v4に置きかえたやつの事言ってんのか

質問されたら面倒だろいらんこというな

ああ、スマソ
閾値下げればよかったのね、いろいろやってみますわ
ありがとう
>>188
>>189
ええそうです、老人です
愛する女房がアガってから痛がってやらしてくれないんです
老人には老人の苦労があるんすよ...

ローションつかってくださいよ先輩

嫁にちんちんついてそうな流れだな

>>184

細かいログが出るように作り直したので、
今の018.dmgで実行してみて。

バージョンアップは来週くらいか

>>195
動画情報を読み込み中...
動画情報: 1920x1080 / 29.970fps / 01:07:34
Swift処理を開始しました

進捗: 5% | 03:27 / 01:07:34 | 6192フレーム | 73.0fps | 残り 26:17
進捗: 10% | 06:48 / 01:07:34 | 12212フレーム | 105.1fps | 残り 17:19
進捗: 15% | 10:09 / 01:07:34 | 18232フレーム | 39.3fps | 残り 43:47
Swiftネイティブ処理でエラーが発生しました: native preview decoder failed: {"decoded_frames":22207,"error_chain_truncated":false,"errors":[{"code":-11821,"domain":"AVFoundationErrorDomain","source":"thrown"},{"code":-12137,"domain":"NSOSStatusErrorDomain","source":"thrown.underlying"}],"last_decoded_pts_ns":740940200000,"last_decoded_seconds":740.9402,"macos":"27.0.1","reader_status":3,"stage":"decoded.next"}
mioh-native-coreai-preview: native preview decoder failed: {"decoded_frames":22207,"error_chain_truncated":false,"errors":[{"code":-11821,"domain":"AVFoundationErrorDomain","source":"thrown"},{"code":-12137,"domain":"NSOSStatusErrorDomain","source":"thrown.underlying"}],"last_decoded_pts_ns":740940200000,"last_decoded_seconds":740.9402,"macos":"27.0.1","reader_status":3,"stage":"decoded.next"}

Macのffmpegで再エンコードした動画ですが壊れてる？
Windowsでは問題ありませんでした

>>197

ありがとうございます。

この楚材だと止まるのはいつも同じ場所ですかね？

>>197

019をアップしてます。

分割タブの一番上に読み込み形式と詳細なログの項目つくりました。

試してみてください。

handbrakeでもう一回エンコし直しもできればやってみてください。

エラーの内容はファイルが壊れてて読み込めません。
という内容です。

jasnaのrtx-super-resで使ってるNVIDIA公式Python版SDK(nvidia-vfx)が最近 0.2.0 に更新されて
RTX Videoのフレーム生成が初めて入った (DLSS 5 Neural Renderingはさすがに入ってなかった)
jasna modiにこれを入れたら、フレーム生成がRIFEより2倍以上速くなった
画質も見た感じRIFEと変わらんし重みファイルも要らない
ただしRTX 40番台以降が必要(既定はRIFEのままなので使うには明示指定要)
なお、rtx-super-resの画質と速度は今までと同じだった

>>199
handbrakeで再エンコしても同じフレームでエラーが出ます
エラーが出るところをカットして短くしても別のフレームでエラーが出ます
長い動画は全滅のようで諦めました
お手数をおかけしありがとうございました

>>201
ウィンドウズ環境であった例なので的外れかもだけど
映像コーデックをどう変えてもJasnaではエラー吐くのがあって、原因は音声コーデックをサラウンドにしちゃってたせいだった事はある

>>201

OSのバグかもしれないので、
OSがアップデートされたら試してみて。

DLSS5を女性に適用すると　外人特有の彫りの深いおばさん顔になっちまうからなぁ・・・
マーブルとかアメコミの女キャラと言えば分かるだろう
ただ2Dがどうなるのかは興味深くはある

モニターが壊れたから破壊ができん

たかがメインモニタをやられただけだ

おま◯こだけDLSS5してくれんかなー(グ口マン

DLSS 5 Neural Renderingを二次復元で試したことあるけど、効き方がマイルドで結果はRTX Super Resと大して変わらなかった
パラメタがデフォだったのがまずかったのか？ つか、設定大杉で使いこなせんｗ

Jasna modi 作者様

https://uu.getuploader.com/douzinsi12/download/242

今回のはSwiftVRで生成した4K画像を教師にして蒸留したモデルです。
軽くて速いです。
もし良かったら検証、試してみて。
画質はちょっとのっぺりする。
なんとかして細部をのっけられないかな？

>>209
mioh作者様
この重みファイルだけではさすがに試すの無理な気が
miohのレポジトリも見てみましたがこの重み用の推論コードはまだ無さそう
推論コードもくださいｗ

swiftVRの組み込み方と同じでできませんか？

できない罠🪤

そちらのgithubに提案PR#4でお届けしました。

>>212
ドキュメント連絡ありがとうございます！実験成功しました
確かに画質はのっぺり気味だけど、RTX Super Resの結果よりは好みな感じかも
ただ、jasnaの今のブレンドの仕方だとdistill版はちらつきが強調されるので何等か対策が必要そう

お試しデータだと処理速度は以下だった RTX Super ResとUnet-4xの中間くらい
二次復元なし<RTX Super Res(4x)<Distll版<Unet-4x(本家版)<Swiftvr-inline(2x)

以降はPRの方で返信します

うまくいくかどうかはわからんが細部を増やす方法は思いついた。

チャッピーもできると言ってるが実際はどうかわからない。

やってみる。

VRの破壊はどうなのよ?

最高やで

試しに大昔の疑似で有名だった小林ひとみのやつをぶち込んでみた
そしたら男優がちゃんと挿入時に棒を押し下げて疑似でやってるように再現してくれたわ
昔のデカモザでもちゃんと見抜くのか、AIすげえわ
もっともオカズとしてはブッスリいってるように再現してくれたほうがいいんだけどｗ

Jasnaのissueに投稿されていたMiniMax H3を二次復元的に使うMosaicDiff試してみた
時間かかるんでまだ1つしか処理できてないが、Discordに上がってたLTX-2.5新モデルのサンプル動画よりもリアルっぽく復元してる

ladaの無印とEXの違いを教えてください

lada-exはladaの拡張版です。
説明の一行目だけでも読もうな。

>>212
jasna modiにSwiftVR distill版取り込みました
軽いんで8K SBSのVR動画でも動いた

おまんこが見たいがぜよ

日本にモザイクという規制文化が無ければ、こういった破壊ソフトが生まれなかったと思うと感慨深いものがある。

破壊はエロだけどエコじゃなさすぎる

ノートPCが買える程の高額なGPUと電気代。金持ちだけに許される道楽

今月から電気代爆増確定だからな

とっととAIバブルがはぢけてくれないと話にならんという逆説
景気がいい≒値上がりが激しいだし

AIにバブルは無いですね
インターネットと同じように今後衰退する事はありません

AIは今が黎明期みたいなもので今後ますます加速するんじゃないの

昔の小松美幸や水谷ケイのAV風のやつは下半身全部にモザイク掛かっててもしっかり破壊してくれてデッカイ前貼りしてるのがわかった
永井すみれのAVは珍々は入れてない疑似SEXなのはわかったけど指やディルドはしっかり入れてた
映画やVシネマ、イメビで股間をモザイク処理した作品があれば教えてほしい
映画ならロマンx、イメビならナイスエイジの作品がモザイク処理なのでどこまでいけるかってところです

Vシネマは前張りだし、イメージビデオはモザイクかからない範囲のカメラワークで切り取るから
まず無いな

AV女優のイメビでもナイスエイジ以外はガウスが多いな

ナイスエイジの大友嬢の作品は完全に外れたものがあったからそことどれくらいシームレスに繋がるか楽しみである

>>223
モザイクで肝心な部分が見えないのに抜ける必要があるからこそ、JAVは多種多様な発展をしたんだろうね
それが丸見えになってしまったら、そりゃあ最強過ぎるw
世間にまだばれてなくて、規制もされてない今だけの最高の環境なのかもしれないね

現に、修正前大量流出の時のやつは凄すぎた

>>234
中田氏は嘘だったけど市川まさみが好き
あと戸田真琴も感動した

疑似挿入での演技力スゲーと思た
疑似射精で連戦大量なのは無理なの納得
見て知ってよかったのか、ロマンのままで良かったのか・・・

Linux版jasna v0.11.0 ベータテスト参加中
Discordで連絡取れた

>>217
状況を推測してるんじゃないぞ

Windows版もbeta test募集してますよ



I'm looking for some Windows beta testers
a) has windows 10/11
b) has nvidia card
c) I recognize your nickname (I have terrible memory to names so even if we interacted I might not recognize you...)
d) is a supporter

DM me with your email/unifans nickname
There is one small issue but more or less we can see how stable it is

modiさん、0.11ベータ手にしてると思うから聞いてみたいんだけど
Ltxの超解像サイズを例えば縦横半分の面積で実行して高速化、解像度は2次復元で高解像度化する
って方法だったらVRAM消費を抑えた上で品質そこそこ維持して高速化できそうかしら？

>>218
これすごいね。今後のバージョンアップに期待。

>>241
結果はいいんだけど、MiniMax H3のチューニングは難しいみたい
例えば、寄りと引きのショットが混在するシーンをこれで処理するとハルシネーションがひどくなり面白い挙動する
女優さんに珍珍がにょきっと生える現象がホントに起きて草だった (誰かが書き込みすると、そんなわけあるかと議論になるやつ)

今まで俺ら何やってたんだ…みたいな爆速の出ないかなあ

>>240
Linuxのv0.11.0ベータ版で計った限り、速くはなるけどVRAM使用量は減らないっぽい
LTXのピークはdenoise中の重み(NVFP4 7.7GB / INT8 13.4GB)で決まり、キャンバスを縮めても変わらない
速度は1080p 30 秒で144秒→50〜80秒くらいの見込みだけど、品質的にはどうなんだろ
1080pだと512キャンバスは等倍なので、これを1/2に縮小した入力で生成することになりLTXの売りのディテール部分をVSR頼ることになる
モデルも512/768でしか学習してないから256の出力は未知数だし、unet-4xやSwiftVR-distillの結果がどうなるかはやってみないとわからない
なにせ非公開モジュールなので、やれることが少ないんだよね

なお、LTXの中で一番速い(=品質最低)の設定だと俺環(RTX5080)では実時間の倍くらいの時間で処理できた
品質最低でも従来版と比べたら十分凄いんだけど、品質最高の結果と比べると違いがわかっちゃうんだよな
(品質最高は品質最低の5倍くらい時間がかかる、つまりRTX5080でも実時間の約10倍・・・)

>>244
あ〜なる、学習した解像度でないと地力が出ない可能性があるのか
となると512X512で1次出力、オフラインで2次修復、が現実的なのかな

>>245
作者の学習ソースに近い最近の1080p動画だとLTXの一次復元だけで十分って感じ
低解像度や劣化が強い動画の時に二次復元必要そうかはこれから検証
また、4k動画とかでモザイク領域が512x512や768x768より広くなった場合
今は単純にbicubicで拡大して貼り付けているのでこの拡大処理をVSRに変えるのはありかもしれない
いずれにせよLXTは非公開モジュールなので、modi版では対応できないんだけどね

>>230
TWCCとかペンキで逮捕された後の一定期間のデジプランのイメビはモザイクかかってる

焦点をぼかして修正したやつとか磨りガラス状に
モザイクかけたやつ、ああいうのはソフトでどうにかなるんだろうか？

あの手のモザは対応されてない
今の検知方法とは別アプローチがいる
モデルを専用に調整したらいけるかもしれんけど、そういう動画がそんなに多くないからやる気もでんな

>>218
ありがとう

これやばいねw
めちゃくちゃ遅いけどロマンあるわ

>>250
さっきハルシネーション対策が入ったみたいなんで、面白挙動は出にくくなったかもw
Kitchen attentionとメモリ解放対策も取り込んでくれたので
Sage Attentionを使ってなかったらv1.0.4を使うと処理遅いのがある程度改善されるよ

二次復元的に使う、という事は
1次修復である程度整合性取れてるけどボケ酷い系に強い感じ？
それとも1次修復がダメでも効く？

>>251
まじすか！w
さっき1.0.3入れて使い始めたとこなのに
早速codexくんに頼んでみます

>>252
MosaicDiffは面白挙動が出やすかったからあまりやりこんでない
rfdter-v6で検知→BasicVSR++で一次復元→H3のRef2VAで処理という流れなので、
BaiscVSR++の結果に影響受ける印象 ボケが強いのとかは試せてない

きっちりバグレポしてたらWindowsのRC版テストもやることになったｗ
今度のは海賊版対策か、ライセンスのアクティベーションがオンラインに変わったりインストールされてるファイルの一貫性チェックが入ってる
アクティベーションキーはv0.10.0のサポーターキーとは別なのでLTXを使うには追加課金が必要そう

で、古いVGA素材でBasicVSR++ (単体 / +unet-4x / +swiftvr-distll)とLTX fastを比べてみた
結果はVGA素材だとBasicVSR++に二次復元かけた方がくっきりする
LTXはモザイク領域が小さいと512 pxサイズにバイリニアで拡大してから処理するため出力が柔らかめになるみたい
(1080pの大きいモザイクだと逆で、LTXの方がくっきりする)
ただ、クッキリ度と復元がうまく行くかは別の問題
今のところLTXの方が復元力高い印象なので、BasicVSR++でうまく行っていなかった動画はLTXだと復元成功するかもしれない
個人的にテストで使っている劣化が大きい低解像度素材2本についてはLTXで処理したやつが今までいろいろやって来た中で一番結果が良かった

LTXでも低解像度向けに二次復元的な処理が追加できるといいんだけど、作者は古い素材に興味無さそうなんだよな(技術的には可能なんだが)

LTXなり新しい復元モデル出ると破壊し直さないといかんのや…それまで破壊もおあずけなんや…早よ出してクレメンス…(懇願

てか、そういうモデルが余裕で動くハードウェア持ってるなら Krea2 と MMH3 で自分で無修正エロ動画作った方がいいわ

今回のAIと学習データによる性器はまったりとしていてそれでいて奇跡のデキ…
とかいうボジョレヌーボー評価が無限に出るw

jasna modiのビルドをClaudeに続きチャッピーにも断られたんだけど、どのAI使ってもセンシティブだからダメなのかな？

>>259
Claudeに課金しているのだったらClaude Codeからdocs/jaにある building_windows.md を添付して
「この内容に沿ってビルドして」って頼んだらできない？

>>260
Claudeの課金は期間が終わっちゃって、Androidアプリが作りたくて、今月はチャッピーに課金してるんだけど、チャッピーでできないかな？

>>261
ChatGPTならCodexで同じことできるんじゃないかな？
自分はCodex使ってないのでダメだったらスマン

Linuxベータ版でlarge canvas (768px)が使えない問題はWindows RC版だと直ってた
その後のフル尺テスト実績だとRTX5080はLTXの一番軽い設定でも動画の長さの3倍位処理に時間がかかる(モザイク量にもよる)
Windowsで使ってるRTX5060Ti 16GBはRTX5080の約2.5倍遅いので動画の長さの約7.5倍かかる計算

フル尺やる場合はSegment Editorで処理区間を厳選するか
大きなモザイク→LTX、小さなモザイク→BasicVSR++でハイブリッド処理する機能
(GUI：LTX only for big mosaics、CLI：--ltx-auto-split)なんかを使って
LTX動かす量減らさないと時間がかかって仕方がない

>>263
ltxで生成したデータを使ってvsrppのモデルにするのは？

>>264
LTXのモデルを(より軽い)BasicVSR++のモデルに蒸留するようなイメージかね
LTXの出力はBasicVSR++の学習ソースに混ぜても違和感ないくらいの出来だと思うけど
学習ソースとして使えるだけの物量・バリエーションを揃えるための処理時間が一番のネックになりそうｗ

チャッピーは6使うと、エロは断られます。

チャッピーは６使うとエロは断られる

AIにやらせれば自分みたいにコードの知識無くてもcliベースのアプリも使っていけるし、この先1-2年で、表面上のITリテラシーは一気に引きあがりそうだよね
そうすると今後は何かしら規制も引かれるだろうし、むしろ必要だろうな
AIに直接エロ要求して断られて「つっかえね！」とかなってる人たちばかりならまだいいのだけどw

どういう頼み方して断られているか逆に気になるｗ
直接的な言葉の表現はわかりやすいアウトだけど、AIが勝手に画像や動画の中を見に行くのを止めとかないとダメなのもある

断られたのはURL貼り付けてダメだと返ってきたな
building.mdページはOKだったような気がする
してないけどその時はGeminiだったかな

3Dエロゲの話なんだけどClaudeCode使ってて
「そういう直接的は表現はダメです。ですが類似のこういう表現なら大丈夫ですよ」
と回避方法を指南してくれたことはある
ヤツラも空気を読めるんだ

mosaic diffやってて、一時復元で結果が良くなかったであろう素材でちんこが生えたww
急に存在したとかそういうレベルじゃない
ニョキ！って生えてきて、プランプラン横揺れしてたww
ツヤッツヤのきれいなちんこw

>>266
チャッピー5.6に変えたらやってくれた。教えてくれてありがとう。

>>269
ただ単に、GitHubのURL貼り付けてビルドしてってお願いしただけなんだけどね。Jasnaが問題のあるソフト認定されてた。

エラー吐く
CODECがどうのこうのと
ffmpeg入ってるっぽいんだけど
wingetが機能しない
何ならwingetも入ってる

対処法教えて下しあ

>>275
エラー内容も貼らずに対処法とはこれ如何に
エスパーじゃないんだから

どうして直球で投げちゃうかなー
自分はClaude code使ってクラウドGPUにJasnaをデプロイさせてるが、“研究用プログラム”とか“個人での勉強用”とか最もらしい理由や建前付けてやれば何の問題もなく仕事してくれるぞ

俺は、いかにまんこが好きか
まんこが見え無いと抜けないか
妻とセックスレスなことも含めて切実に頼んだらめちゃくちゃ同情してやってくれたよw

>>274
GitHubのトップページ(README.md)は引っ掛かりそうな文言があるなー (本家の記載だから仕方ないｗ)

>>275
ffmpeg周りか？
PyAVは公式wheelが使えるようになったので前ほど面倒じゃなくなったけど
v0.10.0でVALI forkの組み込みが復活したのとtorchcodec バックエンドがあるので shared ビルド入れるようにしてる
いずれもオプションなので、なくても動くやつだが

こんなメッセージ
av.error.ExternalError:
[Errno 542398533] Generic error in an external library:
'avcodec_open2(hevc_nvenc)'
これで検索したらffmpegが入ってねーからどうのこうのと
wingetってwin11のデフォ機能で入れられるっつーから試したら
無効な構文だの言われて、じゃあ環境変数が〜

しんどいので専スレに来ました

jasnaのパッケージにffmpegは入っているから別途入れる必要はないぞ

ladaだけじゃだめなのすか
ジャｓナって別ソフトですよねい？

>>280
ffmpeg は関係なさそう
Errno 542398533 は「エンコーダを開く時点で CUDA が既に死んでた」時に出る番号
GPU 非対応や設定ミスなら別の番号になる
つまり原因はエンコードより前にあって、エンコーダはとばっちり
見てほしいのは以下：
・エラー全文
　avcodec_open2(...) の後ろに last error log: [hevc_nvenc] ... って続くはずで、そこが真因
　その少し上に thread crashed や CUDA error の行がないかも
・GPU 型番・VRAM 容量・ドライババージョン
・起動時に Sysmem Fallback の警告が出てないか
・配布版や別の環境から持ってきた .engine や *_sub_engines フォルダを model_weights に置いてないか

あと winget の「無効な構文」は、たぶん Python の >>> 画面で打ってるのでは
PowerShell で打てば通る

>>282
modi版試したいわけじゃないのかな？
jasna使ったことが無いならまずは本家のバイナリ配布パッケージを落としてそっちを使うのが良いよ

>>283
1/3くらいしか解らないけどありがとうございます

powershellでも同じなんすよ
しかもpowershell 7ってのを使えってなってたので
それｄも試しましたがダメ。つか7か何か知らんけど
上位版出して使用推奨なら、その7をpowershellにしてくれ
win+rでpowershell7だとだめでpower 7(スペースが必要)
死ね

GTX-1060 6GBというの使ってます
スペック足りないとか非対応なんすかね
視聴はできるけどおっそいのでエクスポートしたいんすよね

>>284
まずは無印かなと思いまして。でもジjasnaも試してみます。
何かwin MEネトラン見ながらあれこれ調整してた時期を思い出させる
疲れました

つか使用要件満たしてないじゃんmy PC
どなたかがやってくれるの待つしかないか

>>287
GTX 1060は非対応だｗ
使ってるCUDA 13系のtorchとTensorRTがPascal世代のカーネルを持ってないので
最初のGPU処理でCUDAが死んで、エンコーダ側がそのとばっちりでこけてた
スペック不足というより世代の問題、さすがにカードが古くて対応もムリポ

最新でVRAMの値が大きいほど良いのはわかるけど価格が高すぎw
jasnaが動く最低のスペックを教えて下さい　
破壊に要する時間がかかっても大丈夫です

>>277

claude はそんなこと言わなくてもやってくれる

>>285
全く関係ないかもしれないけど、以前、なぜかうちの3台のPC全てでWinGetが使えなくなったことがある
PowerShellでもコマンドプロンプトでも何も実行されない（エラーは出ないので存在はしている）
それに伴いマイクロソフトストアも使えなくなった（ダウンロードしようとすると落ちる）
WinGet・マイクロソフトストアの問題で調べて出てきた解決法は全てやってみたがダメ
普通に使う分には問題なかったのでそのまま使っていたが、親戚のPCを組む際にWinのインストールUSBメモリを作ったら、これで上書きインストールできそう
で、3台に上書きインストールしたら2台は直ったが、1台はダメだった
結局、色々試していた時に、システム⇒アプリ⇒アプリの詳細設定⇒アプリ実行エイリアス（または左下の検索で「エイリアス」）でWinGetをオフにしていたせいでオンにしたら直った

ちなみに、いつぞやのWindowsUpdate適用後に、3台共にタスクバー右側の日時・音量・IME状態・インジケーターなどが表示されなくなった
これは地味に不便だったので色々やってみても改善されなかったのだが、上書きインストールであっさり直った

最近、JAVのモザが平均的に濃ゆくなった気がするんだが、ワシの気のせい？
せっかくゆきりのが復活してくれたのに、パイパンのハンデ抜きでもモザが厳しくて破壊がイマイチで。( ´Д`)

>>291
ありがとう！
エイリアス確認したけどONでした新規PC買うかあ
ちなlada-legacyてのが使えるかもみたいな記事見たんだけど
どこでgetできますか

>>289
ボロボロの冷却ファン2回交換したRTX2060S(8GB)だけどJasnaは問題なく動作している。時間はかかるが、JavPlyaerよりは格段に速いのでOK (感覚的に平均30fpsくらいかな)

>>295
レスありがとう　
JavPlyaerより格段に速いという事なのでRTX2060S(8GB)でJasnaに
チャレンジしてみる

11まだ？

今週か来週かって作者は言うてるけどどうなんだろうね

>>296
RTX2000台を今さら買うなら、絶対中古にしといた方がええよ。
2060でもいいなら、2070、2080はもっと性能上なので無難な上、どれも相場は同じで 15000〜20000円くらい。
そのあたりをヤフオクで物色して、評価が高い出品者のを落とせばまず大丈夫よ。
焦らなきゃ12000円くらいで落札できる場合もあると思う。
2000台でまずは走ってみて、新品に買うならもっと後でいいと思う。

ワシもしばらくRTX2080Tiで走ってた。FHDのjasna破壊で実時間と同じくらいだったっけな？
後処理もRTXがしっかり出来たと思った。LADAよかすげえって感動した記憶あるしｗ
蛇足だけど、中古のRTX4080sにしたら処理時間1/3になってRUN中の電力負荷も2080よか小さくなった。
ケースの電源容量が足りなくてボードが落ちてブラックアウトってのが2080ではよくあったのだけど、4080では皆無。
電気代が気になりだした頃に上のボードを考える、ってのも一つの目安かも。

>>288
GTX系だと最低1660だろうな

>>299
詳しくレスしてくれてありがとう
博士が開発したJavPlaerでモザイク破壊を極めたつもりで破壊作業から遠ざかっていたんだわ
久々にsupjavを見たらモザイク破壊度がレベチの作品を見てびっくりw
調べてみたらjasnaというAiを利用したソフトでグラボがGeForce RTXが必要というのが分かった
Radeon使いなんでGeForce RTXを購入する必要があったので専門スレで聞いた方が早いと思い
相談しました　本当に助かりました　>>295にも感謝です

視聴はできるんよねえ
読み込み時間かかるから鬱陶しくて
エクスポートしようとしたらこのざまだよ

>>298
ありがとう
正座して待ってます

vrはモザ残りまくりなんだが、2dと同じくらいに出来る様になったと言うのは別のソフトの話？どこにあるの？

VR動画の作成工程は正確にはよくわからんが、上下のモザが扇型に変形するから破壊できなくなるんだよな。
元動画は魚眼（円形、左右別撮り）で撮影されててその円形の動画時点でモザイクを掛けて、その後スクエアに処理工程で画面の上下のモザが変形するという解釈でいいかな？

>>304
そんな話はどこにもない

大半はモザイク残らん
乱交ものは無理ぽ

VRの画面下端付近のモザは、検出はすれど破壊しきれないね

Jasna 0.11.0 beta版/RC版 のLTXテスト結果
設定は以下の3つ
・Fast mode：OFF (デフォルト、INT8) or ON (NVFP4)
・Model：Standard (デフォルト) or Best
・Sharper large mosaics：OFF (デフォルト) or ON
わかったこと
・Sharper large mosaics ONはVRAM空き12GB必要(足りないとOFFにフォールバック)
・処理時間はほぼウィンドウ数×GPU性能で決まり、入力解像度の影響は小(但し、4Kは追加時間あり)
・Fast mode ONはOFFより約1.4倍高速、VRAM約2.5GB節約、品質はOFFがわずかに上、RTX 50限定
・Best Modelはdenoise 15step (Standardは8step)、少し高品質だがStandardの約1.5倍遅い
・Sharper large mosaics ONはOFF比で2～3倍遅く、効果が出るのは大きいモザイクだけ
・Fast modeだけONにしたとき、長尺動画での処理時間は実時間の約3.2倍(5080)～8倍(5060 Ti 16GB)くらい
・トラック数の影響は小さいが、カット数は大きく影響、頻繁なシーン切り替えはかなり不利
※ウィンドウ数、カット数、トラック数はLTXのスキャンステージでカウントされる数
※すべて正式リリース前の beta版/RC版での結果、0.11.0正式版では変わる可能性あり

LinuxのRC版でlada-yolo-v4がコンパイルできないバグ見つけてしもて、さっきまで対策版の確認してたｗ
対策OKが確認できたんで、これが最後だといいな(WindowsのRC版もyoloコンパイル問題は直ってる)

7年前に買ったパソコンでやってるけど、新しい機能が追加されると、グラボ買い替えないといけなくなるかな？しかし、高いよな。

最低GTX16系
RTX以降が望ましかばい

lada-exもSwiftVRに対応したので実行してみた。5秒ほどのテスト動画だから処理速度など判断できないけど綺麗なのは俺でもわかった。ヘアの解像度なんかマッキーからボールペン位には繊細になってる。

ここまで、
「VR」っていう単語が”エロ動画の3D-VR”と”超解像度AIのVR”で被っちゃってるのだけど、

わけわからんくなってるオッサンには、チャッピーに
『「FlashVSR」、「SeedVR」、「SwiftVR」の特徴と、各々の長所短所を教えてください。』
って質問してみることをお勧めしたい。

スレだけ読んでるとわけわからんくて困っちゃうよねマジ( ´Д`)

>>313
nvidia-vfxの新しいバージョン取り込んでRTX VSRを使ったフレーム生成や出力を直接アプスケする機能も追加されてるね
Lada-ex作者さんとはPRでレビューしてて、ようやく実用的な処理速度と品質が出せたSwiftVRを取り込んでもらった

>>314
いろいろ手だしてスマソｗ

JASNAのエンコード画質いろいろ試したんだけどさH264、H265、AV1　どれも画質悪くない？
他のソフトでエンコしたもんより2段階ぐらいノイジーだし、ファイルサイズも下手すると3倍くらいに膨れ上がる
H264に至ってはQB1ですら細部が消える(ちんこから鈴口が消えた)
仕方ないからH265かAV1のQB1を中間ファイルとして吐き出してるけど　なんだかなぁ

>>315
いやいや、色々と情報ＵＰしてもらえて、そういうもんがあるってのを教えてもらえる
だけでもすごく有り難いし、感謝してるっす。
ご遠慮なく引き続き頑張っちゃって下さいｗ わからんことはチャッピーに聞くからｗ

>>285
jasnaのforkリストの上から2つ目に出てくるやつで、こういうforkがあるね
adding pre-Turing GPU support (GTX 10-series / Pascal and Volta), selectable encode/decode devices, and per-GPU TensorRT engine archiving. See README-BUILD.md.
自分はハード持ってないので試せないのだけれど、1060で動くかも?

>>318
githubのREADME.ja.mdには要件として
「NVIDIA の GTX 16 シリーズ / RTX 20 シリーズ以降の GPU。
GTX 10 シリーズ以前のカード（GTX 1050/1060/1070/1080）では動作しません」
てなっててあきらめたんやけど、そのforkってどこにあるん？

>>319
つ ttps://github.com/QingLiu2333/jasna

お、来るか

>>320
おおお！神かな？
ちょっと試してみますね
ありがとう！

jasna作者からメールでコードが送られてきた。v11からは再度入力が必要な模様。v11 近日リリースって書いてあった。

0.11以降用のコードが届いてる
リリースはもうすぐかな

>>315
fast-pipline、vr-fisheye、tensorrtでの基本処理に加えてSwiftVRの2次復元、RIFEでの30fpsからの60fpsフレーム補間、VSRの2倍アプスケのフルセット同時実行も5080で動いたw
数日前にvramオフロードも実装されてたのですね。

>>325
--frame-gen-backend nvvfx でNVIDIAのVideo Frame Generationを選択できるので、これに切り替えると最強ｗ
jasna modiにも実装したけどRIFEの10倍速でフレーム生成できました

作者からのアプデ通知、Google翻訳の日本語訳だけ貼っとく。コーヒー奢ったやつに届く内容のやつ。
特典に興味あったらコーヒー奢ってみるとええのかも。
『Jasnaをご支援いただきありがとうございます！ライセンスコードは以下の通りです。』
『このコードは、近日リリース予定のJasna v0.11以降のバージョンでご利用いただけます。リリース後、Jasnaを開いて「オンライン（Online）」タブを選択し、コードを貼り付けてください。最大3台のデバイスでご利用可能です。』

追加課金も辞さない腹だったけど以前のコーヒー代だけでいいっぽいな
アレで追加した二次修復モデル・静止画修復モデルとは作業量の桁が3つくらい違うだろうに太っ腹だわね

0.11来たね。

最近検出ばっかでお腹いっぱいだったけど復元モデルどうや？

来たな！

課金しててよかったと思える

まだためせてないけどLTX使うには$25ってあるけど前回$50払ってる俺はどうなるんや

>>333
既に支援済みだったなら、メールにコード送られてきてない？

>>334
コードは来たけどLTXが使えるのかどうかは記されてなかったので気になった次第なんだが、先ほど有効化できてLTXモデルDL中
LTXのお試しモード無効の状態で実行できればOKってことかなあ

LTX、今までにコーヒー奢った人は使えるみたいだね。これから奢る人は25ドル出さないとダメみたい。

>>335
Current supporters get LTX for free
てあるよ(既にサポートしてくれてる人にはLTXは無料です　続けて、だけどコーヒーもう一杯おごってくれたらうれしいなあ　て書いてる)
これから支援する人からは新価格って事かと

すまん見逃してた
そう言うことか

作者相手にどんだけコーヒーが好きなんだよ！ってボケる勇者はいないのか

モデルがDL完了してもLTXがエラーになる
前回15ドル払ったけど、LTXを使いたい場合はあと10ドル奢ればいいってことなのかな

丁度v10で動画放り込んで寝ようと思ってたけど、v11来たから中断。起動時になんかエラー出たけど起動した。これ無事使えるのかな？
てか、LTXモデル14Gもあるのね。
高画質は遅いらしいが、どの程度なのか？とりあえず明日の朝が楽しみだ。

https://github.com/Kruk2/jasna/blob/main/docs/en/models.md#downloading-ltx-yourself
作者の人より、LTXモデルの自動ダウンロードが失敗する場合はこっちから落としてですって

設定によってはVRAMの空きが12G必要みたいだけど、デフォルトならオレのグラボの11Gでも使えそう。早急に買い替えなくても良さそうだな。

一度失敗したな
処理は無事完了、めっちゃいいわ

初回デフォ設定でFHD30fps1分のmp4に18分かかった
出来は確かにいい
もう少し早くなるといいな

LTXって2Dアニメどんな感じ？

0.11.1から起動時にGoogle IMEとCLaunchがエラーでる意味不明
入力系と相性があるのかな

他のゲームやアプリでたまにあるけど言語設定を　米国にしろっていうパターンじゃないのかね

俺も「何とか.dl」のエラーが出てたけど、その後普通に起動したのでとりあえずLTXのDL中
ちゃんと動作するかどうかは不明

起動時のエラーが関係してるのか不明だけどLTXだけエラーで動かないわ
モデルはダウンロードできたし手動でも入れ直したけどダメだ

まーたエンコし直しの日々が始まるのか(歓喜

5080以上じゃないと一本丸一日コースだな

前回$15払ったのに新キーが来ねえ

LTXを全て最高品質にしてSD40分くらいの動画を5080で処理させてるが予定終了時間3時間半くらい

5060Ti16Gで30分の動画を標準•高速でやってみてるけど、いまステップ2でETAが8時間とか出てる。これはきついな。

あ、FHD 30fpsの動画ね

>>346
おそらく元動画ではこんなに描き込んでないよね？ってレベルにディティールが書き込まれることもある
リアルの素材でしか学習してないっぽいけど、basicVSR+とは別次元な何かなのでので試す価値はある、かも

出来栄えは評価してないけど、試したアニメテストデータはカット数が多くて通常の動画の3倍位時間がかかった

5070tiだけどbasicVSR+では1時間かからなかった動画がLTXの高画質・高速モード無しで24時間かかりそう
こりゃ必要な部分だけカットして通常画質の高速モードにしないとやってらんないな

高速モードだけONと高画質・高速モード無し・でかモザ対応ONでは処理時間に4〜6倍差が出る
一番画質の良い設定はまず短い動画で試した方がよいよ
細部が鮮明に出過ぎて逆にリアルじゃない・不気味の谷的な何かを感じることもあったｗ

まいった、今までjavplayerでずっとやってきてladaとか全然知らなかったんだが使ってみたら全然解像度は違うわgtx1080じゃ動かないわ……RTX買って今までのやり直すか……

>>360
自分の環境じゃVRAM足らなくて試せないけど
解像度が480Pとかの動画のほうがむしろ高画質モードがあってるよかん
これまでなら仕上がりがめっちゃぐちゃってたかなーリ古い動画でも驚異の再現するようになったんで、ボケるの惜しいわね
これにModiの2次修復掛けられたら…

ブラウザエロゲの短いクリップでいくつか試したところ、アニメ(Spineで作ってるぽいやつ)の再現度までかなり上がってた
汁描写とかもきっちり分けてんのがびっくり、高画質のJAV以外は特に学習してないって話だったけど…
そのかわりv2vRがなくなっちゃったんで(再追加できるのか？はまだ試してない)検出に苦労するかもしれない

寝る前に放り込んで、今見たらSTEP2で残り時間が240hとか表示されてるんだけど。こりゃ使い物にならないか？

とりあえず1分以下ので試そう、使い物にならないなんて考えはすっ飛んでくと思う

俺のマシンスペックでは、という意味ね。

今はRTX2080Tiなんだけど、グラボ買い換えるかなぁ。
素人考えであれなんだけど、グラボ買い足して、2枚を平行処理みたいな有効活用ってできるのかな？

2060 Super でもLTXは動作しました
30 秒のお気に入りシーンを処理してみたら、非常に鮮明で素晴らしい結果だった。これはもう Uncen と見分けつかない。
basicVSRでのノイズや不鮮明な部分もなくなっている。モザにもよると思うので、ちょっと他の動画も数十秒切り出しでやってみて最終評価かな

>>364
Windowsだと共有GPUメモリ(つまりシステムRAM)に退避できるから、OOM回避してゆっくり動いている可能性ある
共有GPUメモリがVRAMサイズを大きく超えて使われていないかチェックしてみたら

>>362
復元力はそうなんすよ
LTXモデル改善のフィードバックを募集しているので、ボケ気味なのはそのうち改良されそうではある

8GBのVRAMだと13GBがメインメモリに溢れている。
GPU使用率も10%台。GPU欲しくなるね

>>353
コーヒーにメルアドでログインしてマイページ開くとMessagesに届いてるはず

てすと

5090でfhd29.97fps 5分半の動画がyolo4、LTXモデル標準、高速モードオン、大きなモザイクオンで20分ちょいだったわ
VRAM使用量は約20GB

>>367
俺の経験上、売っぱらって新しいグラボに変えるべき。VRAM16ギガのやつにしなよ。

4070でLTXデフォルト設定だと
7倍ぐらいの時間がかかる。
今までのだと半分ぐらいの時間で終了してた。

ファイル名に日本語使ってたせいか
最後のファイル書き出しでエラー発生。(従来のモデルだと問題いなかったんだけどなぁ)

うーん、処理時間が実用的ではないね。
ハイクラスのグラボでもそんなに？

博士が普及型のグラボでの処理に拘ってJavplayerを作ってくれていたのも今更ながら尊敬するわ。

さて、今後のスピードアップ化は望めるかなぁ。

LTX凄まじいなさすがDiTだわ
出来栄えが完璧

Jasnaの人も軽量化にはずーっと力入れてるでしょ、前バージョンまでにJavPやladaよりどんだけ軽く速くなってたか
実質的にメジャーアップデート第一弾なんだからまずは質を素直に喜んどくべき

ビデオカードが高騰してるし
本格的にLTXで破壊するなら
クラウドで借りて処理するというのが現実的かなぁ。

5090なんて100万超えるからね。

まああまり知識が無いから想定が難しいんだけどLTXは技術的にソフトの処理速度改善の余地はまだある感じなのかな？
であればもっとコーヒー驕りたい

まだそんなに時間がかかるなら
Supjavあたりが採用するのを待ってみるかな
自作は当分旧バージョンで

>>380
その通り！
でも、一部の金持ちオタクがハイスペックPCで破解できるという代物（現段階）は万々歳ではないからね。

>>357
ありがとう　処理重いって話出てるからJavplayer時代の遅さに逆戻りしてそうね
LadaやJasnaの爆速ぶりに慣れてしまってると導入をちょっと躊躇するかも・・・
とりあえずRTX5xxxにグラボ新調してからコーヒー奢ってみるかなぁ

モデル　標準　(高速) でもかなり良い出来です

>>385
別フォルダに入れれば良いだけでは？

グラボ今買うなら5080終売で値上がりしそうな5070ti
来年待つなら5080superってとこか
後者は40万以上するだろうけど

5xxxx系は8ヶ月で2.6倍の値段になってる
しかもまだ上がってる最中らしいから恐ろしい

amdが頑張ってくれたらなぁ
人員をさいて動作させろ

先月MicronがVRAM向けの2GBメモリ作るのやめるって言い出した(VARM8GBの製品に大ダメージ)
グラボ全体で更に値上がりしだしたから収まる気配がないのよね今・・・

5000系 16GBで最安値の5060Tiはどう？
これで良ければ近所のドスパラ行ってくる

>>392
2000番台のNvidiaからなら買い替えておいて損はない。

Amazonで5070tiと5080の価格差4万くらいなんだけど、5080買った方が快適かな？

VRAM8GでLTXの恩恵どれだけ受けれるかな？

VRAM8GBでは足りなくてメインメモリを12GBくらい使い出すんだとか
素の状態で実写1本変換に1日かかるって言ってる人いるし
下手すると1.5日位かかってしまうんじゃないすかね

そもそも要件が16GBなんだからオフロード発生で激遅になって使い物にならないっしょ

0.11.1更新されているの今気づいて慌ててインストした。立ちあがったがLTXを選択するのはわかるが
他の設定がよく分からないが、あとはデフォルトのままスタートすればいいのでしょうか？

ちなみにコーヒーおごってキーは届いたが、この後何か設定する必要はありますでしょうか。

>>392
>>309 動くよ
Fast modeだけONにしたとき、長尺動画での処理時間は実時間の8倍(5060 Ti 16GB)くらいかかる

>>394
カードの性能差分くらい快適になると思うｗ 約10〜15%くらいのup？

>>396
にゃる
ピンポイントで好きなとこだけ切り抜いて使ってみます
グラボ買い替えは新モデル出て安くなるまで待つかな