【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

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