【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

>>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