【中国韓国】無碼破解 Part12修正【無断転載禁止】 [無断転載禁止]©bbspink.com
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【中国韓国】無碼破解 Part11修正【無断転載禁止】
http://mercury.bbspink.com/test/read.cgi/avideo/1590015226/ >>712
去年は時折来ていたけど、今年になってとんとお見受けしませんね >>712
いてもいいやん、博士が生きているだけでいいよ
十分におもしろソフト堪能させてもらっているよ
ただ最後に64bit版だけは出しておいて欲しかったｗ Ryzen9 3950xから5950xへの乗り換えで
破解スピードのメリットはどれくらいあるでしょうね。
ちなみにグラボはNVIDIA2080tiだけど。
大して体感できるほどのものではないかな？ >>716
もちろん試した訳では無いけれどあまり変わらない気がする
RAMディスク作ってsafeモードでやればそれなりにちょっとは速くなるかもしれない
fastモードは抽出・エンコードとも200パーセントで頭打ちだものね
博士自身が「将来的にはともかく現行のJavPlayerはVRAM4GBで十分」というアプリだからね
ま 一方で博士は「CPUは速い程いい」とも言ってはいる >>719
過去レスを見ても「もっとCPUをこき使って欲しい」みたいな意見が多いのですね
うちのi7 9750でもタスクマネージャーを見るとほとんどの時間余裕をかましている
ハイエンドの装備は魅力的だけどJavPlayer専用機にするのはもったいなさすぎだと思う
たくさん破解したいのならi5と1660sあたりで複数台組むのが良策だと思っています >>721
博士の活動が続いていれば
ハイエンドマシン限定でリアルタイム破解ができるJavPlayer2などの構想もあったのだけどね
残念ながら開発はストップ中です 博士は地下に潜って新VERの開発に専念してると期待する 地味だが、実は657氏の構成が、CPU・GPUのバランス、静音で、お手本の構成だよ(推論の場合)
学習までやるならVRAM8G必要だから、博士のような構成になる
4K超えの学習には更にVRAMが必要だから、ここで2080tiが必要になる
話を戻すと
スコア的に2080tiなら4750G辺りが基準
逆に3950xなら2080tiを2本で運用するならいい構成だ（2本で運用するには多少のプログラミング知識は必要）
要するにボトルネック以外を強化してもスピードのメリットはない
CPU使用率が減ってちょっと静かにはなるかな
いや、きっと他の使い道があって話しているのだろうとは思うが・・・ おまんこがどれだけ見えるようになるかならないかの討論すげえなｗｗｗｗ >>704
もっといけるはず
Video Enhance AIは(ユーザー)レジストリを使うから
ユーザーを複数作成してサインアウト、別ユーザーでサインインすれば複数を超解像できるよ 1660s買いに行ったら2070sが特化だったので買ってきたけどjavplayerのベンチで1分あたり770コマ、28秒分とからしく1660sとあまり変わらなそうなので残念… >>728
複数ビデオカード積んでたらjavplayerの処理とかvideo enhanced aiの処理とか分散できるの?
できるなら3080と2070s使って破壊と超解像同時にやろうかな。 tecogan設定のvram容量8GBに変えたのかね >>725-727
俺的には隠されたものを見たいというより、視聴において［邪魔な］異物を無くしたいのが正直な気持ちかな。
なので破解できればボケボケだろうと実物とは違うAIコラだろうと気にならない。
ところで低スペではあるのだが、２GBクラスの動画破解でエンコード（99%）から2日ほど止まってるんだが原因分かる人いる？ >>732
情報追加として
マーキングを活用してみようと、モザイク無い所は無加工でマークした後からモザイクサイズを自動ではなく指定した。
画像展開はpng/png >>724
で 3950xと2080tiの構成でJavPlayerを使用する際のボトルネックはどこなのですか？ >>735
2080ti
2本積めば3950xと釣り合う >>731
ありがとう、並列数1のままだった。メモリ8G、並列数7にしたら毎分3802コマ、127秒分になりました。並列数8はメモリ足りなくてエラーになるみたい。
みんなは何使っててどれくらいの速度出ます? >>736
違う違う
JavPlayerでもっと速く破解しようとする際のボトルネックはどこなのかお尋ねしています
それとも回答は 2080tiの数不足・GPUの数がボトルネックだからそれを増やせばいい ということですか？ Video Enhance AIって2万4〜5千もするのか
けっこうな高級やな〜 >>738
javplayerのベンチで並列1→2→3〜と上げて毎分何コマ破解できるかメモします
その際にタスクマネージャーでCPU使用率と、GPUの使用率、特にCUDAの使用率を眺めるといいですよ
（より詳細が見たい場合はNVIDIA Visual Profilerというのもあります） >>741
もういいです
そんなことが知りたい訳ではありません >>739
2070sなのに負けてますね…
並列数などはいくらでしょうか? 俺も2060sだけど117秒(3524コマ)/分だな
並列は8〜9です。(設定は12)
CPUは3900XTでもMaxで55%位しかいかない >>730
それぞれ指定したら出来るよ。
あとは電源。 >>745
できるのか、、買えたらやってみます。
>>746
ありがとう。並列数12で試したけど実行時に8になって、結果128秒とかなので少し劣りますね。1660や2060が賢い選択だったかも。 >>744
なるほど、、メモリ8Gあたりはどんぐり乗せ比べなのかな。 >>749
どこに書いてある？
モザイクが大きければ1並列500MBもいらないぞ >>750
マニュアル読め
あと空気読め
モザイクが大きければ？
画像変換テストの話だぞ >>751
マニュアルのどこに書いてあるのですか？ >>753
メインメモリの方でしたか 失礼しました >>747
playerを2TBのSSDに入れているので
少し速いかもしれません。
かなりの本数を破解しましたが
SSDの健康状態をチェックしても
「あと9年の寿命」との判定で良好です。 >>734
やはりそれしか無いかと嘆息して録画終了を押したら、録音抽出が始まって無事完了した。
出来も満足行くものだった。
後押ししてくれてありがとう。
マーカー方式だと自動で音声抽出まで進まないとかあるんだろうか。 >>758
同じ症状があったと一応報告。大容量ファイルや極端にfpsの高いものを破壊させたら起こった。その後は異常なし。一旦設定をリセットしてもみた。 ディープフェイクのモザイク破壊とかもいつか出てくんのかな ディープフェイクはすげ替えであって破解はしていないのだが ？？？
(顔を)ディープフェイクされた動画から元の顔を再現するってこと？
元の顔の上に別の画像を乗せてるんだし元情報はほとんどないからそれはおそらく無理 >>761
意味不明。そもそも顔のすげ替えのディープフェイクとモザ破解は全く違うし。 >>764
ディープフェイクで顔を芸能人にしたモザイクありビデオに対してモザイク破壊するみたいな感じ ディープフェイクで顔を替えつつ、モザイク破壊もしてるって意味だろ？
それなら一時期FC2で売ってる奴いた気がするけど
つーか俺ならDFつくるなら初めから無修正の動画使うわ DFの挿げ替えがめちゃくちゃ自然なのにモザベースで残念ってのはあるある。
斋藤飞鸟とか西野七濑のめっちゃ自然なのは抜けた。 中華文字のはこうなるのか、失礼。
齋藤飛鳥と西野七瀬 ディープフェイクとか違和感しかないし
顔だけ入れ替えても別人にしか見えない悲しさ ふつう顔と身体どっちも含めて総合的に判断するもんだと思うから、顔だけ変わったところで違和感しかないのは当然よな
せいぜい芸能人への嫌がらせツールどまりだろうな おれは全然大丈夫だ
ただ一瞬元の顔に戻る時とかあるよね ディープフェイクは所詮アイコラと同じだしな
モザイク破壊をアイコラと揶揄する輩も居るが厳密にはそうじゃないと思う
AIによる描画ではあるが元は本人のだし
本物に限りなく近い高度なCGと差し替えてると認識してるかな あんなモザイクの欠片から合成したやつをよく元は本人なんて言えるな
昔のならともかく今のはモザイク濃すぎて原型残ってないやん 昔からどこがやねんというそっくりさんAVがあるくらいなんだから
ディープフェイクははまるとあれはあれで需要あるでしょ >>774
彼がなにを言いたいのか
誰がエスパーしください >>776 最新の激濃モザイクの破解物をよく本物ﾏｿｺの情報から作ったと言えたものだ。
ギリギリモザイク時代のはともかく原型が残っていないから適当なﾏｿｺ情報を持ってきたに過ぎない。 >>774
こんな奴がなんでここに居るのか不思議だね ディープフェイクで顔変えると元のav女優より可愛く見えるのもあるからバカにはできん
まあここのスレでは顔よりおまんこの方が大事だけど 顔モザイクだったらもっとメジャーなとこで発表されてるからそっち使うべき
専用ソフトとか無くてgithubから引っ張るだろうからちょっとハードル高いが おまんを出してる女優のおまんをモザイクの上に当てはめるって技術は無いのかな >>782
そっか、ありがとう。これはあそこ専用なのか。 >>773
それを言うならDFも既存の写真・動画から「顔の造形情報」を抜き出し、対象物の表情に合わせるんだから本物に限りなく近いとは言える。
ただ、被せるという作業はあるからアイコラであるとも言える。
適切なDF作業をしないと、文字通りのアイコラ
（満面な笑みがレイポ動画に張り付いてるとか）
になっているのが増産されガチなのはモザ破解と同様。
モザ破解は心血を注ぎ込んでも限界はあるが、DFは素材いかんでクォリティ上がるのが凄い。
avgleにある [DeepFake] 西野七瀬 Nanase Nishino なんかはアレなファンの愛が迸ってる珠玉の出来かな。 破壊用に1060とか1050tiはダメかな？1650super行っといたほうがいい？ 1050tiは実時間の3倍〜4倍ぐらいで破壊できてる >>788
ありがとう、十分だね。どこかで用意するかー。 DFは声が違うから抜けなかった
声もAIで作成する技術もあるみたいだから、
合わさったら凄い事になるな ディープフェイクの話題はもういいよ。
このスレの破解とは違うし、スレに参加している人も興味ある人、少ないでしょ。 博士の復帰待ちと言ったところかな
年明けのお年玉アプデに期待してる それにしても現行最新版の1.09aはモザ認識が弱いな。
何でこんなにハッキリとモザ掛かっているのに
ソフトが自動認識しないんだ？としみじみ思う。
過去のバージョンの方が認識していたような気がするが。 >>795
それをモザ認識向上版リリース直前での失踪だった たしかこのスレに俺は博士より凄いって言ってた奴がいたなそいつが引継げばいいのに 引き継ぐならまずソース公開してもらわないと駄目でしょ
アホすぎワロタ >>803
出来る奴はリバースエンジニアリングする GANをリバースエンジニアリングとか出来るわけないだろw
ちょっと最近DNN扱えるようになったんで
イチからになるけどモザ破解にチャレンジしてみようかなと思う
期待はするな
ていうか学習データセットとかどうやって用意してたんだこの人 >>807
学習データセットは本家TecoGANで作れるよ。
Githubにまだある。
ソースが古いから、古い環境で動かすか、ソースを修正する必要があるけど。 初期の頃は偽物感凄かったけど
ディープフェイクの方は大分発展したんだな
モザイク解除の方もそろそろ発展してくれよ DFスレがスレストしてるんだけど
こっちは大丈夫？ みんなで破解したデータを集めてそれを元により実物に近いTecoGANの学習データにできれば
一番良いんだけど、今のところそういうのは無理だものね。
結局博士さんが一人でコツコツとTecoGANに学習させてたから大変だったんでしょう。
なんかみんなで協力できる方法があれば良いんだけどねぇ ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
