【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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ここは無碼破解と呼ばれるモザイク加工技術のスレです
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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/ 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 tecoganもさることながらモザ認識向上をやらないと
今のところ明らかなモザなのに完全スルーしてることも多いからそこを何とか出来るのは博士のみ
まさに直前に失踪したので残念 モザイク化の時点で情報量が激減してるからこれ以上は無理だろう >>814
いやー、結構JavPlayerの破解具合は頑張ってるよ。学習に関してはあんなもんでしょ。やはり、その前提となるモザ認識の強化の方が重要だと思う。 >>815
学習は博士の提供版で十分だと思う。
ただ、TecoGANはソースも含めて公開されてるんだから、それをベースにモデルの追加学習は可能。
サンプルソースは学習用データをyoutubeから拾ってくる形になってるけど、
代わりに肌色多めの動画を用意すればよい。
だいぶソースを修正しないと動かないとは思うけど。 ちょっと触ってみたんですが
waifu2xって同時使用するのが普通なんですか？
tecoganのみだとエッジ潰れただけであんまし破解されたように見えないんですが >>819
waifu2xの効果は基本的には大したことないよ。
tecoGANで破解できない感触なら恐らくモザイクがでかすぎる。 >>816
環境構築で間違ってるだけだろ・・・
TrainingDataPath =
2か所にパスを指定するだけでいいのだが 結局3000シリーズは動かない事で確定なのかな？
ノートのクソGPUでいつエンコ終わるか、失敗するかもしれない状態から解放されたいのもあって
3070に買い替えてもう直ぐ届くけど、このスレ見つけて悲しい気持ちになってる
ITXなので二枚刺しも出来ないし、本当にアップデート切望・・・
せめて64bit化さえきてれば3000シリーズやそれ以降もどうにかなったのかなぁ？ 3000シリーズはTECOGANが動かんっていうことじゃなかったっけ？
博士もお手上げじゃね？知らんけど よく知らんがTecoGANのソースを誰かが3000シリーズで動かしてみて出てくるエラーメッセージをここで共有すればいいんじゃないの？ >>826
その通りだと思います！
ただ、自分の場合はスピードにはこだわってないです。
2060sが最速最コスパ機。
たまに、もう1台の1660sを就眠前に仕込んでました。
好きな女優さんのは破解しつくしたので
今後は動画編集に使っていきます。 >>822
linux環境なら、ライブラリのバージョンを揃えれば簡単に動くのかもしれないね。
Windows+anacondaだと修正が必要だったよ。
それとGoogle検索で見つかる動作報告は、高解像化ルーチンの実行例が多く、
学習ルーチンを回してる人は見つけられなかった。
実際にトライしてみるといろいろ問題起きるよ。やってみたの？
gpuを使うように設定を変えないと動作が遅いし。 >>828
うん、ubuntuだとそのまま動くよ
FRVSRModel =、TrainingDataPath =にパスを入れて、--batch_sizeを1にしたくらいですね
どうしてもWindowsでやるなら、もう少し待つか、Insider PreviewでCUDA on WSLが良さそうです >>828
あ、学習はできましたが、どうすれば良いモデルになるかはまだわかりません・・・ RTX3000シリーズのVRAMが増強版の購入を考えているのですが、javplayerでは使えないとのことで、つなぎ兼playerのために別なグラボの購入を考えています。
その場合、1660ti,1660s,少し出して2070sあたりがいいでしょうか？
また、ファンの数でもかなり値段が違うようですが、やはり1つと2つでは処理に違いがあるのでしょうか？ >>831
ファンは騒音気にならないならなんでも良いと思うよ。
ちなみに1650と2070sのtecoganのベンチ速度差は2.1倍くらいだった、あとはコスパ等で考えて。 >>831
1660tiのシングルファン使ってるけど
少し音はうるさい
でも睡眠の妨げになる程でもない
処理時間は寝てる間にとか仕事行ってる間だけなら全然問題ない
大抵は仕事や睡眠中国に1つ終わってる感じ 高確率で高解像度変換中にTGMAIN.EXEがエラー出して止まっちゃうんだけど理由は何だろ？ 博士のオススメは1660s
それより最高速度求めるなら2060s
現ver.では、それ以上のグラボは無駄。
2060sより高価なグラボ入れてもベンチマークは上がらない。
他にゲームとかしないなら
2660sがコスパ性能ベスト。 >>832
2.1倍ということはVRAMが2倍なので
ほとんどVRAM(並列処理数)の差ってことかな
同じ8GBの2060Sと2080ってどれくらい差があるんだろうか？ 実際はブーストクロックとかあるけど、おおよそは
1クロックの処理数×クロック数×コア数
1クロックの処理数は世代で変わるけど同世代なら単純に
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