【動画プレイヤー】JavPlayer【超解像】 Part.12
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JavPlayerは、「動画の特定部位だけ超解像するアプリ」です。
AV鑑賞において、ディテールを損なわずにモザイクを目立たなくする動画プレイヤーとして使用できます。
このスレッドは、JavPlayer の使用法などについての質問や、より効果的な設定、効果が高い動画などについて、ディスカッションする場所です。
「モザイク破壊」などとして、著作権のある動画を「動画の特定部位だけ超解像」して、無断でアップロードすることは、犯罪です。
また、そのようにしてアップロードされている動画を、ダウンロードする事も犯罪です。
違法動画に誘導するリンクを貼ったり、違法行為を推奨する行為は厳禁です。
※前スレ
【動画プレイヤー】JavPlayer【超解像】 Part.11
https://mercury.bbspink.com/test/read.cgi/avideo/1722068238/
【動画プレイヤー】JavPlayer【超解像】 Part.10
https://mercury.bbspink.com/test/read.cgi/avideo/1720528086/
【動画プレイヤー】JavPlayer【超解像】 Part.9
https://mercury.bbspink.com/test/read.cgi/avideo/1715513701/
【動画プレイヤー】JavPlayer【超解像】 Part.8
https://mercury.bbspink.com/test/read.cgi/avideo/1701833899/
【動画プレイヤー】JavPlayer【超解像】 Part.7
https://mercury.bbspink.com/test/read.cgi/avideo/1688497310/
【動画プレイヤー】JavPlayer【超解像】 Part.6
https://mercury.bbspink.com/test/read.cgi/avideo/1673537216/
【動画プレイヤー】JavPlayer【超解像】 Part.5
https://mercury.bbspink.com/test/read.cgi/avideo/1665323989/
【動画プレイヤー】JavPlayer【超解像】 Part.4.1 {Part4がなぜか57で過去ログ入りしたので、Part4.1として新スレ作成}
https://mercury.bbspink.com/test/read.cgi/avideo/1655220450/
【動画プレイヤー】JavPlayer【超解像】 Part.4
https://mercury.bbspink.com/test/read.cgi/avideo/1654779343/
【動画プレイヤー】JavPlayer【超解像】 Part.3
https://mercury.bbspink.com/test/read.cgi/avideo/1646955938/
VRの話はこちらで
【VRAV】バーチャルリアリティAV総合 108
https://mercury.bbspink.com/test/read.cgi/avideo/1722039749/ 定期的に生成AIとネット上の無修正チ○コマ○コと差し替えてるって奴が湧くな 同じ男優のチンコはどのメーカーのどの作品でも同じチンコに復元されるということは、無修正チンコの差し替え映像ではない証拠 >>60
ほんまのアルゴリズム言ったら対策されちまうだろ BVPP8Xの調整に苦労してるみたいね
気長に待ってますよ 突然2.02cで再生失敗になってしまって再インスコでも解決出来ず。
試しに2.02bで再生してみたら再生可能。
もう一度2.02cで再生してみたら今度は再生可能になった。
解決したが良く解らん。 JavPlayerの超解像、いわゆるモザイク破壊は、モザイク部分を低解像度画像とみなし、
低解像度の画像を高解像度画像に再構成する技術により、モザイクを除去した様な画像に
すると理解しているのですが、生成AIと既存の無修正画像を利用して、モザイク部分に
置き換えていると誤解している人がたくさんいますね。
博士のXのポストで時々”トレーニング”というワードが出てくるので、余計にややこしい。
自分も良く理解できていないのですが、トレーニングって、何をどうしてるのかな？ ちょっと期待が高すぎたか
どれが最適かよく分からないや
アプデで変わりそうだから、放置してる >>68
モザイク化で情報が失われてるんだから再構成なんてできないよ
使われてる超解像アルゴリズムは深層生成学習だよ 博士がRTX 4090欲しいらしいが…
そもそも買い切り1,200円じゃ安過ぎた >>71
BVPP8Xの仕上げで忙しいだろうに親切だ 自分のしょうもない疑問に対し、博士がXのポストで丁寧に解説してくれてる。
ここを見ててくれてるんですね。ありがとうございます。 >>72
買うのはいいけどハイエンド向けにチューニングされても困る 博士の解説わかりやすい！
ディープフェイク（お絵描き）じゃなくて超解像復元ということか。
学習データも「具象的なものではなく皺や毛のような」と仰っていた意味もようやく理解しました。 自分含めこのソフトを勘違いしていた人がいるので補足。
おさらいするとGANの学習は、ジェネレーターで精巧な偽物を生成させ、ディスクリミネーターで本物と偽物を区別するよう学習させる。
ジェネレーターとディスクリミネーターを敵対的に競わせて最終的にジェネレーターの偽物が本物と区別できないくらい最適化されるまで学習させる生成モデルだが、これだと情報不足でファミコンドット絵みたいな8×8ピクセルのモザイクから実写みたいな復元は不可能だと思う。 だけど、TecoGANのアーキテクチャーを使えばGANの仕組みに時系列の要素が追加され、動画の前後フレームなど学習情報がめちゃ増えるのでトレーニング次第では動画の超解像度の復元ができるようなった。 普通の人はこれを低解像度動画の画質改善に使うが、この技術を応用して縮小すれば8×8ピクセルみたいなモザイク画像も最適なトレーニングさせて超解像復元すればモザイク無くなったように見えるかもって思いついてしまった博士は超天才！
だからトレーニングもかなり重要！そしてBVPP8Xの完成楽しみにしてます！ >>75
トレーニングの計算と修正にめちゃ時間かかってるから
処理能力高いグラボ買って開発速度上げたいという博士の真心。要求スペックは関係ない話、グラボ大事ではあるが。
博士のトレーニング速度が早まればBVPP8Xの完成も早まるのでむしろ良いこと しかし、初代と比べたら相当な進化だよね
博士の努力に4090贈呈したい 博士が受け取ってくれるなら一万ぐらいなら喜んで寄付します GANのモデルも深層学習（3層以上のニューラルネットワーク）だし、GANも生成AIの一種に分類されるからここの指摘が間違ってるわけではないぞ
博士が言っている「生成AIではない」というのは「StableDiffusionみたいに、チンポ全体の絵を描いているわけではない」という意味
「チンポのシワや陰毛のディテールに相当するピクセルは作り出したものをブレンドしてる」わけで「ピクセルレベルの生成AI」とは言える 脱衣サイトなんかは、服の部分を自動認識して、その形状に当てはまる裸の画像をstable diffusionでお絵描きしてブレンドしてる
ただまだ静止画レベル
博士が「動画生成AIが発展したら」と触れてるのは、OpenAIのSORAみたいな動画生成にstable diffusionとかが対応すれば、チンポ全体を描いてブレンドすることも可能かも、という話だと思う
こうなってくると「AVや顔画像を参考に全く新しいAVを作る」って夢が実現するかもしれない
ローカルでやるにはGPUがまだまだ性能足りないだろうけど 俺たちのパソコンが頑張ってちんぽ精製してると思うと涙出てくるわ
何万通りも計算してあーじゃないこーじゃないおおこれが一番良いちんぽだ！って頑張ってるんだぞ RTX 4090は28万円
4090対応の1000W電源は2万円
博士に4090買ってもらうには合計30万円の寄付が必要だな
1万円の寄付なら30人だ
1万円の特別javpを販売するとか 学習時間短縮されてそれだけリリースが早まるんだから何かしら力になれんのかな >>87
博士が学習させてる時は、あーじゃないこーじゃないと（識別器が）頑張ってるんだけど、俺たちのパソコンの中で推論してる時は、あーじゃないこーじゃないはやってなくて（識別器(discriminator)は動いてない）、一発でこれだろう！と判断してるんだ
だから博士の学習にはすごい計算パワーが必要なんだ
頑張ってるのは博士のパソコンと、時間かけて調整してる博士なんだ Generative Adversarial Networks
ttps://arxiv.org/abs/1406.2661
Learning Temporal Coherence via Self-Supervision for GAN-based Video Generation
ttps://arxiv.org/abs/1811.09393
BasicVSR: The Search for Essential Components in Video Super-Resolution and Beyond
ttps://arxiv.org/abs/2012.02181
アルゴリズムに興味ある人はChatGPTとかBingとかGeminiとかClaudeとかを利用して翻訳や要約させつつ元の論文を読んでみよう GANsとは？: Generative Adversarial Networks（GANs）は、2つのAIモデルが競い合うことで、リアルなデータを生成する技術です。
2つのモデル:
生成モデル (G): 新しいデータを作り出す役割を持っています。例えば、偽の画像を生成します。
識別モデル (D): データが本物か偽物かを見分ける役割を持っています。
競争の仕組み:
生成モデル (G) は、識別モデル (D) を騙そうとします。
識別モデル (D) は、生成モデル (G) が作った偽物を見破ろうとします。
最終目標: 生成モデル (G) が非常にリアルなデータを作れるようになり、識別モデル (D) が本物と偽物を区別できなくなることです。
例え話
想像してみてください。ある画家（生成モデル）が偽の絵を描き、鑑定士（識別モデル）がその絵が本物か偽物かを見分けようとします。画家はどんどん技術を磨き、鑑定士を騙せるような絵を描くようになります。
最終的に、鑑定士が本物と偽物を区別できなくなると、画家は非常にリアルな絵を描けるようになったと言えます。
これがGANsの基本的な考え方です。 TecoGAN原論文のAI要約
この研究では、動画を作るAIが、時間の流れに沿って自然に見えるようにする方法を提案しています。具体的には、以下のポイントがあります：
自己監督学習：AIが自分自身で学習する方法を使って、動画の中で時間的な一貫性を保つようにしています。これにより、動画が滑らかに見えるようになります。
Ping-Pong損失：新しい損失関数を使って、動画の中で時間的なズレや不自然さを減らしています。これにより、長い動画でも自然に見えるようになります。
評価方法：動画の品質を評価するための新しい方法を提案し、実際に人々に見てもらってその評価を確認しています。
簡単に言うと、この研究はAIが作る動画をもっと自然で滑らかにするための新しい技術を提案しているんです。 博士に提案
もし出来るのならば学習の分散処理に参加させてもらえないだろうか？
SETIとかUDみたいな感じで
自分にはそういうプログラムを書く能力はないけど BVPP原論文のAI要約
この論文は、ビデオの画質を向上させる技術について説明しています。
具体的には、低解像度のビデオを高解像度に変換する「ビデオ超解像（VSR）」という技術です。
主なポイント
基本的な仕組み：
論文では、ビデオ超解像のための基本的な仕組みを再評価しています。
具体的には、ビデオのフレーム間で情報をどのように伝えるか、フレームをどのように整列させるか、
情報をどのように集約するか、そして最終的にどのように高解像度に変換するかを検討しています。
シンプルな設計：
複雑な設計を避け、シンプルな方法で高品質な結果を得ることを目指しています。
既存の技術を最小限の変更で再利用し、効率的に高解像度のビデオを生成します。
情報補充メカニズム：
ビデオのフレーム間で失われた情報を補うための新しいメカニズムを提案しています。
これにより、より自然で高品質なビデオを生成することができます。
拡張性：
提案された方法は、将来の研究や技術開発の基盤として利用できるように設計されています。
BasicVSRとその拡張版であるIconVSRは、他の研究者がさらに改良を加えるための強力なベースラインとなります。
この研究は、ビデオの画質を向上させるための効率的で効果的な方法を提供し、
将来的な技術開発に大きな影響を与えることを目指しています。 >>95
学習の分散処理は今のところ難しい
単純にやると、分散した方が逆にすごく遅くなってしまう可能性が高い
将来、うまい処理の切り分け方が見つかるかもしれない
現状は寄付などで博士のメインPCのGPUを4090にしてもらうのが一番 モザイク無し画像と比較しないのに真偽の判定を学習するって限界あるのでは？
そもそも、モザイク事態もただ元を拡大した訳じゃなくランダムに混ぜられてるだろうし。 >>98
モザなしの画像を学習させてる
モザかけた画像は学習してない
モザなしの画像を拡大したものか、モザなしの元画像そのままなのかを判定する識別器のモデルをまず学習させる
次に学習された識別器が区別つけられないよう、モザを拡大（超解像）する生成器のモデルを学習させてる 修正
モザなしの画像を学習させてる
モザかけた画像は学習してない
モザなしの画像にモザかけたものを拡大したものか、モザなしの元画像そのままなのかを判定する識別器のモデルをまず学習させる
次に学習させた識別器が区別つけられないよう、モザを拡大（超解像）する生成器のモデルを学習させてる アニメのモザは現状、モザイクの目が大きくて粗すぎる上に
そもそもモザ前提の作画されててもともと細部が描き込まれてない疑惑が強い
それを超解像して大した出来にはならないから
むしろ生成AIで創作してもらったほうが高クオリティになるんじゃないかと思う >>101
そうだろうね
博士がアニメを学習させようにもエロアニメは日本でしか作られてないからアニメの無修正画像自体がほとんどないんで学習させようがない問題もある アニメの超解像を一緒に学習させたら、実写の超解像のノイズになりかねない問題もある 2.02cで、nvidia3060。
エンコード時にGPUをあまり消費しないのは何故？ pealみたいな感じで「股間部パーツをざっくり検出して、そこに用意しておいた画像をはめ込む」
くらいならそう遠くないうちに出来そう て書いてから気が付いたけども
「合体」をあれで表現するのはまだ難しかった >>106
今問題になってるnudify系サイトは股間でなく、体を検出して、その形に合わせて画像生成AIで作った画像を合成、服着た画像から裸の画像を生成してる
近くに男がいれば合体画像を生成する場合もある
今のところ静止画だけで動画対応サイトはまだないと思うけど >>108
Pearl（スペル間違ってた）は顔のハメ替えソフト（静止画・動画両方対応）だけど
SD解像度なら動画でもリアルタイムで見れるくらいには軽い
ただ人物が重なったりすると途端に認識精度が下がるんで、こっちの用途に応用するにはまだ不十分だろうなあっては思った 寄付については、以前ここで話題に上がったこともあったけれども、博士本人によって不必要だと
言われています。 博士曰く「本当に必要ならば自分でいかようにでも出来るから」的な内容だった
かと。 なので本当に必要だと思うのならば、博士本人がいずれ自らの手で入手するでしょう。 >>104
タスクマネージャーじゃなくGPU-Zで確認しろ定期 知識だけで行動力の無い出来損ないが1人で長文垂れ流しているだけ。嫌われ者だから無視でいい。 このスレはクレクレ乞食しかいないだろｗ
自治厨風情が悔しかったらプログラム書いてモデル訓練させて公開してみろｗ 設定ちょっといじって粋がってるだけで基本、博士へのクレクレ乞食 >>123
ゴミ箱フォルダーに放り込んで、ゴミ箱を空にするをクリック 自治厨の人何がしたいの？
多少癖あっても色んな人が集まるから情報活性化するのに解説厨やADIVマン追い出した後に話題提供も初心者フォローもしないで残ったのはクズだけ
自分の正義を振り翳すのはよいけど話題の一つでも提供したら？じゃないとただ文句言ってオジサンと変わらんぞ あんたの理想のスレはソフトウェア板にあるしそっちに移住したんだろ
こちらには心配ご無用です >>125
>>126
まぁまぁ
マルチな情報はここじゃ無くて向こうでってのは正論なんだけど、多少のネタとしては良いんじゃない？
それと何よりその殺伐としたキツイ言い方はやめようか？普通に指摘すれば良いだけじゃん
優しく言えば、書いた方も、ごめんごめん気をつけるよ。ってなるからさ
反抗された時にキツく言えば良いだけよ
皆んなで今日も楽しく破解破解！！ >>123
ゴミ箱って書いたまま放置してた
取り敢えず見たい部分が含まれたモザイク動画を10秒位区間設定して、stdとafで試してみてどちらがメインか決めてます。基本的にSOD系列はAF、それ以外はSTDが合ってると思う。AIチックなのが嫌いなので。綺麗というより偽物感がマシです
本家のSODは、今の所良いセッティングは分かりません
あとは×8ftと3-3-5(やったかな)フィルターかけてますね
他のフィルターは偽物感が出るので使ってません。超薄消しモザイクみたいになるけど 所詮エロなんだから仲良くやろうよ
スレチ、スレチうるさく言うのはなしな >>126
ソフトウェア板に覗いてきたらニワカが論破されて過疎ってた
多分論破された恨みで必死にこっち荒らしてるんだろうね 両方見れるしどうでもいい
どっちがどうとかIDコロコロしながら必死に言ってる奴キモすぎ IDコロコロとか言うならソフトウェア板いきなよ
大好きなﾜｯﾁｮｲがあるよ＾＾；？ 見るのも書き込むのも俺らの自由
それをIDコロコロしてコントロールしようとするのがお前の特性
何の進展もないのにお前の自己顕示欲のお陰で無駄にスレ伸びて見にくい 必至に誰と戦ってんだお前はｗ
荒らしなくなって進行遅くなったのにスレ伸びて見にくいって日本語不自由なの？
一ヶ月に1カキコもないお前が立てただろうソフトウェア板の過疎スレ眺めてろ >>127
ありがとな、楽しくトークするようにするわ
>>130
ソフトウェア板のほう書き込んだことすらないぜよ
楽しく破壊トークしようぜ >>48
ずいぶんワザとらしい内容の釣りレスしてんなお前
その流れで形上盛り上がって見えたらアプリ製作者が説明しなきゃいけなくなるだろ
からの>>74
「ここを見ててくれてるんですね。ありがとうございます。」じゃねーよ
お前今まで何回必死に「博士はここを見てる」系レス書いてんだよ これが本当の敵対的生成ネットワークw
冗談はさておきJavPlayerの話に戻ろう みなさん、Newモデル来ましたよー
AF*も対応してるみたいです。
博士はBVPP8XのSTDモデルがおススメみたいですね。試してみよっと。 300betaでRECするとモザイク調査中の画面で同期が取れてないような斜めのシマシマになって進まないのは俺だけ？
720pの映像だけはシマシマは発生せず、BVPP8Xaで完走している 元のTG&BVPP_CUDAフォルダを消さずに上書きで導入しちゃったけど、うちの環境だと1080ｐソースので試して今のところ問題は出てない
とりあえずBVPP8Xa+TG8Xｆｔ2＋AFの組み合わせが
202ｃでも厳し目だった最近のやつのにイイ感じの効き目な第一印象 BVPP8Xはダミーで
今回公開されたのはBVPP8Xaということ 今回の配布アーカイブの中にはBVPP8XではなくBVPP8Xaが入ってるよね
旧フォルダーを消して導入したのでBVPP8Xはリストに出てこなくなった なるほどBVPP8Xaで動きました。どうもありがとう。 博士！
トロイの木馬発見！
Trojan:Script/Wacatac.B!ml
「このプログラムは危険であり、攻撃者からのコマンドを実行します。」とのこと。
\TG&BVPP_CUDA_300.zip->TG&BVPP_CUDA/bvpp8x.exe内に有り。
Defenderが怒っていますよ。 300betaでBVPP8Xaをつかって破壊すると太い筆で絵を描いたような結果に
なります。さらに後処理タイプのなかにあるSPN4xとかSPN4xhdを使ってAI処理を
加えると結果がユラユラして黒い部分が強調されすぎて不安定になります。個人的には
JAVPLAYER_202bのときが一番自然に仕上がるし見た感じも良かったかと感じます。
後処理AIも202bのときは安定しており満足していましたが今回の結果はよくありません。 BVPP8Xaをいくつか試したところ
・2020らへん以降の、新し目でTG8Xft2である程度消えるけども不十分だったもの（BVPP8Xa+TG8Xft2+AF0）
・90年代SDモノで超解像無理フォルダに突っ込んでたもの(BVPP2a+TG8Xhd2+AF0)
この2パターンに絶大な効果があるやつが結構あった
BVPP8Xa+BVPP8Xa+STDではこの2パターンへの効果はいまひとつで、TG系と組み合わせてAFモデルを使うとびっくり、てのが多かった
後処理タイプがどうなのかはまだ試行が少なくてよく分かんない
不満もあって、モザイク判定の設定が簡略化されてるので古いソースでは200版迄のようにはうまく認識できないことが多い
ここは本仕様の時に以前の設定くらいのを実装してもらえるとありがたいです 300betaで718x476のソースで「画面サイズが奇数なため、録画を実行できません」と出るのは何故でしょうか？
取りあえずTVAIでアプコン後、再トライしてみます。 試してみた感じ（個人の感想）
◆チラつかない普通のモザイク
BVPP8Xa＋BVPP8Xa ・・・きれいにならない、
BVPP8Xa＋TG8Xhd2 ・・・↑よりはマシ、202Cより荒い感じ
TG8Xhd2+TG8Xft2 間違って書き込んでしまいました
BVPP8Xa+TG8Xft2・・・↑よりはマシ 普通のモザイクはSTDで処理してます
使った感じは普通のモザイクはEzのリアルタイムで処理している結果と同じような
感じで思っていたより滑らかになっていない（細かい線が入ってボヤける感じ）
これだともうEzでもいいかってなるような結果でした（肌質とか艶とかが前より悪くなっています）
◆チラつくタイプのモザイク（AF0で処理）
BVPP8Xa＋BVPP8Xa ・・・滑らかにならないで雑な印象 ボヤけている印象
BVPP8Xa＋TG8Xhd2 ・・・↑よりはかなりいい感じ
TG8Xhd2+TG8Xft2 ・・・この組み合わせはチラつくモザイクには最適か？ものによっては
ほぼ無〇正の結果を得られます。追加処理をするとなおよろし。
BVPP8Xaはチラつくタイプのモザイクにはすごく相性がいいと感じました TG8Xhd2+TG8Xft2 ・・・この組み合わせはチラつくモザイクには最適か？ものによっては
↑
間違いです すみません
BVPP8Xa＋TG8Xft2です >>142
自己解決しました。
デコード用APIをDirectShowにすると問題なく完走しました
正常に出力はされているのに、「無効な出力」という表示が最後に出るのは何故でしょうか？ 100個くらいテストしたが、博士オススメの「BVPP8Xa,STD」と「TG8Xft,AF1」が凄く良い！
まずこの2択で当たりをつけて処理を足していくのが良いと思った（うねうねモザイクはAF一択）
特に「TG8Xft,AF1」は動画相性ハマると肉感ディテールや解像度感がしっかり出て素晴らしい！
複数バッチかけるとかえってボヤけたりノイズが増えたので「TG8Xft,AF1」はきっとチューニングバランスが良いと思った（単体運用できそう。処理短くなるので有難い）
「BVPP8Xa,STD」の方は複数バッチとも相性良さそうだったのて、「BVPP8Xa + TG8Xft,STD,SPANなど」もいけた。
設定いじるの楽しいなこれ TG8X系 は解像感高いけどブレが残る
BVPP8Xa はちょっとだけボヤけるけど、ブレがなくなり安定感がある
結局両者を２段でハイブリッドするのが、いい感じがする。 300betaにて「STD」で処理すると輪郭がブレて揺れているような結果になるので
一番シンプルな方法で過去のものと似たような設定で比較をしてみました。
JavPlayer_202ｂ（TG-STD SR-TG8Xft2 追加処理なし）
JavPlayer_202c （TG-STD SR-TG8Xft2 追加処理なし ノイズフィルタ０）
JavPlayer_300beta（STD TG8Xft2 追加処理なし バッチ処理Bなし 白線ノイズ低減なし
テクスチャノイズ追加なし）
の３つの基本的な設定で結果を比較しました
結果は同じにならないで自然な感じに一番感じるのはJavPlayer_202ｂで202ｃは202ｂより少し
ブレが発生しています。 300betaは一番結果が良くなく、追加ＡＩ処理でもしてボヤけて
揺れているかのような見え方をしている結果となっています。300betaはSTDを選択すると
どの組み合わせでも処理結果がよくありません。特にAI処理をSTDで追加した際はチラつくモザイクを
TG-STDで処理してしまったときのような揺れが小さく発生しております
300betaに設定されているＳＴＤが本来の機能ではない動きをしていないかと感じています
また
BVPP8XaとＡＦ＊の組み合わせは素晴らしく、この設定でやると輪郭のボヤケけがなく
すごく自然な形でチラつくモザイクも処理されます。202ｂと202ｃではチラつくタイプの
モザイクを処理した場合はモザイクによっては大きく揺れて不安定でしたので大きな改善が
できているとテストして感じました。
STDについてテスト結果がよろしくありませんので再検証をお手数ですがお願いしたいです。
肌の質感や艶が202より悪くなっており細かなブレがより酷くなっています。 頼むから変な位置の改行と全半角混雑やめてくれ
検証内容はいいのによむのが辛い TG&BVPP_CUDA_300 を入れなしたけどSTDが指摘どおりあかんわ。 ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
