Javski @Javski2

JavPlayer&JavPlayerEZ 紹介とダウンロード https://t.co/8lqq7aiQoV Introduction and Download https://t.co/CMYBrPIggD [email protected] Joined January 2019

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Javski @Javski2

5 months ago

Ryzenの命名規則が難解でどの製品がgfx90cなのか良くわからないのですが、主に4x00G,4x00U,5x00G,5x00Uです ChatGPTによると5700Gだけはgfx1030なので該当しないそうです

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Javski @Javski2

5 months ago

gfx90cでTG&BVPP301が動作しない場合はこの差分を適用してください xgf.nu/n75EK ZLUDAが使用するROCmライブラリを旧バージョンに変更するため、それに合わせてHIP_SDKのバージョンを6.2.4から5.7.1に下げる必要があります

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Javski @Javski2

5 months ago

GPUがAMDの環境でVCランタイムをインストールしてもJP用ツールを実行できない場合は、環境変数のHIP_PATHが"C:/Program Files/AMD/ROCm/6.2/"であることとPathに"%HIP_PATH%bin"が含まれることを確認してくださいパス設定はHIP_SDKのインストーラーが自動で行うはずですが、これで解決したそうです

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Javski @Javski2

5 months ago

TGnX2は従来とほぼ同じで、逆方向に超解像してブレンドします同じ画像を2回超解像するため処理にかかる時間が長くなります鮮明さよりノイズの少なさ(弱さ)を重視する場合に使って下さいアーティファクト(縞模様のノイズ)を軽減したつもりですが、効果はいまいちでした

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Javski @Javski2

5 months ago

TG&BVPP301の差分(パッチ)をアップロードしました xgf.nu/sDwVN 内容は以下のとおりです・TG12X2等を追加・CPU対応・セットアップ時に生じる問題の修正

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Javski @Javski2

5 months ago

JP202cでTG12Xを使うこともできますが、VRAM使用量の検証が必要です旧バージョンのために時間を使うのは無駄と感じるので、今のところ対応予定はありません

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Javski @Javski2

5 months ago

JP300dがモザイク周辺のみを個別に切り出して超解像するのに対し、JP202cはフレーム全体を超解像します JP300dは超解像の実行回数が多く、ツールの起動にかかる時間が増加します JP202cは入力画像の面積が大きく、プロセスあたりのVRAM使用量が数倍になります

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Javski @Javski2

5 months ago

TG12Xa2等の「逆順に超解像した結果をブレンドするモードでtg.pyを実行するバッチファイル」は調整中ですより大きなノイズ低減効果が得られるようになるかもしれませんバッチファイルを整理しないと増え続けてしまうので、一部は削除することになると思います

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Javski @Javski2

5 months ago

旧形式のツールを更新するにはRTX50x0用,NVIDIA用,AMD用をビルドする必要がありますビルドには時間がかかって細かい修正が困難ですし、zipのファイルサイズが巨大なのでSellfyのストレージ容量が足りません私の都合ではありますが、先のことを考えると必要な変更です

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Javski @Javski2

5 months ago

JP301のリリースに合わせてツールの更新を行う予定でしたが、それまでRTX50x0とRX9070/XTに非対応というわけにもいきませんそのため、JP301用のツールをJP300dで使えるように変更して公開しました TG&BVPP_301は新しいバッチファイルを追加してJP301でも使う予定です

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Javski @Javski2

5 months ago

JP用ツールをAMDのGPU用にセットアップするとCUDA関連のライブラリがZLUDA用に差し替えられますその中にVCRUNTIME140.dllに依存するものがあるとわかりました cublas61_11.dllの読み込みに関するエラーが出る場合は、ランタイムをインストールしてください learn.microsoft.com/cpp/windows/la…

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Javski @Javski2

5 months ago

TG&BVPP_301はRTX50x0とRX9070/XTに対応していますと言っても実際に動作を確認したのはRTX3090と780M(AMDのGPUリストで4番)だけなので、不具合があったら教えて下さい

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Javski @Javski2

5 months ago

TG&BVPP_301ではfp16(半精度)モードが使えるようになりましたほとんど劣化することなく省VRAMと高速化の効果を得られます TensorRT対応も試みましたが、非サポートな処理が含まれていてモデルをコンパイルできませんでした TGとBVPPのモジュールを改良するタイミングまで保留します

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Javski @Javski2

5 months ago

新しいJP用ツールは使用前にsetup*.batを実行する必要があります同梱の「説明.txt」を読んでインストールを行って下さい PyTorch等のライブラリを5GBくらいダウンロードします ZLUDAに必要なライブラリも含まれていますが、AMDのGPUを使用する場合はHIP_SDK6.24を別途インストールする必要があります

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Javski @Javski2

5 months ago

JavPlayer_Ver.3.01用のツールをアップロードしました xgf.nu/BM52Z 旧形式のバッチファイルが含まれているので、JP300dで使用することができます NVIDIAとAMDのGPUに対応しています TecoGANの12倍超解像モデル(TG12X)を追加しました

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Javski @Javski2

5 months ago

少し扱いにくくなるのはデメリットですが、・配布するzipが小さくなる・部分的な更新(差分の配布)が容易になる・セキュリティソフトに関するトラブルが無くなるというメリットがあります

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Javski @Javski2

5 months ago

ライブラリとはPyTorchなどのことで、RTX50x0なら最新版,その他のGPUなら安定版をダウンロードします安定版がRTX50x0に対応したらバッチファイルを変更することになるでしょう詳しいユーザーなら自分の環境に適したライブラリに差し替えることも可能で、RTX60x0にも対応できると思います

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Javski @Javski2

5 months ago

TG12Xモデルの最終調整を行っています STD,AFLともに良い感じになりました配布形式は「ポータブルなPython+ライブラリダウンロード用バッチファイル+ソースファイル(tg.py,https://t.co/5H8ZhdSM8F,etc.)」になる予定です

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Javski @Javski2

5 months ago

JavPlayerの超解像ツールはRTX50x0だけでなくRX9700/XTでも実行できないようです新バージョンで対処する予定ですが、どちらも所有していないため難航する可能性があります

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Javski @Javski2

5 months ago

GumroadでJavPlayerを購入してVer.3.00dをダウンロードしていない場合にも、EZ107aと同様にメールで対応します。 If you have purchased JavPlayer on Gumroad and have not downloaded Ver.3.00d, I will respond by email as well as EZ107a.