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プロジェクト

Kruk2/jasna

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Kruk2/jasna has 4,600 GitHub stars and 379 forks. GitHot measured +50 stars in 24 hours, +408 in 7 days, and +1,096 in 15 days. Last checked 2026-11-07 02:57 UTC. Last push 2026-11-01.

この数値の測り方

動画修復ツール

4,600 スター379 forks +50 24時間

計測したスター増加

24時間
+50
7日間
+408
15日間
+1,096
1か月
履歴を収集中

期間ごとの純増数です。期間は重複しており、日別の値ではありません。未計測の値は空欄です。スター数は注目度の指標であり、品質の保証ではありません。

README.ja.md

オリジナル

支援者向けモデルの正規ライセンスコードを入手できるのは、Buy Me a Coffee と Unifans だけです。

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Jasna

Jasna は動画と画像のモザイクを復元します。無料で、シンプルなアプリと コマンドラインがあり、GPU で動きます。

image

目次

はじめに

上級者向け

Jasna でできること

  • 動画のモザイクを見つけて復元します。画面のほかの部分には手を加えません。
  • 2 つの復元モデル: 高速な BasicVSR++（無料）と、遅いけれどより精細な LTX（支援者向け）。
  • 区間エディターで、選んだ部分だけをプレビューしながら復元できます。
  • VR180 動画と静止画（支援者向けの SD 1.5 モデル）にも使えます。
  • 動画プレーヤーで、ファイルを作らずに復元しながら動画を見られます。

必要なもの

  • NVIDIA の GTX 16 シリーズ / RTX 20 シリーズ以降と、新しいドライバー （Windows で 610 以上、Linux で 580 以上）。GTX 10 シリーズ以前では動きません。
  • または AMD Radeon RX 7000/9000（実験的）。RX 6000 以前は動きません。
  • ローカルディスク上のフォルダー。パスに日本語、中国語、アクセント付きの文字 など、英語以外の文字を含まないこと。
詳細
  • NVIDIA: NVIDIA の GPU 一覧で コンピュート能力が 7.5 以上である必要があります。
  • AMD: 下の表をご覧ください。UNet 4x の二次復元に対応しています。
  • ディスク形式: Windows では NTFS、Linux では ext4、Btrfs、XFS、ZFS。ネットワーク ディスクは非対応です。SSD を使ってください。ハードディスク（HDD）では起動と モデルの読み込みが遅くなります。
  • LTX には NVIDIA RTX または AMD Radeon RX 7000/9000 GPU、8 GB 以上の VRAM、16 GB 以上の RAM が必要です。 LTX に必要なものをご覧ください。
AMD GPU Jasna LTX
Radeon RX 9060/9070、Radeon AI PRO R9700 対応 対応（Windows はベータ版）
Radeon RX 7600–7900、Radeon PRO W7000 対応 対応（Windows はベータ版）
Radeon 740M/760M/780M/880M/890M、Ryzen AI Max（8050S/8060S） 対応（未検証） 対応（未検証）
Radeon RX 6000 以前、Radeon 820M/840M/860M 非対応 非対応

クイックスタート

  1. お使いのシステムと GPU に合うリリースをダウンロードします。
  2. パスに日本語、中国語、アクセント付きの文字など、英語以外の文字を含まない フォルダーへ展開します。
  3. アプリを起動します:

    • Windows: jasna.exe をダブルクリックします。AMD では先に ROCm 10.1 用の AMD ドライバー （26.10.41.05、.exe をダウンロード） をインストールし、PC を再起動してください。ROCm のインストールは不要です。

    • Linux NVIDIA: jasna ファイルを実行します。

    • Linux AMD: 最初に一度だけ AMD の AMF 動画ランタイムをインストールします。 AMF 26.20 で動作確認しています:

      curl -fLO https://repo.radeon.com/amf/26.20/amf_installer_26.20.zip
unzip amf_installer_26.20.zip
sudo bash amf_installer_26.20.sh

      求められたら AMD のライセンスに同意し、run_jasna_amd.sh を実行します。 Distrobox を使う場合は、Jasna と同じコンテナー内に AMF をインストールしてください。

  4. 動画を追加し、設定を選んで、画面下の ▶ ボタンを押します。

最初のジョブは時間がかかります。 NVIDIA では、Jasna がまずお使いの GPU 専用にモデルを準備します。約 15～60 分かかりますが、一度だけです。この間は 他のアプリを閉じ、PC を使わないでください。Jasna を更新するときは、 model_weights フォルダーを新しいバージョンへコピーしてください。もう一度待たずに済みます。 更新後、LTX はモデルの再ダウンロードを求めることがあります。AMD では、 この準備が必要なのは UNet 4x を初めて使うときだけです。

すべての設定にはツールチップがあります: ⓘ アイコンにマウスを合わせてください。 GPU メモリ（VRAM）が足りない場合は、最大クリップサイズを下げてください。例: 90 から 60。 VRAM と GPU 使用量の調整をご覧ください。

ヘルプとコミュニティ

  • アプリガイド: キュー、プリセット、出力名、動画プレーヤー、 有効化。
  • SLS Discord: 復元例、サポート、設定。 Jasna には新しいチャンネルがあります。 以前の投稿は旧チャンネル（アーカイブ）に残っています。 あまり変な振る舞いはしないでください。
  • 問題がある場合: アプリ下部のログを押し、エクスポートでログファイルを 保存します。質問するときに添付してください。

プロジェクトを支援する

Jasna は無料です。支援は新しいモデルの訓練に使われます。主に GPU レンタル代 です。支援者には支援者向けモデルのライセンスコードが届きます:

支援額 モデル
合計 15 USD 以上 UNet 4x: 復元した部分をよりシャープにします。
SD 1.5: 静止画用の実験的なモデル。
25 USD UNet 4x と SD 1.5、さらに
LTX: BasicVSR++ よりずっと遅いですが、より細かく復元します。この LTX モデルの今後のアップデートも含みます。

2026 年 10 月 14 日までに 15 USD 以上支援した方は、LTX を無料で使えます。

LTX を選ぶ前に:

  • LTX のサンプルを見てください: 1、2、3、4、5、6、7、8。 SLS Discord の新しいチャンネルと 旧チャンネル（アーカイブ）で、さらに多くのサンプルを見られます。
  • PC で LTX を**お試しモード（速度テスト）**で動かしてください。無料で、お使いの GPU で LTX が動くか、どれくらい時間がかかるかが分かります。動画は復元されません。 LTX に必要なものをご覧ください。

その他の例: UNet 4x、 SD 1.5、 追加の SD 1.5。

支援できる場所

ライセンスコードは次の場所でのみ入手できます:

それ以外で Jasna、コード、改変ファイルを販売している人は詐欺です。そのキーは 使えず、そのファイルは PC 上で隠れたコードを実行する可能性があります。Jasna は GitHub からのみダウンロードしてください。

有効化の手順

  1. 上のどれかで支援します。ライセンスコードが届きます。
  2. Jasna で Jasna を有効化を開き、ライセンスコードを入力して 有効化を押します。

1 つのライセンスコードは同時に 3 台まで使えます。使用中の台数は、もう一度 Jasna を有効化を開くと確認できます。

  • TPM 2.0 セキュリティチップのある PC（多くの Windows 11 PC）: 一度オンラインで 有効化すれば、Jasna はオフラインで動きます。その PC が 3 つの枠のうち 1 つを使います。 Windows が一度だけ許可を求めることがあります。マザーボードの交換や セキュリティチップのリセットは新しい PC として数えられます。
  • その他の PC、レンタル GPU、Docker: 支援者向けモデルを使う間はインターネットが 必要です。台数に数えられるのは Jasna を動かしている間だけです。 クラウド GPU をご覧ください。
  • セキュリティチップのある Linux: オフラインで使うには sudo usermod -aG tss $USER を実行し、PC を再起動してからもう一度有効化します。

Jasna 0.11 から移行した場合、支援者向けモデルを初めて使うときに有効化が 引き継がれます。同じ PC では Jasna 0.11 もそのまま使えます。

Jasna 0.10 のメールアドレスとキーはもう使えません。購入先から新しい ライセンスコードをもらってください。

上級者向け

Jasna のしくみ

動画の読み込みから保存まで、ほぼすべて GPU で動きます。

  1. 動画を GPU でデコードします（NVIDIA では NVDEC、AMD では AMF）。
  2. 各フレームのモザイクを検出します（デフォルトのモデルは rfdetr-v6）。
  3. 各モザイクを時間に沿って追跡し、そのフレームをクリップにまとめます （最大で最大クリップサイズのフレーム数）。クリップはシーンの切り替わりで 終わるので、別のショットが混ざることはありません。
  4. 各クリップを 256x256 の画像として BasicVSR++ で復元します。クリップは 少し重なっているので、つなぎ目が見えません。
  5. オプションの二次復元（UNet 4x、RTX Super Res、Topaz TVAI）で、 復元した画像をより大きく、よりシャープにします。
  6. 復元した画像を元のフレームに合成します。変わるのはモザイク部分だけです。
  7. GPU エンコーダーでエンコードします（NVIDIA では NVENC、AMD では AMF）。 音声はそのままコピーします（出力形式がその音声を入れられない場合だけ、 エンコードし直します）。

NVIDIA では、最初のジョブで手順 2 と 4 のモデル（使う場合は UNet 4x も）を お使いの GPU 専用に準備します。AMD では UNet 4x だけです。結果は model_weights に 保存され、以後も使われます。新しい Jasna へコピーすることもできます。

LTX は仕組みが違います。動画を 4 回処理します: モザイクを見つける、準備、 拡散モデルで復元、保存。 遅いですが、より本物らしい細部を加えられます。画質は基本（標準より約 1.3 倍速い）、 標準（デフォルト）、良好（約 1.5 倍遅い）、高画質（約 2.5 倍遅い）、最高（約 5 倍遅い）から選べます。 モデルの選び方をご覧ください。

LTX は一時停止と再開ができます。一時停止と再開をご覧ください。

コマンドライン

コマンドラインでは、アプリでできることのほとんどができます（動画プレーヤー、 LTX のシードのプレビュー、マスクの提案、対話型画像復元は使えません）。

# 動画 1 本
jasna --input input.mp4 --output output.mkv

# 画像 1 枚
jasna --input photo.png --output restored.png

# フォルダー全体
jasna --input input_folder --output output_folder

jasna --help で全オプションを表示できます。CLI リファレンスを ご覧ください。

すべてのガイド

  • GUI の使い方: キュー、プリセット、出力名、動画プレーヤー、 有効化。
  • モデルの選び方: 検出モデル、BasicVSR++ か LTX か、 二次復元、画像用の SD 1.5。
  • 動画の一部だけを復元する: 区間エディター、 モザイクスキャン、大きなモザイクだけ LTX。
  • VR180 動画: サイドバイサイド VR の扱い方。
  • VRAM と GPU 使用量の調整: クリップサイズ、 オーバーラップ、VRAM が足りないときの対処。
  • 高度な処理: ノイズ除去、60→30 FPS、 カラー LUT、シャープネス、エンコーダー品質、キュー完了後のアクション。
  • ストリーミング: ブラウザーや Stash で見る。
  • クラウド GPU: レンタル GPU（RunPod、Vast）で Jasna を使う。
  • CLI リファレンス: すべてのコマンドラインオプション。
  • ソースから実行: 開発者向け（英語）。ソースからは 無料の BasicVSR++ を使えます。有効化と支援者向けモデルには公式リリースが必要です。

ベンチマーク

3:22 の動画全体を BasicVSR++ と RTX 5090（Linux）で復元した時間です。 短いほど良い結果です。

入力 Lada 0.11.0 Jasna v0.9.1
720p H.264 01:47 00:32（3.4倍高速）
1080p H.264 02:02 00:34（3.6倍高速）
2160p H.264 04:56 01:03（4.7倍高速）
GPU メモリ、以前のバージョン、計測方法

GPU メモリの使用量（通常 / ピーク、GB）。— は未計測です。Lada は Jasna より GPU メモリの使用量が少なめです。

入力 Lada v0.4.1 v0.5.0 v0.9.0 v0.9.1
720p H.264 8-bit 1.8/3.1 17.6/19.9 8.6/9.0 8.6/9.1 4.2/4.6
1080p H.264 8-bit 2.0/3.3 18.9/21.4 9.5/10.2 9.3/10.1 4.8/5.6
2160p H.264 8-bit 2.6/4.1 26.0/30.5 12.9/15.0 11.4/15.4 7.2/10.9
8K VR HEVC 60 fps（15 秒） — — — 17.1/18.3 —

以前のバージョンの時間（720p / 1080p / 2160p で v0.4.1: 01:35 / 01:46 / 03:23、v0.5.0: 00:45 / 00:47 / 01:22、v0.9.0: 00:34 / 00:39 / 01:15。8K VR: 00:34）、テスト設定、RAM 使用量、すべてのコーデックは 完全なベンチマークレポートに あります。以前の長時間動画: 従来のレポート。

ライセンス

Jasna の公開アプリケーションソースは AGPL-3.0 です。モデルと同梱依存関係には、 それぞれのライセンスが適用されます。ライセンスとソース公開範囲、 モデルの通知、 リリースソース対応表をご覧ください。

謝辞

  • Lada（Codeberg）: Jasna は Lada に 着想を得ており、一部は Lada をベースにしています。Jasna で使っている mosaic_restoration_1.2 モデルは、Lada 作者の ladaapp によって訓練されました。
  • ZeLeFans: VR 検出モデルと、モザイクの形状および VR 投影に関する詳細な 分析に感謝します。

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