大佬！！容我叫你一聲大佬！！
请教一下，那个“选区VR转平面模式”能否再详细介绍一下。是选择整个画面，还是选择马赛克区域？还是只选择最下方畸变马赛克区域？如果是畸变马赛克VR，但马赛克区域偏于中部，能否用第一个工具？希望大佬解惑，谢谢:lol
本帖最后由 zelefans 于 2025-12-1 20:45 编辑
superboss 发表于 2025-12-1 17:26
请教一下，那个“选区VR转平面模式”能否再详细介绍一下。是选择整个画面，还是选择马赛克区域？还是只选择 ...
当前的lada版本不支持变形的马赛克识别，所以“选区VR转平面模式”更多是为了以后升级马赛克识别模型的lada，属于我理想中的终极的使用模式。
当前要用这个模式，首先是针对SAVR这种你在VR视角下看身下（每部几乎都有）是正常马赛克形状的，可以设定yaw=0，就是严格居中（输出平面化后的马赛克是矩形的），然后选择底部的画面。 而你如果破解过SIVR,MDVR这种就会发现身下的视角级别识别出马赛克也是没法破解的，因为那里在非VR视角下即便不打码也是畸变的，即便识别出马赛克也会识别出非成人画面，或是没法重绘成针对VR畸变视角无码的。
lada的破解我没看其代码，但根据观察其实中间有几步，调用三种不同的模型，首先是识别马赛克（现在倾斜的、非正方形的几乎都无法识别），其次是判断NSFW，就是成人不宜的画面，最后才是破解重绘。我在lada那里提了建议，马赛克识别在VR这里有问题，但lada今天更新了9.0版本模型也没更新。如果给我数据集我可以很快重新训练一版解决这个问题……但我并不想加入其他的开发团队……
你可以找不同厂家的，切几片10秒钟的花几分钟就可以试出效果。
zelefans 发表于 2025-12-1 20:42
当前的lada版本不支持变形的马赛克识别，所以“选区VR转平面模式”更多是为了以后升级马赛克识别模型的lad ...
感谢大佬回复，昨天实验的savr选区转成平面后马赛克是倾斜的，这可能就是破解失败的原因。我再去试试
zelefans 发表于 2025-12-1 20:42
当前的lada版本不支持变形的马赛克识别，所以“选区VR转平面模式”更多是为了以后升级马赛克识别模型的lad ...
今天又试了一下，果然是马赛克倾斜的问题。软件拖框自动生成的矫正角度貌似不是很精确，用ps工具测量了一下算是比较准了。不过还是时不时有些许漏码。
另外，关于畸变马赛克识别，我有一个想法：能不能先大致识别出马赛克区域范围，然后再用纯矩形马赛克对该区域再打一次码（魔法打败魔法:lol），不过有可能对lada破解效果产生一定影响。。。不知道这样在技术上能不能实现。
superboss 发表于 2025-12-2 11:05
今天又试了一下，果然是马赛克倾斜的问题。软件拖框自动生成的矫正角度貌似不是很精确，用ps工具测量了一 ...
我还在增加选区去码模式的效率，今天估计可以发布一个版本，到时候指定某个时间区域某个视频区域快速解码和物理拆分拼接，效率高很多。SIVR，MDVR这种效率极高，只要拆了左右眼就能直接做了。SAVR、URVRSP等这种还是要在马赛克上做文章。
你的思路……如果能自动识别老马赛克的话直接替换lada的就可以了么，也不用再打码了……当然，也可以指定区域打码，毕竟VR视频的特点就是有马的位置在某个时间段内是固定的，但二次加码会造成破解还原画面难度更大。
我还有个小工具开发完了准备做一下马赛克模型的事，只要将老的各种马赛克的图像做一下VR互转就可以，AI图像领域专业书叫做图像增强。到时候看是扔给lada团队还是自己用现有图像就能干。
zelefans 发表于 2025-12-2 14:55
我还在增加选区去码模式的效率，今天估计可以发布一个版本，到时候指定某个时间区域某个视频区域快速解码 ...
哈哈，我这想法就是针对lada只能识别矩形马赛克的...官方不做，咱只能自己想个土办法解决了。明天有空先用PR试试效果。
我不是程序员，我理解的马赛克检测，就是检测视频中是否存在大量密集的单一颜色色块（磨砂玻璃马赛克除外。理论上视频越高清，天然存在密集色块区域的概率就越小，除非背景是马赛克风格墙:lol），可能这样逐帧检测对硬件配置要求较高，不知道lada的检测算法是什么。。。还有就是以前玩游戏有个技术叫曲面细分，是不是能把一个较大不规则的马赛克块转换成若干小矩形块。
以上纯属个人愚见，仅供参考。期待大佬的新工具早日发布:lol
superboss 发表于 2025-12-2 16:21
哈哈，我这想法就是针对lada只能识别矩形马赛克的...官方不做，咱只能自己想个土办法解决了。明天有空先 ...
马赛克识别是用yolo做的，训练数据需要框出马赛克区域，模型自动会学会特征，比如正方形，比如三角形啥的。标准的图像识别数据一般会加噪声、旋转等，将1000张图片可以扩展到10000张，增加可识别的场景，但有时也不能做旋转，只能做倾斜，否则数字6倒过来就成了9。现在马赛克识别模型应该在数据集上没有做这方面工作，否则就不会稍微倾斜一点就无法识别了。
zelefans 发表于 2025-12-2 18:44
马赛克识别是用yolo做的，训练数据需要框出马赛克区域，模型自动会学会特征，比如正方形，比如三角形啥的 ...
今天尝试了用PR给畸变马赛克视频二次打码，好消息是确实能让lada准确识别出马赛克区，坏消息是破解后效果成了磨砂玻璃码:dizzy，看来这条路行不通。。。
关于马赛克识别，我又有个想法，能不能通过软件让人工标注马赛克区域，导出类似字幕文件srt形式。lada如果能加载识别记录，就可以精确定位马赛克区域了。当然，这功能需要lada官方来开发，不过技术上应该很容易实现。
superboss 发表于 2025-12-3 10:56
今天尝试了用PR给畸变马赛克视频二次打码，好消息是确实能让lada准确识别出马赛克区，坏消息是破解后效果 ...
我已经在跑训练程序了，坏消息是还在改lada的BUG，默认程序训练不收敛，他代码升级了几次有逻辑写错导致label打错了。训练流程和代码都差不多看明白了，增加VR马赛克支持应该没啥技术问题，我已经有规划了。
他训练马赛克模型是这样的，
1、首先是要准备NSFW的模型，这个是苦力活需要人工标注，lada的issue里有人发过更新训练的，我用的那个。
2、指定某个视频目录或某个视频文件，指定每个文件隔多少秒截图，放在指定目录里
3、批量用NSFW模型来判断截图中有没有需要打码的区域，如果有，将这个图片单独拉出来，将区域自动打码，然后做一张mask黑低白色的打码图(不规则形状）
4、自动计算出yolo模型需要的打码矩形坐标(中心点坐标和宽高)和打码形状坐标点阵。
5、放到datasets目录中，默认是 train和val
6、跑训练出模型
我在第三步之后将打过码的图片全部做一遍随机的VR转平面操作，就可以得到畸变后的马赛克了。混在里面训练应该就OK了。现在需要测试到底需要多少数据量，以及等改完BUG训练看是否收敛。训练显存占用5GB不到，200个epoch，应该民用显卡很快。
