Habe es eben mal nachinstalliert und mit einem älteren Titel am laufen:
Lasse es mal so bis morgen früh stehen, mal schauen was dabei rauskommt:
Die beste externe FI?
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So Titel ist durchgelaufen, seperater File wurde gespeichert und der soapige Effekt ist voll da.
Läuft mit 60fps.
Kann mir jemand was zu dem Log sagen ? Passt das so, was da drin steht ?
Muss ich hier was ändern, oder ist das normal ?
Kann man den "Con Air - Extended Edition (1997) 1080p AC3.SVP.temporary.mkv" file bedenkenlos löschen ?
Zitat21:49:35.338: [03/12/2023-21:49:35] [W] [TRT] CUDA lazy loading is not enabled. Enabli
21:49:35.354: ng it can significantly reduce device memory usage. See `CUDA_MODULE_LOADING` in https://docs.n
21:49:35.354: vidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index.html#env-vars
ZitatAlles anzeigen21:49:31.624: ===== Starting mpv ======
21:49:31.624: Command line: C:\Program Files (x86)\SVP 4\mpv64\mpv.exe M:/Filme/Con Air - Extended Edition (1997)/Con Air - Extended Edition (1997) 1080p AC3.mkv --o=M:/Filme/Con Air - Extended Edition (1997)/Con Air - Extended Edition (1997) 1080p AC3.SVP.temporary.mkv --no-audio --no-sub --no-sub-auto --input-ipc-server=mpvencodepipe --input-media-keys=no --no-msg-color --vf=vapoursynth:[C:\Users\HTPC_User\AppData\Roaming\SVP4\scripts\ffff.py]:4:8 --of=matroska --ovc=hevc_nvenc --ovcopts=b=15645268,preset=slow,rc=vbr,maxrate=20338848,bufsize=31290536,time_base=1000/60000,threads=8
21:49:32.330: (+) Video --vid=1 (*) 'HD 1080p AVC' (h264 1920x820 25.000fps)
21:49:32.330: Audio --aid=1 --alang=ger (*) 'Dolby Digital 5.1 ' (ac3 6ch 48000Hz)
21:49:32.330: File tags:
21:49:32.330: Title: CONAIR · UNRATED · EXTENDED (1997)
21:49:32.455: vstrt: TensorRT version mismatch, built with 2135 but loaded with 2136; continue but fingers crossed...
21:49:32.517: C:/Program Files (x86)/SVP 4/rife\models\rife_v2\rife_v4.4_ensemble.onnx.1920x832_fp16_trt-8502_cudnn_I-fp16_O-fp16_NVIDIA-GeForce-RTX-3060-Ti_139fe355.engine not writable
21:49:32.517: change engine path to C:\Users\HTPC_U~1\AppData\Local\Temp\Program Files (x86)/SVP 4/rife\models\rife_v2\rife_v4.4_ensemble.onnx.1920x832_fp16_trt-8502_cudnn_I-fp16_O-fp16_NVIDIA-GeForce-RTX-3060-Ti_139fe355.engine
21:49:32.614: &&&& RUNNING TensorRT.trtexec [TensorRT v8501] # C:/Program Files (x86)/SVP 4/rife\vsmlrt-cuda\trtexec --onnx=C:/Program Files (x86)/SVP 4/rife\models\rife_v2\rife_v4.4_ensemble.onnx --timingCacheFile=C:\Users\HTPC_U~1\AppData\Local\Temp\Program Files (x86)/SVP 4/rife\models\rife_v2\rife_v4.4_ensemble.onnx.1920x832_fp16_trt-8502_cudnn_I-fp16_O-fp16_NVIDIA-GeForce-RTX-3060-Ti_139fe355.engine.cache --device=0 --saveEngine=C:\Users\HTPC_U~1\AppData\Local\Temp\Program Files (x86)/SVP 4/rife\models\rife_v2\rife_v4.4_ensemble.onnx.1920x832_fp16_trt-8502_cudnn_I-fp16_O-fp16_NVIDIA-GeForce-RTX-3060-Ti_139fe355.engine --shapes=input:1x7x832x1920 --fp16 --tacticSources=-CUBLAS,-CUBLAS_LT --useCudaGraph --noDataTransfers --inputIOFormats=fp16:chw --outputIOFormats=fp16:chw
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] === Model Options ===
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] Format: ONNX
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] Model: C:/Program Files (x86)/SVP 4/rife\models\rife_v2\rife_v4.4_ensemble.onnx
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] Output:
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] === Build Options ===
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] Max batch: explicit batch
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] Memory Pools: workspace: default, dlaSRAM: default, dlaLocalDRAM: default, dlaGlobalDRAM: default
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] minTiming: 1
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] avgTiming: 8
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] Precision: FP32+FP16
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] LayerPrecisions:
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] Calibration:
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] Refit: Disabled
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] Sparsity: Disabled
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] Safe mode: Disabled
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] DirectIO mode: Disabled
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] Restricted mode: Disabled
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] Build only: Disabled
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] Save engine: C:\Users\HTPC_U~1\AppData\Local\Temp\Program Files (x86)/SVP 4/rife\models\rife_v2\rife_v4.4_ensemble.onnx.1920x832_fp16_trt-8502_cudnn_I-fp16_O-fp16_NVIDIA-GeForce-RTX-3060-Ti_139fe355.engine
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] Load engine:
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] Profiling verbosity: 0
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] Tactic sources: cublas [OFF], cublasLt [OFF],
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] timingCacheMode: global
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] timingCacheFile: C:\Users\HTPC_U~1\AppData\Local\Temp\Program Files (x86)/SVP 4/rife\models\rife_v2\rife_v4.4_ensemble.onnx.1920x832_fp16_trt-8502_cudnn_I-fp16_O-fp16_NVIDIA-GeForce-RTX-3060-Ti_139fe355.engine.cache
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] Heuristic: Disabled
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] Preview Features: Use default preview flags.
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] Input(s): fp16:chw
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] Output(s): fp16:chw
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] Input build shape: input=1x7x832x1920+1x7x832x1920+1x7x832x1920
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] Input calibration shapes: model
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] === System Options ===
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] Device: 0
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] DLACore:
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] Plugins:
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] === Inference Options ===
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] Batch: Explicit
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] Input inference shape: input=1x7x832x1920
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] Iterations: 10
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] Duration: 3s (+ 200ms warm up)
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] Sleep time: 0ms
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] Idle time: 0ms
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] Streams: 1
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] ExposeDMA: Disabled
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] Data transfers: Disabled
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] Spin-wait: Disabled
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] Multithreading: Disabled
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] CUDA Graph: Enabled
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] Separate profiling: Disabled
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] Time Deserialize: Disabled
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] Time Refit: Disabled
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] NVTX verbosity: 0
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] Persistent Cache Ratio: 0
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] Inputs:
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] === Reporting Options ===
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] Verbose: Disabled
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] Averages: 10 inferences
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] Percentiles: 90,95,99
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] Dump refittable layers:Disabled
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] Dump output: Disabled
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] Profile: Disabled
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] Export timing to JSON file:
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] Export output to JSON file:
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I] Export profile to JSON file:
21:49:32.614: [03/12/2023-21:49:32] [I]
21:49:32.629: [03/12/2023-21:49:32] [I] === Device Information ===
21:49:32.629: [03/12/2023-21:49:32] [I] Selected Device: NVIDIA GeForce RTX 3060 Ti
21:49:32.629: [03/12/2023-21:49:32] [I] Compute Capability: 8.6
21:49:32.629: [03/12/2023-21:49:32] [I] SMs: 38
21:49:32.629: [03/12/2023-21:49:32] [I] Compute Clock Rate: 1.665 GHz
21:49:32.629: [03/12/2023-21:49:32] [I] Device Global Memory: 8191 MiB
21:49:32.629: [03/12/2023-21:49:32] [I] Shared Memory per SM: 100 KiB
21:49:32.629: [03/12/2023-21:49:32] [I] Memory Bus Width: 256 bits (ECC disabled)
21:49:32.629: [03/12/2023-21:49:32] [I] Memory Clock Rate: 7.001 GHz
21:49:32.629: [03/12/2023-21:49:32] [I]
21:49:32.629: [03/12/2023-21:49:32] [I] TensorRT version: 8.5.1
21:49:32.973: [03/12/2023-21:49:32] [I] [TRT] [MemUsageChange] Init CUDA: CPU +446, GPU +0, now: CPU 10935, GPU 1183 (MiB)
21:49:35.323: [03/12/2023-21:49:35] [I] [TRT] [MemUsageChange] Init builder kernel library: CPU +483, GPU +118, now: CPU 11787, GPU 1301 (MiB)
21:49:35.338: [03/12/2023-21:49:35] [W] [TRT] CUDA lazy loading is not enabled. Enabli
21:49:35.354: ng it can significantly reduce device memory usage. See `CUDA_MODULE_LOADING` in https://docs.n
21:49:35.354: vidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index.html#env-vars
21:49:35.354: [03/12/2023-21:49:35] [I] Start parsing network model
21:49:35.369: [03/12/2023-21:49:35] [I] [TRT] ----------------------------------------------------------------
21:49:35.369: [03/12/2023-21:49:35] [I] [TRT] Input filename: C:/Program Files (x86)/SVP 4/rife\models\rife_v2\rife_v4.4_ensemble.onnx
21:49:35.369: [03/12/2023-21:49:35] [I] [TRT] ONNX IR version: 0.0.8
21:49:35.369: [03/12/2023-21:49:35] [I] [TRT] Opset version: 16
21:49:35.369: [03/12/2023-21:49:35] [I] [TRT] Producer name: pytorch
21:49:35.369: [03/12/2023-21:49:35] [I] [TRT] Producer version: 2.0.0
21:49:35.369: [03/12/2023-21:49:35] [I] [TRT] Domain:
21:49:35.369: [03/12/2023-21:49:35] [I] [TRT] Model version: 0
21:49:35.369: [03/12/2023-21:49:35] [I] [TRT] Doc string:
21:49:35.369: [03/12/2023-21:49:35] [I] [TRT] ----------------------------------------------------------------
21:49:35.385: [03/12/2023-21:49:35] [W] [TRT] onnx2trt_utils.cpp:377: Your ONNX model has been generated with INT64 weights, while TensorRT does not natively support INT64. Attempting to cast down to INT32.
21:49:35.385: [03/12/2023-21:49:35] [W] [TRT] onnx2trt_utils.cpp:403: One or more weights outside the range of INT32 was clamped
21:49:35.385: [03/12/2023-21:49:35] [W] [TRT] onnx2trt_utils.cpp:403: One or more weights outside the range of INT32 was clamped
21:49:35.401: [03/12/2023-21:49:35] [W] [TRT] onnx2trt_utils.cpp:403: One or more weights outside the range of INT32 was clamped
21:49:35.401: [03/12/2023-
21:49:35.401: 21:49:35] [W] [TRT] onnx2trt_utils.cpp:403: One or more weights outside the range of INT32 was clamped
21:49:35.916: [03/12/2023-21:49:35] [W] [TRT] onnx2trt_utils.cpp:403: One or more weights outside the range of INT32 was clamped
21:49:35.932: [03/12/2023-21:49:35] [I] Finish parsing network model
21:49:35.932: [03/12/2023-21:49:35] [W] Could not read timing cache from: C:\Users\HTPC_U~1\AppData\Local\Temp\Program Files (x86)/SVP 4/rife\models\rife_v2\rife_v4.4_ensemble.onnx.1920x832_fp16_trt-8502_cudnn_I-fp16_O-fp16_NVIDIA-GeForce-RTX-3060-Ti_139fe355.engine.cache. A new timing cache will be generated and written.
21:49:37.087: [03/12/2023-21:49:37] [I] [TRT] [MemUsageChange] Init cuDNN: CPU +1091, GPU +406, now: CPU 12525, GPU 1707 (MiB)
21:49:37.087: [03/12/2023-21:49:37] [I] [TRT] Global timing cache in use. Profiling results in this builder pass will be stored.
21:52:48.071: [03/12/2023-21:52:48] [I] [TRT] Total Activation Memory: 9759461888
21:52:48.071: [03/12/2023-21:52:48] [I] [TRT] Detected 4 inputs and 1 output network tensors.
21:52:48.258: [03/12/2023-21:52:48] [I] [TRT] Total Host Persistent Memory: 202848
21:52:48.258: [03/12/2023-21:52:48] [I] [TRT] Total Device Persistent Memory: 16285696
21:52:48.258: [03/12/2023-21:52:48] [I] [TRT] Total Scratch Memory: 19169280
21:52:48.258: [03/12/2023-21:52:48] [I] [TRT] [MemUsageStats] Peak memory usage of TRT CPU/GPU memory allocators: CPU 19 MiB, GPU 4715 MiB
21:52:48.258: [03/12/2023-21:52:48] [I] [TRT] [BlockAssignment] Started assigning block shifts. This will take 154 steps to complete.
21:52:48.274: [03/12/2023-21:52:48] [I] [TRT] [BlockAssignment] Algorithm ShiftNTopDown took 12.6033ms to assign 13 blocks to 154 nodes requiring 233227264 bytes.
21:52:48.274: [03/12/2023-21:52:48] [I] [TRT] Total Activation Memory: 233227264
21:52:48.383: [03/12/2023-21:52:48] [W] [TRT] TensorRT encountered issues when converting weights between types and that could affect accuracy.
21:52:48.383: [03/12/2023-21:52:48] [W] [TRT] If this is not the desired behavior, please modify the weights or retrain with regularization to adjust the magnitude of the weights.
21:52:48.383: [03/12/2023-21:52:48] [W] [TRT] Check verbose logs for the list of affected weights.
21:52:48.383: [03/12/2023-21:
21:52:48.383: 52:48] [W] [TRT] - 94 weights are affected by this issue: Detected subnormal FP16 values.
21:52:48.383: [03/12/2023-21:52:48] [W] [TRT] - 10 weights are affected by this issue: Detected values less than smallest positive FP16 subnormal value and converted them to the FP16 minimum subnormalized value.
21:52:48.383: [03/12/2023-21:52:48] [I] [TRT] [MemUsageChange] TensorRT-managed allocation in building engine: CPU +19, GPU +25, now: CPU 19, GPU 25 (MiB)
21:52:48.399: [03/12/2023-21:52:48] [I] [TRT] [MemUsageChange] Init CUDA: CPU +0, GPU +0, now: CPU 13471, GPU 1933 (MiB)
21:52:48.399: [03/12/2023-21:52:48] [W] [TRT] CUDA lazy loading is not enabled. Enabling it can significantly reduce device memory usage. See `CUDA_MODULE_LOADING` in https://docs.nvidia.com/cuda/c…guide/index.html#env-vars
21:52:48.399: [03/12/2023-21:52:48] [I] Saved 190208 bytes of timing cache to C:\Users\HTPC_U~1\AppData\Local\Temp\Program Files (x86)/SVP 4/rife\models\rife_v2\rife_v4.4_ensemble.onnx.1920x832_fp16_trt-8502_cudnn_I-fp16_O-fp16_NVIDIA-GeForce-RTX-3060-Ti_139fe355.engine.cache
21:52:48.399: [03/12/2023-21:52:48] [I] Engine built in 195.767 sec.
21:52:48.555: [03/12/2023-21:52:48] [I] [TRT] Loaded engine size: 10 MiB
21:52:48.571: [03/12/2023-21:52:48] [I] [TRT] [MemUsageChange] TensorRT-managed allocation in engine deserialization: CPU +0, GPU +25, now: CPU 0, GPU 25 (MiB)
21:52:48.571: [03/12/2023-21:52:48] [I] Engine deserialized in 0.0090543 sec.
21:52:48.586: [03/12/2023-21:52:48] [I] [TRT] [MemUsageChange] TensorRT-managed allocation in IExecutionContext creation: CPU +0, GPU +238, now: CPU 0, GPU 263 (MiB)
21:52:48.586: [03/12/2023-21:52:48] [W] [TRT] CUDA lazy loading is not enabled. Enabling it can significantly reduce device memory usage. See `CUDA_MODULE_LOADING` in https://docs.nvidia.com/cuda/c…guide/index.html#env-vars
21:52:48.586: [03/12/2023-21:52:48] [I] Setting persistentCacheLimit to 0 bytes.
21:52:48.586: [03/12/2023-21:52:48] [I] Using random values for input input
21:52:48.727: [03/12/2023-21:52:48] [I] Created input binding for input with dimensions 1x7x832x1920
21:52:48.727: [03/12/2023-21:52:48] [I] Using random values for output output
21:52:48.727: [03/12/2023-21:52:48] [I] Created output binding for output with dimensions 1x3x832x1920
21:52:48.727: [03/12/2023-21:52:48] [I] Starting inference
21:52:51.983: [03/12/2023-21:52:51] [I] Warmup completed 12 queries over 200 ms
21:52:51.983: [03/12/2023-21:52:51] [I] Timing trace has 214 queries over 3.03613 s
21:52:51.983: [03/12/2023-21:52:51] [I]
21:52:51.983: [03/12/2023-21:52:51] [I] === Trace details ===
21:52:51.983: [03/12/2023-21:52:51] [I] Trace averages of 10 runs:
21:52:51.983: [03/12/2023-21:52:51] [I] Average on 10 runs - GPU latency: 14.2143 ms - Host latency: 14.2143 ms (enqueue 0.0871597 ms)
21:52:51.983: [03/12/2023-21:52:51] [I] Average on 10 runs - GPU latency: 14.0171 ms - Host latency: 14.0171 ms (enqueue 0.0539063 ms)
21:52:51.983: [03/12/2023-21:52:51] [I] Average on 10 runs - GPU latency: 14.1252 ms - Host latency: 14.1252 ms (enqueue 0.069458 ms)
21:52:51.983: [03/12/2023-21:52:51] [I] Average on 10 runs - GPU latency: 14.1378 ms - Host latency: 14.1378 ms (enqueue 0.0795288 ms)
21:52:51.983: [03/12/2023-21:52:51] [I] Average on 10 runs - GPU latency: 14.152 ms - Host latency: 14.152 ms (enqueue 0.0790649 ms)
21:52:51.983: [03/12/2023-21:52:51] [I] Average on 10 runs - GPU latency: 14.1415 ms - Host latency: 14.1415 ms (enqueue 0.0941895 ms)
21:52:51.983: [03/12/2023-21:52:51] [I] Average on 10 runs - GPU latency: 14.2885 ms - Host latency: 14.2885 ms (enqueue 0.0805664 ms)
21:52:51.983: [03/12/2023-21:52:51] [I] Average on 10 runs - GPU latency: 14.2182 ms - Host latency: 14.2182 ms (enqueue 0.0821167 ms)
21:52:51.983: [03/12/2023-21:52:51] [I] Average on 10 runs - GPU latency: 14.0829 ms - Host latency: 14.0829 ms (enqueue 0.0558594 ms)
21:52:51.983: [03/12/2023-21:52:51] [I] Average on 10 runs - GPU latency: 14.023 ms - Host latency: 14.023 ms (enqueue 0.0457031 ms)
21:52:51.983: [03/12/2023-21:52:51] [I] Average on 10 runs - GPU latency: 14.2037 ms - Host latency: 14.2037 ms (enqueue 0.0845825 ms)
21:52:51.983: [03/12/2023-21:52:51] [I] Average on 10 runs - GPU latency: 14.1831 ms - Host latency: 14.1831 ms (enqueue 0.0817749 ms)
21:52:51.983: [03/12/2023-21:52:51] [I] Average on 10 runs - GPU latency: 14.2008 ms - Host latency: 14.2008 ms (enqueue 0.0818237 ms)
21:52:51.983: [03/12/2023-21:52:51] [I] Average on 10 runs - GPU latency: 14.1933 ms - Host latency: 14.1933 ms (enqueue 0.0807739 ms)
21:52:51.983: [03/12/2023-21:52:51] [I] Average on 10 runs - GPU latency: 14.2031 ms - Host latency: 14.2031 ms (enqueue 0.0953369 ms)
21:52:51.983: [03/12/2023-21:52:51] [I] Average on 10 runs - GPU latency: 14.1423 ms - Host latency: 14.1423 ms (enqueue 0.0489014 ms)
21:52:51.983: [03/12/2023-21:52:51] [I] Average on 10 runs - GPU latency: 14.2208 ms - Host latency: 14.2208 ms (enqueue 0.0665527 ms)
21:52:51.983: [03/12/2023-21:52:51] [I] Average on 10 runs - GPU latency: 14.1942 ms - Host latency: 14.1942 ms (enqueue 0.0705078 ms)
21:52:51.983: [03/12/2023-21:52:51] [I] Average on 10 runs - GPU latency: 14.214 ms - Host latency: 14.214 ms (enqueue 0.0716553 ms)
21:52:51.983: [03/12/2023-21:52:51] [I] Average on 10 runs - GPU latency: 14.2147 ms - Host latency: 14.2147 ms (enqueue 0.0909668 ms)
21:52:51.983: [03/12/2023-21:52:51] [I] Average on 10 runs - GPU latency: 14.2426 ms - Host latency: 14.2426 ms (enqueue 0.0773682 ms)
21:52:51.983: [03/12/2023-21:52:51] [I]
21:52:51.983: [03/12/2023-21:52:51] [I] === Performance summary ===
21:52:51.983: [03/12/2023-21:52:51] [I] Throughput: 70.4844 qps
21:52:51.983: [03/12/2023-21:52:51] [I] Latency: min = 13.8905 ms, max = 15.1262 ms, mean = 14.1728 ms, median = 14.1734 ms, percentile(90%) = 14.2683 ms, percentile(95%) = 14.302 ms, percentile(99%) = 14.4467 ms
21:52:51.983: [03/12/2023-21:52:51] [I] Enqueue Time: min = 0.0153809 ms, max = 0.233643 ms, mean = 0.0750602 ms, median = 0.0795898 ms, percentile(90%) = 0.0843506 ms, percentile(95%) = 0.0913086 ms, percentile(99%) = 0.193237 ms
21:52:51.983: [03/12/2023-21:52:51] [I] H2D Latency: min = 0 ms, max = 0 ms, mean = 0 ms, median = 0 ms, percentile(90%) = 0 ms, percentile(95%) = 0 ms, percentile(99%) = 0 ms
21:52:51.983: [03/12/2023-21:52:51] [I] GPU Compute Time: min = 13.8905 ms, max = 15.1262 ms, mean = 14.1728 ms, median = 14.1734 ms, percentile(90%) = 14.2683 ms, percentile(95%) = 14.302 ms, percentile(99%) = 14.4467 ms
21:52:51.983: [03/12/2023-21:52:51] [I] D2H Latency: min = 0 ms, max = 0 ms, mean = 0 ms, median = 0 ms, percentile(90%) = 0 ms, percentile(95%) = 0 ms, percentile(99%) = 0 ms
21:52:51.983: [03/12/2023-21:52:51] [I] Total Host Walltime: 3.03613 s
21:52:51.983: [03/12/2023-21:52:51] [I] Total GPU Compute Time: 3.03299 s
21:52:51.983: [03/12/2023-21:52:51] [I] Explanations of the performance metrics are printed in the verbose logs.
21:52:51.983: [03/12/2023-21:52:51] [I]
21:52:51.983: &&&& PASSED TensorRT.trtexec [TensorRT v8501] # C:/Program Files (x86)/SVP 4/rife\vsmlrt-cuda\trtexec --onnx=C:/Program Files (x86)/SVP 4/rife\models\rife_v2\rife_v4.4_ensemble.onnx --timingCacheFile=C:\Users\HTPC_U~1\AppData\Local\Temp\Program Files (x86)/SVP 4/rife\models\rife_v2\rife_v4.4_ensemble.onnx.1920x832_fp16_trt-8502_cudnn_I-fp16_O-fp16_NVIDIA-GeForce-RTX-3060-Ti_139fe355.engine.cache --device=0 --saveEngine=C:\Users\HTPC_U~1\AppData\Local\Temp\Program Files (x86)/SVP 4/rife\models\rife_v2\rife_v4.4_ensemble.onnx.1920x832_fp16_trt-8502_cudnn_I-fp16_O-fp16_NVIDIA-GeForce-RTX-3060-Ti_139fe355.engine --shapes=input:1x7x832x1920 --fp16 --tacticSources=-CUBLAS,-CUBLAS_LT --useCudaGraph --noDataTransfers --inputIOFormats=fp16:chw --outputIOFormats=fp16:chw
21:52:53.034: CUDA lazy loading is not enabled. Enabling it can significantly reduce device memory usage. See `CUDA_MODULE_LOADING` in https://docs.nvidia.com/cuda/c…guide/index.html#env-vars
21:52:53.095: CUDA lazy loading is not enabled. Enabling it can significantly reduce device memory usage. See `CUDA_MODULE_LOADING` in https://docs.nvidia.com/cuda/c…guide/index.html#env-vars
21:52:53.141: CUDA lazy loading is not enabled. Enabling it can significantly reduce device memory usage. See `CUDA_MODULE_LOADING` in https://docs.nvidia.com/cuda/c…guide/index.html#env-vars
21:52:53.188: CUDA lazy loading is not enabled. Enabling it can significantly reduce device memory usage. See `CUDA_MODULE_LOADING` in https://docs.nvidia.com/cuda/c…guide/index.html#env-vars
21:52:53.297: VO: [lavc] 1920x820 yuv420p
21:52:53.297: [vo/lavc] Opening encoder: NVIDIA NVENC hevc encoder [hevc_nvenc]
21:52:53.448: [encode] Opening output file: M:/Filme/Con Air - Extended Edition (1997)/Con Air - Extended Edition (1997) 1080p AC3.SVP.temporary.mkv
21:52:53.566: [encode] Opening muxer: Matroska [matroska]
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22:12:55.637: V: 00:19:45 / 01:56:39 (17%) {101.6min 59.2fps 13507.2MB} Cache: 515s/150MB
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23:48:01.509: Command line: C:\Program Files (x86)\SVP 4\extensions\code\mkvmerge.exe -o M:/Filme/Con Air - Extended Edition (1997)/Con Air - Extended Edition (1997) 1080p AC3.SVP.mkv M:/Filme/Con Air - Extended Edition (1997)/Con Air - Extended Edition (1997) 1080p AC3.SVP.temporary.mkv -D M:/Filme/Con Air - Extended Edition (1997)/Con Air - Extended Edition (1997) 1080p AC3.mkv
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23:48:02.274: 'M:/Filme/Con Air - Extended Edition (1997)/Con Air - Extended Edition (1997) 1080p AC3.mkv': Using the demultiplexer for the format 'Matroska'.
23:48:02.274: 'M:/Filme/Con Air - Extended Edition (1997)/Con Air - Extended Edition (1997) 1080p AC3.SVP.temporary.mkv' track 0: Using the output module for the format 'HEVC/H.265'.
23:48:02.274: 'M:/Filme/Con Air - Extended Edition (1997)/Con Air - Extended Edition (1997) 1080p AC3.mkv' track 1: Using the output module for the format 'AC-3'.
23:48:02.384: The file 'M:/Filme/Con Air - Extended Edition (1997)/Con Air - Extended Edition (1997) 1080p AC3.SVP.mkv' has been opened for writing.
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00:10:17.409: Progress: 92%
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00:12:03.839: Progress: 99%
00:12:15.965: Progress: 100%
00:12:15.965: The cue entries (the index) are being written...
00:12:24.171: Multiplexing took 24 minutes 22 seconds.
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Ich sehe da keine Fehler im Log, Rife funktioniert bei dir. Somit liegt das Problem bei deinem Player.
Wenn du nochmal einen 1080p-Film transkodierst, kannst du nach dem Startvorgang die FPS beim transkodieren sehen, das wäre dann die Höchstleistung von deiner Grafikkarte.
Die Meldung "CUDA lazy loading is not enabled" kannst du ignorieren, die habe ich auch immer.
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Hab gerade probiert "Die Eiskönigin" und dann "Coco" zu transkodieren, da hat es direkt Error gebracht
ZitatAlles anzeigen20:33:01.207: ===== Starting mpv ======
20:33:01.207: Command line: C:\Program Files (x86)\SVP 4\mpv64\mpv.exe M:/Filme/Die Eiskönigin - Völlig unverfroren (2013)/Die Eiskönigin - Völlig unverfroren (2013) 1080p DTS.mkv --o=M:/Filme/Die Eiskönigin - Völlig unverfroren (2013)/Die Eiskönigin - Völlig unverfroren (2013) 1080p DTS.SVP.temporary.mkv --no-audio --no-sub --no-sub-auto --input-ipc-server=mpvencodepipe --input-media-keys=no --no-msg-color --vf=vapoursynth:[C:\Users\HTPC_User\AppData\Roaming\SVP4\scripts\ffff.py]:4:8 --of=matroska --ovc=hevc_nvenc --ovcopts=b=16332133,preset=slow,rc=vbr,maxrate=21231773,bufsize=32664266,time_base=1000/23976,threads=8
20:33:02.363: (+) Video --vid=1 (*) 'HD 1080p AVC' (h264 1920x856 23.976fps)
20:33:02.363: Audio --aid=1 --alang=ger (*) 'DTS 5.1 ' (dts 6ch 48000Hz)
20:33:02.363: Subs --sid=1 --slang=ger (*) 'complete' (dvd_subtitle)
20:33:03.427: vstrt: TensorRT version mismatch, built with 2135 but loaded with 2136; continue but fingers crossed...
20:33:03.487: [vapoursynth] Script evaluation failed:
20:33:03.487: [vapoursynth] Python exception: vsmlrt.RIFE: RIFE: multi must be at least 2
20:33:03.487: [vapoursynth]
20:33:03.487: [vapoursynth] Traceback (most recent call last):
20:33:03.487: [vapoursynth] File "src\cython\vapoursynth.pyx", line 2866, in vapoursynth._vpy_evaluate
20:33:03.487: [vapoursynth] File "src\cython\vapoursynth.pyx", line 2867, in vapoursynth._vpy_evaluate
20:33:03.487: [vapoursynth] File "C:\Users\HTPC_User\AppData\Roaming\SVP4\scripts\ffff.py", line 78, in <module>
20:33:03.487: [vapoursynth] smooth = interpolate(clip)
20:33:03.487: [vapoursynth] File "C:\Users\HTPC_User\AppData\Roaming\SVP4\scripts\ffff.py", line 57, in interpolate
20:33:03.487: [vapoursynth] smooth = RIFE(input_m,multi=rife_num,model=rife_mnum,backend=trt_backend)
20:33:03.487: [vapoursynth] File "C:\Program Files (x86)\SVP 4\rife\vsmlrt.py", line 981, in RIFE
20:33:03.487: [vapoursynth] raise ValueError(f'{func_name}: RIFE: multi must be at least 2')
20:33:03.487: [vapoursynth] ValueError: vsmlrt.RIFE: RIFE: multi must be at least 2
20:33:03.487: [vapoursynth]
20:33:03.542: (!!!) Intermediate file may be broken: M:\Filme\Die Eiskönigin - Völlig unverfroren (2013)\Die Eiskönigin - Völlig unverfroren (2013) 1080p DTS.SVP.temporary.mkv
20:33:03.542: ===== mpv exited with code 62097 =====
Ich habe aber mittlerweile kapiert, das ich auf der ersten Seite (Videoprofile) die gewünschte Bildfrequenz vorab einstellen muss, dann läuft auch das Transkodieren an.
Bisheriger Höchstwert um die 67.1 fps
Ansonsten läuft er so mit 66 fps konstant (bei 50-60% GPU Last).
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d.h. deine Grafikkarte reicht gerade so mal für 60Hz = reine Cuda-Rechenlestung ohne Overhead für die Grafikausgabe auf den Bildschirm.
Ich denke du sollest auf max. 2x Faktor gehen => 48 Hz, keine Ahnung ob das dein Beamer kann. Mein Christie kann alles bis 60Hz, aber bei den Consumer-Beamer geht es nicht immer.
Zum Vergleich: Ich erreiche beim Transkodieren FPS 200 mit meiner RTX3080/10GB und Rife 4.6
Du kannst dir im Taskmanger unter Leistung -> GPU ein Diagram auf Cuda umstellen, dann siehst du die Auslastung. Rife nutzt in erster Linie die Cuda-Recheneinheiten auf der GPU
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Okay danke Dir Harald, jetzt weiß ich wenigstens woran es liegt.
CUDA hängt fast durchgehend bei 100% wenn SVP auf 62 fps transkodiert.
RIFE AI war bei der Anschaffung auch kein Thema, dann ist es jetzt halt so.
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Kann mir jemand von euch hier sagen, ob Rife auch mit JRiver möglich ist? Danke.
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vor ein paar wochen hatte ich besuch und bei der vorführung meines panas wurde das pull-down ruckeln sehr störend wahrgenommen. fehler war das ich die FI auf stuffe drei hatte, keine ahnung warum (irgendwas ist immer), da sie sonst auf stufe eins ist. bei stufe eins ist das pull down zwar noch vorhanden aber nicht so störend wie auf der höchsten.
ich bin das pull-down zwar irgendwie gewöhnt, doch wenn sich so viele daran stören (es war auch schlimm auf 3
) war klar das ich doch noch eine lösung suchen musste.Problem ist wenn ich mit 24bildern zuspiele und die FI aktiviere bekomme ich artefakte. die sind für mich unschaubar. wenn ich mit 60bildern zuspiele sind die artefakte weg und es bleibt das pull-down.
lösung sollte sein mit 48bildern zuzuspielen, genau mit 47.96.
jetzt war ich nur zu blöd zu wissen, das man im radiance unter den custom einstellungen genau das machen kann. ist zwar nicht sebsterklärend aber nach viel try und error hab ich es doch hinbekommen.
schön ist das der pana diese frequenz auch unterstützt und ohne probleme darstellt.
und ja es funktioniert pull-down weg und ohne artefakte, hatte noch nie so ein flüssiges bild
mein interesse am envy ist ja die ganze zeit vorhanden, vor allem die lösung der eignen FI. doch fragte ich mich die ganze zeit wie die das ohne pull-down hinbekommen, da sie ja mit mehr als 24bildern zuspielen müssen um die zwischenbilder zu generieren.
für die profi PJ wohl kein problem da die 48bilder vertragen, nur was ist bei den custom geräten (nur braucht da jemand eine externe FI?)
die JVC sollen wohl 120bilder vertragen, wenn der envy dann genau 119.9 ausgibt würde das auch ohne pull-down funktionieren
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doch fragte ich mich die ganze zeit wie die das ohne pull-down hinbekommen, da sie ja mit mehr als 24bildern zuspielen müssen um die zwischenbilder zu generieren.
Es wird in der Regel von 24 -> 60 interpoliert. Das ist kein Problem und kein 3:2-Pulldown vorhanden. Das ist nur etwas ungünstig, weil keine Originalbilder mehr vorkommen (alle sind interpoliert, da sie zeitlich nicht passen). Daher ist 24 -> 48 oder 24 -> 72 günstiger, unterstützen nur leider die wenigsten Konsumerprojektoren.
Beim HTPC besteht dasselbe Problem.
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Beim HTPC besteht dasselbe Problem.
hattest du jetzt mal eine FI, die gut funktioniert für den HTPC gefunden?
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hattest du jetzt mal eine FI, die gut funktioniert für den HTPC gefunden?
Die beste ist bisher SVP mit RIFE (K.I.-basiert). Das ist aber extrem GPU-hungrig.
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Hallo Mahlzeit,
ja wir nutzen u.a. auch MAD VR mit der SVR FI über den HTPC. Auch diese läuft mit 47,96 Hz und die Bewegungen sind schon besser.
Mit der richtigen GPU und 4090 Karte ist das auch kein Ding da ruckelt nichts.
Man kann das dort schon sehr gut einstellen die Bewegungen, aber dann auf Kosten mehr Artefakte.
Im Vergleich zur Pana Fi würde ich da aber noch Vorteile auf der SVR Seite verbuchen, da du mehr Einstellmöglichkeiten hast.
Der Envy (Beta zur Zeit) schlägt aber Beides deutlich in der Bewegtdarstellung.
Und es werden immer weniger (wenn eh nur Mini Artefakte).
Ja im Moment läuft es noch über 60 Hz (daher nur ein Originalbild), aber eben (s. Nils) ohne Pulldown Problem.
Mit FI bei 48 Hz (könnte im Envy auch integriert werden) würde das zwei Originalbilder zur Folge haben, ich schätze das wird auf unseren Profi Geräten nochmal besser aussehen.
Ist schon Klasse was da so möglich ist.
ANDY
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Der Envy (Beta zur Zeit) schlägt aber Beides deutlich in der Bewegtdarstellung.
Hast du bei SVP auch RIFE aktiviert? Das ist deutlich artefaktfreier als der Standardalgorithmus in SVP.
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Hast du bei SVP auch RIFE aktiviert? Das ist deutlich artefaktfreier als der Standardalgorithmus in SVP.
Hallo,
stimmt wobei man da ja ohnehin viel verstellen kann. Dauert eh da so die richtige Einstellung gefunden zu haben.
Rife ist drin, hat aber auch da gewisse Probleme.
Das mit der KI Intelligenz (Envy) ist insofern schon der Schlüssel zur weiteren Steigerung (IMO).
ANDY
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Ja im Moment läuft es noch über 60 Hz (daher nur ein Originalbild), aber eben (s. Nils) ohne Pulldown Problem.
dafür aber mehr artefakte? das muss ja alles errechnet werden, da gehe ich schon von mehr fehlern aus.
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dafür aber mehr artefakte? das muss ja alles errechnet werden, da gehe ich schon von mehr fehlern aus.
Man kann mit SVP auch transkodieren. Du kannst dir also eine schwierige Stelle offline auf 48p oder 60p umwandeln lassen und danach mit entsprechender Bildwiederholfrequenz abspielen. So kann man testen, ohne eine teure GPU einbauen zu müssen.
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Du kannst dir also eine schwierige Stelle offline auf 48p oder 60p umwandeln lassen und danach mit entsprechender Bildwiederholfrequenz abspielen. So kann man testen, ohne eine teure GPU einbauen zu müssen.
danke für den tipp!
doch da ich keine not habe und ungern einen PC in die kette haben möchte, werde ich das so schnell nicht probieren
ich fordere da auch nichts ein, nur wenn jemand da schon erfahrung hat würde mich das interessieren...aber ich werde es bals sicher am envy sehen können, wie der es kann. würde jetzt aber davon ausgehen das SVP sicher einen vorsprung hat.
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nur wenn jemand da schon erfahrung hat würde mich das interessieren...aber ich werde es bals sicher am envy sehen können, wie der es kann. würde jetzt aber davon ausgehen das SVP sicher einen vorsprung hat.
Hallo,
das habe ich ja und SVR kommt da nicht mit, was der Envy da schon in Beta kann.
Du bekommst in SVR es auch hin, das nahezu keine Artefakte mehr in SVR zu sehen sind, nur sind dann die Bewegungen auch nicht mehr so flüssig.
Beispiel Top Gun...natürlich die eine Flugszene, abgespielt ab dem roten Radar...
SVR :
Immer wieder Artefakte um die Bergraketen in den Bewegungen.
Wenn SVR auf min. Artefakte geteilt, dann sind dort die Artefakte weg, aber die Bewegung nahezu gleich wie ohne FI.
Alles dazwischen dann nach Bedarf.
Envy Beta :
Bewegungen top (FI max) und auch Rakete top (keine Artefakte)
Daher ganz klar zu Gunsten Envy.
Aber weiter ....
Flugszene wo die Jets sehr steil senkrecht gehen.
In der Einstellung versagt (noch) die Envy FI (gleiche Einstellung), weil die Flugzeuge dort minimal stottern.
Das Gleiche mit SVR geht in der Artefakt reduzierten dann ohne stottern, aber die Bewegung ist auch nicht flüssig genug.
FAZIT :
Wenn ich jetzt innerhalb dieser ca. 5 min Film Sequenz eine Bewertung abgebe, dann ist die Beta FI im Envy zu 98% Artefakt frei.
Und alle Bewegungen dann top flüssig mit gesteigerter Schärfe grundsätzlich im Bild.
Mit SVR (min Artefakte) sehe ich zu 100% keine Artefakte...nur die Bewegungen sind auch zu 100% deutlich weniger flüssig und auch deutlich unschärfer.
Dreh ich den Hahn bei SVR wieder höher, dann komme ich nie an die flüssige Bewegtdarstellung am Envy und in der Szene nehmen die Artefakte erheblich zu.
Daher so macht das keinen Spaß dann.
Mit den 98 % in der Szene....lächerlich. Wenn das immer besser wird....kommt SVR nie ran.
Exakt so ist der Eindruck in vielen Szenen ähnlich + Verhalten. Im Envy sind aber auch die "Soap" Einstellung generell zu beeinflußen usw. (da geht noch Einiges).
Vergleich zur FI im Panasonic :
Ausgeglichenes Verhalten in der Szene bei Pana in Stellung 1. Daher ähnlich zu SVR entschärft (min Artefakte).
In Stellung 3 Pana kommt es immer wieder umlaufend zu einer Aura in den Objekten, aber auch zu weniger Artefakte als bei SVR.
Nur diese Aura ist ja grundsätzlich auch ein Artefakt und stört nahezu dann in jeder Szene.
Daher auch die Pana 3 Stellung schafft nicht diese Bewegtdarstellung wie im Envy und der Pana reduziert auch da leicht die Schärfe.
Im Fazit auch hier kommt das Alles nicht an die Envy Fähigkeiten heran.
Daher für mich macht die FI im Envy endlich das wozu das auch gedacht ist.
Beste Bewegungen und Schärfe im Bild. Diese paar Mini Artefakte sind dann in Summe extrem klein und werden sicher immer weiter verschwinden.
Absolute Bereicherung für jeden Profi PJ und sicher auch eine Alternative zu den fixen FI Argos in den Consumer Geräten.
ANDY
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