ビデオメディアツールキット：Stable Diffusionワークフロー向けのダウンロード、フレーム抽出、オーディオ分離、AIアップスケールを効率化 | ユーティリティツール v6.0

概要

Video Media Toolkit v6は、Stable Diffusionのアーティスト、トレーナー、動画から画像を作成する愛好家向けに設計された無料のオープンソースデスクトップツールです。このワンストップWindowsアプリは、メディアの取り込み、分解、強化、再構築を一括処理します。YouTubeやRedditの動画からLoRAトレーニング用の高品質フレームを抽出したり、オーディオ反応型生成のためにボーカルや楽器を分離したり、低解像度のアセットをComfyUIやAutomatic1111ワークフローに投入するためにアップスケールするのに最適です。

FluxやStable Diffusionのファインチューニング用データセットを準備したり、AnimateDiff拡張機能用の動的動画入力を構築したりする際に、yt-dlp、FFmpeg、Demucs、Real-ESRGANをバックエンドに使い、面倒なタスクを自動化することで数時間の作業を削減できます。NVIDIA環境ではGPUアクセラレーションに対応し、高速処理が可能です。

主なメリット：

• バッチダウンロードとキュー管理：URLまたはローカルファイルから動画やオーディオを取得し、MP4/MP3形式、またはフレームシーケンス（JPG/PNG）として出力。データセット準備に即対応。
• AI駆動の分解：クリーンなオーディオステム（ボーカル、ドラムなど）やトレーニング用フレームを抽出。NSFW/SFWコンテンツのキュレーションに最適。
• 強化と再構築：ノイズ除去、シャープネス向上、2〜4倍のアップスケール、安定化処理を行い、洗練された動画出力を生成。
• ワークフロー統合：A1111、ComfyUI、Kohya_ss、Hugging Faceデータセットと互換性。手動のFFmpegスクリプトは不要！

Windows 10/11でテスト済み。Python 3.8+が必要。インストールサイズは約500MB（CUDA対応torchを含む）。

機能

ダウンロードタブ：メディアの取得と抽出

• 入力：YouTube、Redditメディア、直接リンクなどURL、またはローカルファイル。
• 出力：MP4（強化動画）、MP3（オーディオ）、またはフレームフォルダ（例：frame_0001.png、SDトレーニング用）。
• 強化オプション：解像度（360p〜8K）、CRF品質、FPS制御、シャープネス・カラーコレクション・ディインターレース・ノイズ除去。
• オーディオオプション：ノイズリダクション、ボリューム正規化—クリーンなステム作成に最適。
• キュー管理：複数のジョブを追加、順次処理、入力ファイル自動削除、カスタムyt-dlp/FFmpeg引数対応。
• プロのヒント：5分の動画から1000フレーム以上を数秒で抽出。Redditのラッパーを自動処理。

再構築タブ：フレームから動画を再構築

• 入力：フレームフォルダ（ダウンロードタブまたは外部編集結果）。
• オプション：FPS設定、オーディオ結合、minterpolate（モーションスムーズ）、tmix（フレームブレンド）、deshake（振動補正）、deflicker（ちらつき除去）。
• 出力：カスタムFFmpegフィルターを適用したMP4動画—AnimateDiffや動画LoRA向けに安定化クリップをエクスポート。
• 使用例：フレームをアップスケール → 4Kトレーニング動画として再構築。

オーディオタブ：Demucs搭載ステム分離

• 入力：ダウンロードしたMP3/WAV/FLAC。
• モデル：htdemucs、mdx_extraなど（GPU/CPUモード対応）。
• 出力：ボーカル、ベース、ドラムなど分離トラックをサブフォルダに保存—オーディオ条件付きSDプロンプトに直接利用可能。
• モード：フル6ステムまたは2ステム（ボーカル＋インストルメンタル）—迅速なリミックス向け。

アップスケールタブ：Real-ESRGANによるフレーム強化

• 入力：画像フォルダ（例：抽出されたフレーム）。
• スケール：2x/3x/4x—SD対応高解像度アセットへ。
• 出力：バッチアップスケール済みフォルダ—低解像度動画を4Kに強化し、モデルトレーニング品質を向上。
• GPU加速：Torchベースで実装、CPUにフォールバック。

追加ツール

• 出力ルートフォルダの永続的選択。
• リアルタイムログ + ファイルエクスポート（logs/ディレクトリ）。
• 依存関係テスト（FFmpeg、yt-dlp、Demucs）。
• 長時間作業に最適な高コントラストダークUI。

インストールとセットアップ

1. ダウンロード：GitHubリポジトリ からZIPを取得（またはここに添付）。

2. インストーラー実行：video_media_installer.batをダブルクリック—PySide6、torch（検出された場合CUDA対応）、Demucs、Real-ESRGANなどを自動インストール。pipアップグレードも処理。

   • 手動修正：FFmpeg/yt-dlpの[WARNING]が出た場合、ffmpeg.org や yt-dlp GitHub からダウンロードし、PATHに追加またはハードコードされたパスに配置。

3. モデルの配置：アップスケール用にRealESRGAN_x4plus.pthを/models/ディレクトリに配置（READMEにリンクあり）。

4. 起動：launch_video_toolkit_v6.batをダブルクリック。初回実行時に出力フォルダを設定。

5. テスト：「依存関係テスト」ボタンを使用—すべての項目が[OK]になることを確認。

互換性ノート：

• Windows専用：簡単なセットアップのためbatランチャーを採用。Linux/macOSは手動でPython実行。
• SD統合：フレームは番号付きシーケンス（例：%04d.png）でエクスポートし、KohyaやDreamBoothに直接インポート可能。
• A1111拡張機能不要：スタンドアロンアプリ。動画→画像パイプラインにはControlNetと組み合わせて使用。
• 注意事項：大容量ファイルには8GB以上のRAMが必要。DemucsにはGPU推奨（CPUでは遅い）。NSFWコンテンツはソースのポリシーに従って処理。

使用例

• LoRAトレーニング準備：アニメクリップをダウンロード → PNGフレームを抽出 → 4倍アップスケール → Kohya_ssデータセットで使用。
• オーディオ反応型アート：楽曲のボーカルを分離 → 「ボーカル波形」プロンプトでSD画像を生成。
• 動画データセット作成：YouTube動画50本を一括ダウンロード → フレーム＋ステムを抽出 → 動作データでFluxをトレーニング。

チェンジログ（v6の主な更新）

• Reddit URLパーサーの強化。
• キュー管理とカスタム引数の改善。
• 読みやすさ向上のダークテーマ。
• DemucsのGPU検出バグ修正。