Important

Due to the weakening Japanese yen, it has become increasingly difficult to afford not only the equipment needed to continue development, but even basic daily necessities. If you find this project useful, please consider supporting its development. Your help would mean a great deal.

Support this project on Buy Me a Coffee

sdr2hdr

日本語

SDR 動画を HDR10 向けに変換する Python ツールです。GUI と CLI の両方を備えています。

現行版は AI model 前提 の運用です。変換時には学習済み TorchScript モデル (.pt) を指定するか、GUI の models/ プルダウンから選択する必要があります。

Overview

• 入力は通常の SDR 動画です。
• 出力は HDR10 メタデータ付きの動画です。
• GUI は queue 実行に対応しています。
• AI モデルは models/ フォルダ内の .pt ファイルを使用します。

Requirements

• Python
• ffmpeg と ffprobe が実行可能であること(ffmpeg 5.1 以上)
• PyTorch を含む依存関係
• RTX Video SDK 超解像を使う場合は、RTX GPU と nvidia-vfx(pip install -e ".[rtx]")
• Intel OpenVINO 超解像を使う場合は、openvino（pip install openvino）。モデル自動ダウンロードには openvino-dev も必要
• Intel QSV エンコードを使う場合は、対応Intel GPU、ドライバー、および hevc_qsv 対応FFmpeg

OS ごとの backend は次の通りです。

• Windows: Auto, CUDA, XPU, CPU / NumPy
• macOS: Auto, MPS, CPU / NumPy
• Linux: Auto, XPU, CPU / NumPy
• その他: Auto, CPU / NumPy

Auto は使える環境で GPU backend を優先し、使えない場合は CPU 側へ寄せます。Intel GPU の XPU backend には XPU 対応の PyTorch ビルドが必要です。

Windows のGUIでは QSV (Fast on Intel) を選ぶとIntel Quick Sync VideoでHEVC Main10をエンコードします。QSVの初期化に失敗した場合は libx265 へフォールバックします。

Setup

依存関係をインストールし、学習済みモデルを models/ に置きます。

python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\activate
pip install -e ".[ai]"

RTX Video SDK 超解像も使う場合は、代わりに rtx 依存関係をまとめてインストールします。このコマンドで nvidia-vfx も導入されます。

pip install -e ".[ai,rtx]"

Intel OpenVINO 超解像を使う場合は、openvino をインストールします。モデルの自動ダウンロードには openvino-dev（omz_downloader コマンド）も必要です。

pip install openvino openvino-dev

モデル配置例:

models/
  enhancement_model_reuse_v1.pt

Quick Start

GUI

python -m sdr2hdr.gui

GUI の基本動作:

• Input と Output を指定
• Preset は既定で portrait
• Tone は既定で vivid、Input EOTF は既定で bt1886
• Output Size は既定で Source。高解像度出力が必要な場合は 2x、4x、または Custom
• Custom では Target Size に 3840 x 2160 のような偶数解像度を指定
• Upscale Engine は既定で FFmpeg Scaler。RTX Video SDK を使う場合は RTX Video SDK、Intel OpenVINO 超解像を使う場合は Intel OpenVINO SR を選択
• AI Model で models/ 内の .pt を選択
• AI Strength は既定で 0.25
• Add To Queue または Add Files で queue へ追加
• Start Queue で順次変換

CLI

python -m sdr2hdr.cli input.mp4 output_hdr.mp4 --model-path models\enhancement_model_reuse_v1.pt

output_path を省略した場合は、入力ファイル名の末尾に _hdr を付けた名前が自動生成されます。

python -m sdr2hdr.cli input.mp4 --model-path models\enhancement_model_reuse_v1.pt

Sample Video

YouTube comparison sample:

The sample video compares:

• Left: original SDR footage
• Right: HDR output converted with sdr2hdr

GUI

Main Controls

• Preset
  • 既定値は portrait
• HDR Style
  • natural(既定)、cinematic、night からハイライト/シャドウの傾向を選択
• Tone
  • 既定値は vivid(SDR の白を peak nits に配置する、効果の分かりやすい絵)。reference は BT.2408 準拠で白を 203 nits に固定する控えめな絵
• Input EOTF
  • 既定値は bt1886(放送/BT.709 系動画向け)。PC 由来のソースは srgb
• Upscale Engine
  • FFmpeg Scaler（既定）、RTX Video SDK、または Intel OpenVINO SR
  • RTX Video SDK はフレームごとに NGX の超解像セッションを 1 回だけロードして使い回し、SDR→HDR 処理の直前で各フレームを超解像
  • Intel OpenVINO SR は Intel Open Model Zoo の超解像モデル（sr-1032: 4x、sr-1033: 3x）を使用し、CPU / Intel iGPU / Arc GPU 上で推論を実行
• Output Size
  • Source(既定)、2x、4x、Custom から出力解像度を選択
• Target Size
  • Output Size が Custom の場合に使用する明示的な偶数解像度
• Scaler
  • 既定値は Lanczos。FFmpeg Scaler 使用時の ffmpeg スケーラを選択
• RTX Quality
  • RTX Video SDK 使用時の超解像品質(Low/Medium/High(既定)/Ultra)
• Encoder
  • 環境に応じて libx265、NVENC、VideoToolbox を選択
• Speed/Quality
  • Preview, Balanced, Final
• Backend
  • OS ごとの対応 backend から選択
• AI Model
  • models/ 直下の .pt をプルダウン表示
• Refresh
  • models/ を再スキャン
• AI Strength
  • 既定値は 0.25

Preset / HDR Style / Tone の使い分け

3つとも絵に影響しますが、役割が異なります。

• Preset: 何を変換するかで選ぶ(人物中心なら portrait)
• HDR Style: 仕上がりの雰囲気で選ぶ(迷ったら natural)
• Tone: 明るさの基準。既定の vivid は HDR の効果が分かりやすい派手な絵。放送グレーディングに近い控えめな絵にしたい場合は reference
• Input EOTF: 好みではなくソースの種類で決める(TV/カメラ動画 = bt1886、PC/Web 由来 = srgb)

GUI では各項目にマウスを乗せると説明がツールチップで表示されます。

Queue

GUI は複数ジョブの queue 実行に対応しています。

• Add To Queue
  • 現在の入力設定を queue に追加
• Add Files
  • 複数ファイルをまとめて queue に追加
• Remove Selected
  • 選択中の queue 項目を削除
• Clear Queue
  • queue を全削除
• Start Queue
  • queue を順次処理
• Stop Current
  • 実行中ジョブの停止を要求

Queue Status

Queue の status 表示は現在次の 7 種類です。

• QUEUED
• STARTING
• RUNNING
• CANCELLING
• OK
• FAILED
• CANCELLED

Stop Current を押した場合は、まず CANCELLING になり、終了時に CANCELLED へ確定します。

ジョブが FAILED になった場合はログに記録され、queue の残りはそのまま継続実行されます。

Cancel Behavior

• キャンセル時は partial output を保持する前提です。
• GUI の進捗欄には partial output saved と表示されます。

CLI

現行 CLI の基本仕様:

• input_path は必須
• output_path は省略可能
• --model-path は必須
• --model-path は .pt モデルを指定
• --preset の既定値は portrait
• --hdr-style は natural(既定), cinematic, night
• --backend は auto, numpy, cuda, mps
• --ai-strength の既定値は 0.25
• --tone は vivid(既定。SDR の白を peak nits に配置)または reference(BT.2408 準拠で白を 203 nits に固定し、それ以上をハイライト用に確保)
• --input-eotf は srgb(既定)または bt1886(放送/BT.709 系の動画ソース向け)
• --upscale-engine は ffmpeg(既定)、rtx-video、または intel-vino
• --output-scale は HDR 変換後の出力解像度倍率(既定 1.0)。例: 2.0 で 1080p 入力を 4K 出力
• --target-resolution は 3840x2160 のような明示的な偶数解像度。--output-scale とは併用不可
• --scaler は lanczos(既定), bicubic, bilinear
• --rtx-video-quality は RTX Video SDK 使用時の超解像品質。low, medium, high(既定), ultra
• --intel-sr-model は Intel OpenVINO 超解像モデル。sr-1032(既定、4x) または sr-1033(3x)
• --intel-sr-device は Intel OpenVINO 推論デバイス。AUTO(既定)、CPU、GPU(Intel iGPU/Arc)

例:

python -m sdr2hdr.cli input.mp4 output_hdr.mp4 `
  --preset portrait `
  --backend auto `
  --encoder libx265 `
  --x265-mode balanced `
  --model-path models\enhancement_model_reuse_v1.pt `
  --ai-strength 0.25 `
  --output-scale 2.0 `
  --scaler lanczos

RTX Video SDK 超解像を使う例:

python -m sdr2hdr.cli input.mp4 output_hdr_4k.mp4 `
  --model-path models\enhancement_model_reuse_v1.pt `
  --upscale-engine rtx-video `
  --output-scale 2.0 `
  --rtx-video-quality high

RTX Video SDK の超解像は nvidia-vfx(pip install -e ".[rtx]")経由で NVIDIA NGX を利用します。ジョブ全体で 1 つの超解像セッションをロードして使い回すため、フレームごとや外部プロセスごとに NGX を再初期化することはありません。

Intel OpenVINO 超解像を使う例:

python -m sdr2hdr.cli input.mp4 output_hdr_4k.mp4 `
  --model-path models\enhancement_model_reuse_v1.pt `
  --upscale-engine intel-vino `
  --intel-sr-model sr-1032 `
  --intel-sr-device GPU `
  --target-resolution 3840x2160

Intel OpenVINO 超解像は Open Model Zoo の single-image-super-resolution モデルを使用します。モデルは初回実行時に ~/.cache/sdr2hdr/intel_models/ へ自動ダウンロードされます（omz_downloader が必要。pip install openvino-dev でインストール）。推論は Intel CPU、統合GPU、または Arc dGPU 上で実行できます。

Models

• GUI は models/ フォルダを参照します。
• 参照先は環境変数 SDR2HDR_MODELS_DIR で上書きできます。
• 読み込むのは .pt ファイルのみです。
• モデル未配置時は GUI のプルダウンに有効候補が出ません。
• CLI では --model-path に明示指定します。

推奨:

• 配布用・運用用モデルは models/ にまとめる
• ファイル名で日付やバージョンを区別する

Notes

• 現行 README は 利用者向け の内容に絞っています。
• peak nits などの内部パラメータは GUI からは直接設定できません。
• VFR(可変フレームレート)入力は平均フレームレートの CFR に正規化して処理します。
• PQ 量子化時にはバンディング低減のためのディザリングを適用します。
• .onnx や DirectML は現行の利用手順には含めていません。
• AI モデルなしでの運用は前提にしていません。

License

This project is licensed under the MIT License.

English

sdr2hdr is a Python tool for converting SDR video to HDR10-style output. It provides both a GUI and a CLI.

The current workflow assumes AI model usage. You must provide a trained TorchScript model (.pt) for conversion, either from the GUI dropdown or with --model-path in the CLI.

Overview

• Input: regular SDR video
• Output: HDR10-tagged video
• The GUI supports queued batch processing
• AI models are loaded from .pt files in the models/ folder

Requirements

• Python
• ffmpeg and ffprobe available in PATH (ffmpeg 5.1 or newer)
• Project dependencies including PyTorch
• An RTX GPU and nvidia-vfx (pip install -e ".[rtx]") when RTX Video SDK super resolution is used
• openvino (pip install openvino) when Intel OpenVINO super resolution is used; openvino-dev is also needed for automatic model download

Backend options by OS:

• Windows: Auto, CUDA, CPU / NumPy
• macOS: Auto, MPS, CPU / NumPy
• Other platforms: Auto, CPU / NumPy

Auto prefers a GPU backend when available and falls back toward CPU processing otherwise.

Setup

Create a virtual environment, install the package, and place a trained model in models/.

python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\activate
pip install -e ".[ai]"

To also use RTX Video SDK super resolution, install the rtx dependencies at the same time instead. This command also installs nvidia-vfx.

pip install -e ".[ai,rtx]"

To use Intel OpenVINO super resolution, install openvino. For automatic model download from the Open Model Zoo, also install openvino-dev (provides the omz_downloader command).

pip install openvino openvino-dev

Example model layout:

models/
  enhancement_model_reuse_v1.pt

Quick Start

GUI

python -m sdr2hdr.gui

Basic GUI workflow:

• Set Input and Output
• Preset defaults to portrait
• Tone defaults to vivid and Input EOTF defaults to bt1886
• Output Size defaults to Source; choose 2x, 4x, or Custom for higher-resolution output
• Custom uses Target Size, such as 3840 x 2160, and requires even dimensions
• Upscale Engine defaults to FFmpeg Scaler; choose RTX Video SDK for NVIDIA SR, or Intel OpenVINO SR for Intel-based super resolution
• Select a .pt model from AI Model
• AI Strength defaults to 0.25
• Add jobs with Add To Queue or Add Files
• Run them with Start Queue

CLI

python -m sdr2hdr.cli input.mp4 output_hdr.mp4 --model-path models\enhancement_model_reuse_v1.pt

If output_path is omitted, the tool automatically creates a name with _hdr appended.

python -m sdr2hdr.cli input.mp4 --model-path models\enhancement_model_reuse_v1.pt

Sample Video

YouTube 比較サンプル:

このサンプル動画では次を比較しています。

• 左: 元の SDR 映像
• 右: sdr2hdr で変換した HDR 映像

GUI

Main Controls

• Preset
  • Default: portrait
• HDR Style
  • natural (default), cinematic, or night highlight/shadow behavior
• Tone
  • Default: vivid (SDR white mapped to peak nits for a clearly visible HDR effect). reference follows BT.2408 with SDR white anchored at 203 nits for a subtler picture
• Input EOTF
  • Default: bt1886 (for broadcast/BT.709 video). Use srgb for PC-origin sources
• Upscale Engine
  • FFmpeg Scaler (default), RTX Video SDK, or Intel OpenVINO SR
  • RTX Video SDK loads a single NGX super-resolution session once and reuses it for every frame, running just before the SDR-to-HDR pass
  • Intel OpenVINO SR uses Intel Open Model Zoo super-resolution models (sr-1032: 4x, sr-1033: 3x) and runs inference on CPU, Intel iGPU, or Arc dGPU
• Output Size
  • Source (default), 2x, 4x, or Custom
• Target Size
  • Exact even output resolution used when Output Size is Custom
• Scaler
  • Default: Lanczos; selects the ffmpeg scaler used with FFmpeg Scaler
• RTX Quality
  • Super-resolution quality when RTX Video SDK is used (Low/Medium/High (default)/Ultra)
• Encoder
  • libx265, NVENC, or VideoToolbox depending on platform
• Speed/Quality
  • Preview, Balanced, Final
• Backend
  • Available backends depend on the current OS
• AI Model
  • Dropdown populated from .pt files in models/
• Refresh
  • Rescans models/
• AI Strength
  • Default: 0.25

Choosing between Preset, HDR Style, and Tone

All three affect the picture, but they answer different questions.

• Preset: pick by what you are converting (portrait for people-centric footage)
• HDR Style: pick by the mood you want (natural if unsure)
• Tone: the brightness standard. The default vivid gives a punchy, clearly-HDR picture; switch to reference for a subtler, broadcast-style grade
• Input EOTF: determined by the source, not by taste (TV/camera video = bt1886, PC/web content = srgb)

In the GUI, hovering over each control shows a tooltip with the same guidance.

Queue

The GUI supports multi-job queue execution.

• Add To Queue
  • Adds the current form values to the queue
• Add Files
  • Adds multiple files to the queue
• Remove Selected
  • Removes selected queue items
• Clear Queue
  • Clears the queue
• Start Queue
  • Starts sequential processing
• Stop Current
  • Requests cancellation for the current job

Queue Status

The current queue status labels are:

• QUEUED
• STARTING
• RUNNING
• CANCELLING
• OK
• FAILED
• CANCELLED

If you press Stop Current, the job first moves to CANCELLING and then settles on CANCELLED.

When a job becomes FAILED, the error is written to the log and the rest of the queue keeps running.

Cancel Behavior

• Partial output is kept on cancellation
• The GUI progress text reports partial output saved

CLI

Current CLI behavior:

• input_path is required
• output_path is optional
• --model-path is required
• --model-path must point to a .pt model
• --preset defaults to portrait
• --hdr-style is natural (default), cinematic, or night
• --backend supports auto, numpy, cuda, mps
• --ai-strength defaults to 0.25
• --tone is vivid (default, maps SDR white to peak nits) or reference (BT.2408: anchors SDR white at 203 nits, reserving the range above for highlights)
• --input-eotf is srgb (default) or bt1886 (for broadcast/BT.709 video sources)
• --upscale-engine is ffmpeg (default), rtx-video, or intel-vino
• --output-scale scales the HDR output resolution after conversion (default 1.0), for example 2.0 turns 1080p into 4K output
• --target-resolution sets an exact even output size such as 3840x2160; do not combine it with --output-scale other than 1.0
• --scaler is lanczos (default), bicubic, or bilinear
• --rtx-video-quality is the RTX Video SDK super-resolution quality: low, medium, high (default), or ultra
• --intel-sr-model is the Intel OpenVINO super-resolution model: sr-1032 (default, 4x) or sr-1033 (3x)
• --intel-sr-device is the Intel OpenVINO inference device: AUTO (default), CPU, or GPU (Intel iGPU/Arc)

Example:

python -m sdr2hdr.cli input.mp4 output_hdr.mp4 `
  --preset portrait `
  --backend auto `
  --encoder libx265 `
  --x265-mode balanced `
  --model-path models\enhancement_model_reuse_v1.pt `
  --ai-strength 0.25 `
  --output-scale 2.0 `
  --scaler lanczos

Example using RTX Video SDK super resolution:

python -m sdr2hdr.cli input.mp4 output_hdr_4k.mp4 `
  --model-path models\enhancement_model_reuse_v1.pt `
  --upscale-engine rtx-video `
  --output-scale 2.0 `
  --rtx-video-quality high

RTX Video SDK super resolution runs through nvidia-vfx (pip install -e ".[rtx]"), which wraps NVIDIA NGX. A single super-resolution session is loaded once and reused for the whole job, so NGX is never re-initialized per frame or per external process.

Example using Intel OpenVINO super resolution:

python -m sdr2hdr.cli input.mp4 output_hdr_4k.mp4 `
  --model-path models\enhancement_model_reuse_v1.pt `
  --upscale-engine intel-vino `
  --intel-sr-model sr-1032 `
  --intel-sr-device GPU `
  --target-resolution 3840x2160

Intel OpenVINO super resolution uses Open Model Zoo single-image-super-resolution models. Models are automatically downloaded to ~/.cache/sdr2hdr/intel_models/ on first use (omz_downloader from pip install openvino-dev is required). Inference runs on Intel CPUs, integrated GPUs, or Arc discrete GPUs.

Models

• The GUI scans the models/ folder
• The location can be overridden with the SDR2HDR_MODELS_DIR environment variable
• Only .pt files are shown
• If no model is present, the GUI dropdown has no usable candidate
• The CLI requires an explicit --model-path

Recommended practice:

• Keep deployment models in models/
• Use filenames with dates or versions

Notes

• This README is intentionally user-focused
• Internal parameters such as peak nits are not directly exposed in the GUI
• VFR (variable frame rate) input is normalized to CFR at the average frame rate
• Dithering is applied at PQ quantization to reduce banding
• .onnx and DirectML are not part of the current usage flow
• Running without an AI model is not the intended workflow

License

This project is licensed under the MIT License.