Englisches Original: https://argusic.com/subject/light-a-video
Light-A-Video
[ICCV 2025] Light-A-Video: Training-free Video Relighting via Progressive Light Fusion
Nicht verifizierbarQuelle: GitHubHomepagePythonApache-2.0Commit 1b444823a725
Python, Lizenz Apache-2.0. Das Projekt beschreibt sich selbst als: video editing und video generation.
Argusic konnte Light-A-Video nicht zum Laufen bringen. Ein Argusic-Agent hat es in 38 Minuten installiert und ist auf 3 Fehler gestoßen und hat jeden davon ohne Hilfe behoben. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.
Install succeeds in a CPU venv (torch 2.3.0+cpu; diffusers upgraded 0.32.1 to 0.33.0), all 16 scripts compile, IC-Light/AnimateDiff/RealisticVision weights download and load, merge, and strict-load on CPU, configs parse, and sample input decodes; the GPU-only inference run and its video output cannot execute without an NVIDIA GPU (harness cgroup is 8 GiB, no CUDA).
Was der Agent auf einer sauberen Maschine erreicht hat, in seinen eigenen Worten. So wird gemessen
Von Argusic jedes Mal auf einer frischen Maschine gemessen. Jede Zahl verlinkt auf ihren Nachweis. Argusic Score 35 von 100 (der Mittelwert der Lauf-Scores dieses Projekts).
Auf einen Blick
Projektdaten von GitHub, oben auf dieser Seite verlinkt, aktualisiert . Testdaten von Argusic (CC BY 4.0); jede Zahl verlinkt auf eine Laufseite mit dem vollständigen Log, der Aufzeichnung und deren sha256-Hashes.
Was gemessen wurde
Aus dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat. Jede Zeile ist ein aufgezeichneter Wert, keine Schätzung.
Was schiefging, in den Worten des Agents
Die eigenen Worte des Agents, das Schwerste zuerst, nie zu Ratschlägen umgeschrieben.
- Runtime requires CUDA: lav_relight.py hardcodes torch.device('cuda'); container has a CPU-only torch and no NVIDIA GPU26 Minuten
- README install (pip install -r requirements.txt) failed: diffusers==0.32.1 lacks AutoencoderKLWan/WanTransformer3DModel, breaking lav_wan_relight.py and src/wan_pipe.py; sd_origin keys also mismatched IC-Light's 8-channel conv_in (excluded by the repo's merge, strict load fails on 'missing feats' conv_in.weight)12 Minuten
- First CLI launch was OOM-killed (exit 137): control-group memory.max is 8 GiB while loading the full fp32 Undefined pipeline needs >3.2 GiB just for the UNet (vae 319 MB, text 469 MB, peak exceeds cgroup)
- Installationszeit
- 38 Minuten
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 8 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 3 aufgetreten, 3 ohne menschliche Hilfe behoben
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- venv/pip install exited 0 and torch imported 2.3.0+cpu; compile-all of all 16 py files printed COMPILE_ALL_OK True after diffusers 0.33.0; CAR_SMOKE_OK printed after IC-Light merge+strict load (686 tensors, merged-sha256 d766f682c6a8ba701ade2991) + MotionAdapter (397 M params) + config parse + 16x512x512x3 video decode on CPU; CLI run (python lav_relight.py --config configs/relight/car.yaml) exited 137 (OOM, 8GiB cgroup) and before that printed Loading pipeline components 100% 6/6 then Killed
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 212.287
- Genau getesteter Commit
- 1b444823a725
- Container-Image
- sha256:cdd920bce783
Was nicht gemessen wurde
Die andere Hälfte, damit Sie genau sehen, wie weit dieser Nachweis reicht. Eine Lücke wird als Lücke angezeigt und nie aufgefüllt.
- Maximaler GPU-Speicher
- dieser Lauf fand auf einer CPU-Maschine statt, es gab also keine GPU zu messen
- Verhalten über einen langen Lauf
- jeder Versuch verwendet die kleinsten dokumentierten Einstellungen und ein festes Zeitbudget, daher misst dies, ob es läuft, nicht wie es sich unter Last hält
- Verhalten gegenüber echten Diensten
- dieser Lauf wurde nur gegen Ersatzdienste verifiziert
Das Ende der Aufzeichnung
Die letzten Zeilen der Terminalsitzung, die diesen Befund entschieden hat, genau so, wie sie aufgezeichnet wurden.
import os, glob ics = glob.glob(\"/work/repo/models/*\") print(\"models dir:\", ics) import json EOF" in /work/repo succeeded in 608ms: GPU check: False models dir: ['/work/repo/models/model_download_here', '/work/repo/models/iclight_sd15_fc.safetensor… Everything observed is now recorded. Final report: tokens used 212,287 Everything observed is now recorded. Final report:
Gesamte Sitzung abspielen, jeder Befehl von einer sauberen Maschine bis zu diesem Punkt.
So wurde getestet
Ein Agent, ein Container, keine menschliche Hilfe. Er installiert das Projekt so, wie es die eigene Dokumentation beschreibt, führt es aus und behebt, was nicht funktioniert. Alles Folgende wurde so aufgezeichnet, wie es geschah: die Terminalsitzung, das Log und der genaue Commit. Die vollständige Methodik.
Stärken und Grenzen
Gemessene Fakten, keine Meinungen. Wie diese Inhalte entstehen.
Was gut lief
- In 38 Minuten installiert.
- Hat sich von allen 3 Fehlern erholt, ohne dass ein Mensch eingriff, was zeigt, dass die Fehlschläge gut genug dokumentiert sind, um sie zu lösen.
- Lizenz Apache-2.0, laut Angabe des Hosts.
- 2-mal gemessen, das Ergebnis ist also kein Einzelfall.
Was nicht lief oder unbekannt ist
- Ein Agent ohne Zeitlimit hat es nicht zum Laufen gebracht.
Ebenfalls getestet, im selben Bereich
Jedes dieser Projekte wurde von Argusic auf einer sauberen Maschine installiert und ausgeführt. Hier erscheint nichts, was nicht getestet wurde.
Laufverlauf
| getestet von | Versuch | Ergebnis | Score | Kosten USD | wann |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | Lief nicht | 20,00 | 0,07 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Lief nicht | 50,00 | 0,05 |
Themen (von GitHub)
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/light-a-video)Fragen
- Läuft Light-A-Video?
- Argusic konnte nicht verifizieren, dass Light-A-Video läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 38 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 3 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic Light-A-Video getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 1b444823a725. 2 Versuche sind aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von Light-A-Video gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,05 USD: echte Rechen- und Modellkosten, kein Listenpreis pro Million Tokens. Der Betrag ist auf der Seite dieses Laufs aufgezeichnet.
- Wie lange dauert die Installation von Light-A-Video?
- 38 Minuten in dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat, von einer sauberen Maschine bis zum lauffähigen Zustand. Das ist ein gemessener Versuch, kein Durchschnitt.
- Braucht Light-A-Video eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von Light-A-Video schief?
- Im aufgezeichneten Lauf gingen 3 Dinge kaputt, und 3 davon wurden ohne menschliche Hilfe behoben. Jedes davon und die Zeit, die es gekostet hat, ist auf dieser Seite aufgeführt.
- Wo ist der Nachweis für Light-A-Video?
- Alle 2 aufgezeichneten Läufe sind auf dieser Seite, jeweils mit Link auf das vollständige Log und die Terminalaufzeichnung, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck, damit nichts unbemerkt verändert werden kann.