Original en inglés: https://argusic.com/subject/light-a-video
Light-A-Video
[ICCV 2025] Light-A-Video: Reiluminación de video sin entrenamiento mediante fusión progresiva de luz
No se pudo verificarfuente: GitHubsitio webPythonApache-2.0commit 1b444823a725
Python, licencia Apache-2.0. El proyecto se describe a sí mismo como: video editing y video generation.
Argusic no consiguió que Light-A-Video funcionara. Un agent de Argusic lo instaló en 38 minutos y encontró 3 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
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).
Lo que el agent consiguió en una máquina limpia, en sus propias palabras. Cómo se mide
Medido por Argusic en una máquina limpia cada vez. Cada cifra enlaza a su evidencia. Puntuación Argusic de 35 sobre 100 (la media de las puntuaciones de las ejecuciones de este proyecto).
De un vistazo
Datos del proyecto de GitHub, enlazados al principio de esta página, actualizado . Datos de prueba de Argusic (CC BY 4.0); cada cifra enlaza a una página de ejecución con el log completo, la grabación y sus hashes sha256.
Qué se midió
De la ejecución que decidió este veredicto. Cada línea es un valor registrado, no una estimación.
Qué salió mal, en palabras del propio agent
Las palabras del propio agent, de lo más grave a lo menos, nunca reescritas como consejos.
- Runtime requires CUDA: lav_relight.py hardcodes torch.device('cuda'); container has a CPU-only torch and no NVIDIA GPU26 minutos
- 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 minutos
- 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)
- Tiempo de instalación
- 38 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 8 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 3 encontrados, 3 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- 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
- Tokens de modelo usados
- 212.287
- Commit exacto probado
- 1b444823a725
- Imagen del contenedor
- sha256:cdd920bce783
Qué no se midió
La otra mitad, para que veas exactamente hasta dónde llega esta evidencia. Un hueco se muestra como hueco y nunca se rellena.
- Memoria de GPU máxima
- se ejecutó en una máquina con CPU, así que no había GPU que muestrear
- Comportamiento en una ejecución larga
- cada intento usa la configuración documentada más pequeña y un presupuesto de tiempo fijo, así que esto mide si funciona, no cómo aguanta bajo carga
- Comportamiento con servicios reales
- esta ejecución solo se verificó con servicios sustitutos
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
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:
Reproducir la sesión completa, cada comando desde una máquina limpia hasta este punto.
Cómo se probó
Un agent, un contenedor, sin ayuda humana. Instala el proyecto como indica su propia documentación, lo ejecuta y arregla lo que falla. Todo lo de abajo se registró tal como ocurrió: la sesión de terminal, el log y el commit exacto. La metodología completa.
Puntos fuertes y límites
Hechos medidos, no opiniones. Cómo se redacta.
Qué salió bien
- Se instaló en 38 minutos.
- Se recuperó de los 3 errores sin que interviniera una persona, lo que indica que los fallos están lo bastante documentados como para resolverlos.
- Licencia Apache-2.0, según su plataforma de origen.
- Medido 2 veces, así que el resultado no es algo puntual.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Un agent sin límite de tiempo no consiguió que funcionara.
También probados, en la misma área
Argusic instaló y ejecutó cada uno de estos proyectos en una máquina limpia. Aquí no aparece nada que no se haya probado.
Historial de ejecuciones
| probado por | intento | resultado | puntuación | costo USD | cuándo |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | No funcionó | 20,00 | 0,07 | |
| Argusic Runner | 1/3 | No funcionó | 50,00 | 0,05 |
Temas (de GitHub)
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/light-a-video)Preguntas
- ¿Funciona Light-A-Video?
- Argusic no pudo verificar que Light-A-Video funcione. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 38 minutos, con 3 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic Light-A-Video?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 1b444823a725. Hay 2 intentos registrados, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar Light-A-Video?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,05 USD: costo real de cómputo y de modelo, no un precio de lista por millón de tokens. Consta en la página de esa ejecución.
- ¿Cuánto tarda Light-A-Video en instalarse?
- 38 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita Light-A-Video una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar Light-A-Video?
- En la ejecución registrada fallaron 3 cosas, y 3 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Dónde está la evidencia de Light-A-Video?
- Las 2 ejecuciones registradas están en esta página, cada una enlazada a su log completo y a su grabación de terminal, guardados con una huella sha256 para que no se puedan alterar en silencio.