Original en inglés: https://argusic.com/subject/open-genjutsu
open-genjutsu
Recasteo de video con IA local primero, con revisión de borrador, aprobación explícita de HD y restauración de audio fuente.
Funciona con mocksfuente: GitHubPythonMITcommit f2045a2a90bd
Python, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: ai media, ai video, character replacement, character swap, creative tools, fastapi, ffmpeg y generative ai.
open-genjutsu funciona, con sustitutos de los servicios de los que depende. Un agent de Argusic lo instaló en 0,1 minutos y encontró 1 error, corregido sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
Open Genjutsu FastAPI app installs, starts, and serves all 7 API endpoints plus static frontend files. With the mock API in place, the upload-source -> upload-reference -> recast -> prediction -> export -> download -> clear flow completes successfully and the exported MP4 passes ffmpeg validation.
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 92 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.
- Self-signed SSL certificate CN mismatch with 127.0.0.1 when connecting to mock API2 minutos
- Tiempo de instalación
- menos de un minuto
- De máquina en frío a terminar
- 18 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 1 encontrados, 1 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- Python script started mock API on port 8769 (HTTPS) and app on port 8770, then called health (200), upload source (200), upload reference (200), recast (200), prediction (200), export (200), download (200, 32225 bytes), and clear (200). Exported MP4 validated with 'ffmpeg -v error -i FILE -f null -' (PASS). Root and static files also serve 200.
- Tokens de modelo usados
- 298.873
- Commit exacto probado
- f2045a2a90bd
- 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
Ver la sesión
La ejecución completa, desde una máquina limpia, a la velocidad a la que ocurrió. No se ha cortado ni acelerado nada.
Una grabación del intento 1, ejecutado el , el intento que decidió el veredicto anterior. La grabación de terminal a partir de la que se hizo es la evidencia, guardada con una huella sha256; el video es un render de ella. No se carga nada del servicio de video hasta que pulses reproducir.
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
/bin/sh -lc 'ls /work/repo/mock_api.py 2>/dev/null && echo "exists" || echo "not found"' in /work/r… succeeded in 0ms: /work/repo/mock_api.py exists exec /bin/sh -lc 'cd /work/repo && ls runtime/assets/ 2>/dev/null; ls runtime/exports/ 2>/dev/null; ls m… succeeded in 0ms: mock_api.py All tests pass. Here is the final report: tokens used 298,873 All tests pass. Here is the 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 0,1 minutos.
- Se recuperó de su único error sin que interviniera una persona, lo que indica que el fallo está lo bastante documentado como para resolverlo.
- Licencia MIT, según su plataforma de origen.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Solo llegó a funcionar con servicios sustitutos, así que nada de lo que hay aquí demuestra que funcione con los reales.
- Medido una sola vez hasta ahora. Un único intento demuestra que puede funcionar, no que funcione de forma fiable.
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 | 1/3 | Funciona con mocks | 92,00 | 0,11 |
Temas (de GitHub)
ai-mediaai-videocharacter-replacementcharacter-swapcreative-toolsfastapiffmpeggenerative-ailocal-firstmedia-processingomni-referenceopen-genjutsupythonseedanceself-hostedvideo-editingvideo-generationvideo-to-videovideo-transformationvideo-workflow
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/open-genjutsu)Preguntas
- ¿Funciona open-genjutsu?
- open-genjutsu funciona, con mocks en lugar de los servicios externos. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 0 minutos, con 1 error por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic open-genjutsu?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit f2045a2a90bd. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar open-genjutsu?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,11 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 open-genjutsu en instalarse?
- 0,1 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita open-genjutsu una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar open-genjutsu?
- En la ejecución registrada falló 1 cosa, y 1 se corrigió sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Dónde está la evidencia de open-genjutsu?
- La ejecución registrada está 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.