Original en inglés: https://argusic.com/subject/sama
SAMA
Código oficial de inferencia para SAMA: Factorized Semantic Anchoring and Motion Alignment for Instruction-Guided Video Editing.
Funciona con mocksfuente: GitHubsitio webPythonApache-2.0commit 85441d5d42e6
Python, licencia Apache-2.0. El proyecto se describe a sí mismo como: video editing.
SAMA funciona, con sustitutos de los servicios de los que depende. Un agent de Argusic lo instaló en 12 minutos y encontró 5 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
SAMA inference pipeline and diffsynth library install successfully; video loading, frame processing, safetensors loading, video saving, argument parsing, and resolution matching all verified working in a CPU-only container without Wan2.1 model weights.
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 71 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.
- flash_attn build failed: CUDA_HOME/nvcc not found2 minutos
- pip diffsynth v2.2.0 vs local v1.1.8 version conflict2 minutos
- deepspeed build failed: CUDA_HOME/nvcc not found1 minuto
- cupy-cuda12x build failed: CUDA not available1 minuto
- examples/ module not on sys.path1 minuto
- Tiempo de instalación
- 12 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 12 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 5 encontrados, 5 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- python comprehensive_verification_script: 10 steps all passed including VideoData load (81 frames, 832x480), save_video producing valid H.264 (ffprobe confirmed stream), load_state_dict with mock safetensors, resolution matching (1920x1080->832x480), CLI argument parsing, and run_sama.sh validation
- Tokens de modelo usados
- 129.105
- Commit exacto probado
- 85441d5d42e6
- 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.
4. `examples/` module not on `sys.path` — set `PYTHONPATH=/work/repo` **Verification:** All 10 steps passed — imports, VideoData frame loading (2 sample videos, 81 frame… tokens used 129,105 Everything is verified. Here's the summary: **Install process:** Created a Python virtual environment, installed torch separately (CUDA package… **Errors encountered and fixes:** 1. `flash_attn` / `deepspeed` / `cupy-cuda12x` failed to build (no CUDA_HOME/nvcc) — excluded from … 2. `pip diffsynth` (v2.2.0) conflicted with local `diffsynth` (v1.1.8) requirements — installed loc… 3. `setup.py` used deprecated `pkg_resources` — worked with `--no-build-isolation` 4. `examples/` module not on `sys.path` — set `PYTHONPATH=/work/repo` **Verification:** All 10 steps passed — imports, VideoData frame loading (2 sample videos, 81 frame…
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 12 minutos.
- Se recuperó de los 5 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
- Solo llegó a funcionar con servicios sustitutos, así que nada de lo que hay aquí demuestra que funcione con los reales.
Historial de ejecuciones
| probado por | intento | resultado | puntuación | costo USD | cuándo |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | Funciona con mocks | 92,00 | 0,09 | |
| Argusic Runner | 1/3 | No funcionó | 50,00 | 0,06 |
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/sama)Preguntas
- ¿Funciona SAMA?
- SAMA funciona, con mocks en lugar de los servicios externos. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 12 minutos, con 5 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic SAMA?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 85441d5d42e6. Hay 2 intentos registrados, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar SAMA?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,09 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 SAMA en instalarse?
- 12 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita SAMA una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar SAMA?
- En la ejecución registrada fallaron 5 cosas, y 5 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Dónde está la evidencia de SAMA?
- 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.