Original en anglais: https://argusic.com/subject/light-a-video
Light-A-Video
[ICCV 2025] Light-A-Video: Rééclairage vidéo sans entraînement par fusion progressive de lumière
Non vérifiablesource : GitHubpage d'accueilPythonApache-2.0commit 1b444823a725
Python, sous licence Apache-2.0. Le projet se décrit ainsi : video editing et video generation.
Argusic n'a pas réussi à faire fonctionner Light-A-Video. Un agent Argusic l'a installé en 38 minutes et a rencontré 3 erreurs, toutes corrigées sans aide sur une machine propre sans GPU, et toute la session a été enregistrée.
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).
Ce que l'agent a obtenu sur une machine propre, dans ses propres mots. Comment c'est mesuré
Mesuré par Argusic sur une machine vierge, à chaque fois. Chaque chiffre renvoie à ses preuves. Score Argusic de 35 sur 100 (la moyenne des scores des exécutions de ce projet).
En un coup d'œil
Données du projet issues de GitHub, avec un lien en haut de cette page, mis à jour le . Données de test d'Argusic (CC BY 4.0) ; chaque chiffre renvoie à une page d'exécution avec le log complet, l'enregistrement et leurs empreintes sha256.
Ce qui a été mesuré
Tiré de l'exécution qui a décidé ce verdict. Chaque ligne est une valeur enregistrée, pas une estimation.
Ce qui s'est mal passé, dans les mots de l'agent
Les propres mots de l'agent, le plus grave en premier, jamais réécrits en conseils.
- Runtime requires CUDA: lav_relight.py hardcodes torch.device('cuda'); container has a CPU-only torch and no NVIDIA GPU26 minutes
- 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 minutes
- 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)
- Temps d'installation
- 38 minutes
- De la machine vierge à la fin
- 8 minutes
- Erreurs rencontrées et corrigées
- 3 rencontrées, 3 corrigées sans aide humaine
- Comment le résultat a été prouvé
- 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 modèle utilisés
- 212 287
- Commit exact testé
- 1b444823a725
- Image de conteneur
- sha256:cdd920bce783
Ce qui n'a pas été mesuré
L'autre moitié, pour que vous voyiez exactement jusqu'où vont ces preuves. Une lacune est affichée comme une lacune et n'est jamais comblée.
- Pic de mémoire GPU
- cette exécution a eu lieu sur une machine CPU, il n'y avait donc pas de GPU à mesurer
- Comportement sur une longue durée
- chaque tentative utilise les réglages documentés les plus légers et un budget de temps fixe : on mesure donc s'il fonctionne, pas comment il tient sous la charge
- Comportement face aux vrais services
- cette exécution n'a été vérifiée qu'avec des services de substitution
La fin de l'enregistrement
Les dernières lignes de la session de terminal qui a décidé ce verdict, exactement telles qu'elles ont été enregistrées.
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:
Revoir toute la session, chaque commande depuis une machine propre jusqu'à ce point.
Comment le test a été mené
Un agent, un conteneur, aucune aide humaine. Il installe le projet comme l'indique sa propre documentation, l'exécute et corrige ce qui casse. Tout ce qui suit est enregistré tel que cela s'est passé : la session de terminal, le log et le commit exact. La méthode complète.
Points forts et limites
Des faits mesurés, pas des opinions. Comment ce site est rédigé.
Ce qui s'est bien passé
- Installé en 38 minutes.
- S'est remis des 3 erreurs sans intervention humaine, ce qui indique que les échecs sont assez bien documentés pour être résolus.
- Sous licence Apache-2.0, selon son hébergeur.
- Mesuré 2 fois, le résultat n'est donc pas un cas isolé.
Ce qui ne s'est pas bien passé, ou n'est pas connu
- Un agent sans limite de temps ne l'a pas fait fonctionner.
Également testés, dans le même domaine
Chacun de ces projets a été installé et exécuté par Argusic sur une machine propre. Rien n'apparaît ici sans avoir été testé.
Historique des exécutions
| testé par | tentative | résultat | score | coût USD | date |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | N'a pas fonctionné | 20,00 | 0,07 | |
| Argusic Runner | 1/3 | N'a pas fonctionné | 50,00 | 0,05 |
Sujets (depuis GitHub)
Intégrer le badge
Markdown pour le README du projet. Il renvoie vers cette page ; conditions sur la page des conditions.
[](https://argusic.com/subject/light-a-video)Questions
- Light-A-Video fonctionne-t-il ?
- Argusic n'a pas pu vérifier que Light-A-Video fonctionne. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 38 minutes, en rencontrant 3 erreurs en route, et a enregistré la session.
- Comment Argusic a-t-il testé Light-A-Video ?
- Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit 1b444823a725. 2 tentatives sont enregistrées, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.
- Combien a coûté le test de Light-A-Video ?
- L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,05 USD : le coût réel du calcul et du modèle, pas un prix catalogue par million de tokens. Il est enregistré sur la page de cette exécution.
- Combien de temps faut-il pour installer Light-A-Video ?
- 38 minutes lors de l'exécution qui a décidé ce verdict, d'une machine propre à un état de fonctionnement. Il s'agit d'une tentative mesurée, pas d'une moyenne.
- Light-A-Video a-t-il besoin d'un GPU ?
- Pas pour démarrer. Argusic a atteint un état de fonctionnement sur une machine sans GPU.
- Qu'est-ce qui pose problème lors de l'installation de Light-A-Video ?
- 3 problèmes sont survenus lors de l'exécution enregistrée, et 3 ont été corrigés sans aide humaine. Chacun, avec le temps qu'il a coûté, est listé sur cette page.
- Où sont les preuves pour Light-A-Video ?
- Les 2 exécutions enregistrées se trouvent sur cette page, chacune avec un lien vers son log complet et son enregistrement du terminal, conservés avec une empreinte sha256 pour qu'ils ne puissent pas être modifiés discrètement.