Original en anglais: https://argusic.com/subject/open-genjutsu
open-genjutsu
Remontage vidéo AI d'abord local avec examen du brouillon, approbation explicite HD et restauration de l'audio source.
Fonctionne avec des mockssource : GitHubPythonMITcommit f2045a2a90bd
Python, sous licence MIT. Le projet se décrit ainsi : ai media, ai video, character replacement, character swap, creative tools, fastapi, ffmpeg et generative ai.
open-genjutsu fonctionne, avec des substituts pour les services dont il dépend. Un agent Argusic l'a installé en 0,1 minute et a rencontré 1 erreur, corrigée sans aide sur une machine propre sans GPU, et toute la session a été enregistrée.
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.
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 92 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.
- Self-signed SSL certificate CN mismatch with 127.0.0.1 when connecting to mock API2 minutes
- Temps d'installation
- moins d'une minute
- De la machine vierge à la fin
- 18 minutes
- Erreurs rencontrées et corrigées
- 1 rencontrée, 1 corrigée sans aide humaine
- Comment le résultat a été prouvé
- 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 modèle utilisés
- 298 873
- Commit exact testé
- f2045a2a90bd
- 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
Regarder la session
L'exécution complète, depuis une machine propre, à la vitesse réelle. Rien n'est coupé et rien n'est accéléré.
Un enregistrement de la tentative 1, exécutée le , la tentative qui a décidé le verdict ci-dessus. L'enregistrement du terminal dont elle est tirée constitue la preuve, conservée avec une empreinte sha256 ; la vidéo n'en est qu'un rendu. Rien n'est chargé depuis l'hébergeur de la vidéo tant que vous n'appuyez pas sur lecture.
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.
/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:
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 0,1 minute.
- S'est remis de 1 erreur sans intervention humaine, ce qui indique que les échecs sont assez bien documentés pour être résolus.
- Sous licence MIT, selon son hébergeur.
Ce qui ne s'est pas bien passé, ou n'est pas connu
- N'a atteint un état de fonctionnement qu'avec des services de substitution : rien ici ne prouve qu'il fonctionne avec les vrais.
- Mesuré une seule fois jusqu'ici. Une seule tentative montre qu'il peut fonctionner, pas qu'il fonctionne de façon fiable.
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 | 1/3 | Fonctionne avec des mocks | 92,00 | 0,11 |
Sujets (depuis GitHub)
ai-mediaai-videocharacter-replacementcharacter-swapcreative-toolsfastapiffmpeggenerative-ailocal-firstmedia-processingomni-referenceopen-genjutsupythonseedanceself-hostedvideo-editingvideo-generationvideo-to-videovideo-transformationvideo-workflow
Intégrer le badge
Markdown pour le README du projet. Il renvoie vers cette page ; conditions sur la page des conditions.
[](https://argusic.com/subject/open-genjutsu)Questions
- open-genjutsu fonctionne-t-il ?
- open-genjutsu fonctionne, avec des mocks à la place des services externes. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 0 minute, en rencontrant 1 erreur en route, et a enregistré la session.
- Comment Argusic a-t-il testé open-genjutsu ?
- Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit f2045a2a90bd. Une tentative est enregistrée, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.
- Combien a coûté le test d'open-genjutsu ?
- L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,11 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 open-genjutsu ?
- 0,1 minute 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.
- open-genjutsu 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 d'open-genjutsu ?
- 1 problème est survenu lors de l'exécution enregistrée, et 1 a été corrigé sans aide humaine. Chacun, avec le temps qu'il a coûté, est listé sur cette page.
- Où sont les preuves pour open-genjutsu ?
- L'exécution enregistrée se trouve 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.