英語の原文: https://argusic.com/subject/light-a-video
Light-A-Video
[ICCV 2025] Light-A-Video: トレーニング不要のビデオリライティングをプログレッシブライトフュージョンで実現
検証できずソース: GitHubホームページPythonApache-2.0コミット 1b444823a725
Python、Apache-2.0 ライセンス. プロジェクト自身の表記: video editing、video generation.
Argusic は Light-A-Video を動かせませんでした。Argusic のエージェントが GPU のないクリーンなマシンで 38 分でインストールし、3 件のエラーに遭遇してすべてを自力で修正し、セッション全体が記録されました。
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).
クリーンなマシンでエージェントが最終的に得た結果 (エージェント自身の言葉)。 計測方法
Argusic が毎回新しいマシンで計測しています。 すべての数値はその証拠にリンクしています。 Argusic スコア 100 点中 35 点 (このプロジェクトの実行スコアの平均)。
概要
プロジェクトのデータは GitHub から取得 (このページの冒頭にリンクあり)、更新日 。テストデータは Argusic によるもので (CC BY 4.0)、すべての数値は、完全なログ、録画、それらの sha256 ハッシュを含む実行ページにリンクしています。
計測した内容
この判定を決めた実行から取得しています。 各行は記録された値であり、推定値ではありません。
うまくいかなかった点 (エージェント自身の言葉)
エージェント自身の言葉を、深刻なものから順に掲載しています。助言に書き換えることはありません。
- Runtime requires CUDA: lav_relight.py hardcodes torch.device('cuda'); container has a CPU-only torch and no NVIDIA GPU26 分
- 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 分
- 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)
- インストール時間
- 38 分
- クリーンなマシンから完了まで
- 8 分
- 遭遇したエラーと修正したエラー
- 3 件に遭遇、3 件を人の手を借りずに修正
- 結果の証明方法
- 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
- 使用したモデルのトークン
- 212,287
- テストした正確なコミット
- 1b444823a725
- コンテナイメージ
- sha256:cdd920bce783
計測していない内容
残りの半分です。この証拠がどこまでを示すのかを正確に確認できます。欠けている部分は欠けているものとして表示し、埋めることはありません。
- GPU メモリのピーク
- CPU マシンで実行したため、サンプリングする GPU がありませんでした
- 長時間の実行での振る舞い
- 各試行はドキュメントにある最小の設定と決まった時間予算を使うため、計測しているのは動作するかどうかであり、負荷のもとでどう持ちこたえるかではありません
- 実際のサービスに対する振る舞い
- この実行は代わりのサービスに対してのみ検証されました
録画の最後
この判定を決めたターミナルセッションの最後の行を、記録されたとおりに表示しています。
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:
セッション全体を再生 (クリーンなマシンからこの時点までのすべてのコマンド)。
テスト方法
1 つのエージェント、1 つのコンテナで、人の手は借りません。エージェントはプロジェクト自身のドキュメントに書かれた方法でインストールし、実行し、壊れた部分を修正します。以下はすべて、実際に起きたとおりに記録されています: ターミナルセッション、ログ、そして正確なコミットです。 評価方法の全文.
強みと限界
意見ではなく、計測された事実です。コンテンツの作成方法.
うまくいった点
- 38 分でインストールできました。
- 3 件のエラーすべてから、人の介入なしに回復しました。失敗が解決できる程度にはドキュメント化されていることを示しています。
- ホストの報告によると、ライセンスは Apache-2.0 です。
- 2 回計測しているため、一度きりの結果ではありません。
うまくいかなかった点、または不明な点
- 時間制限のないエージェントでも動かせませんでした。
同じ分野でテストしたプロジェクト
ここに挙げたものはすべて、Argusic がクリーンなマシンにインストールして実行しました。テストしていないものは表示されません。
実行履歴
トピック (出典: GitHub)
バッジを埋め込む
プロジェクトの README に貼る Markdown です。バッジはこのページにリンクします。利用条件: 利用規約ページ.
[](https://argusic.com/subject/light-a-video)質問
- Light-A-Video は動作しますか?
- Argusic は Light-A-Video が動作することを検証できませんでした. Argusic はクリーンなマシンで 38 分でインストールして起動し、途中で 3 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
- Argusic は Light-A-Video をどのようにテストしましたか?
- 新しい使い捨てのマシンで、すべてのコマンドを記録しながらテストしました (リポジトリはコミット 1b444823a725 に固定)。記録された試行は 2 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。
- Light-A-Video のテストにはいくらかかりましたか?
- この判定を出した実行のコストは 0.05 USD です: 100 万トークンあたりの定価ではなく、実際の計算資源とモデルのコストです。その実行のページに記録されています。
- Light-A-Video のインストールにはどのくらい時間がかかりますか?
- この判定を決めた実行では、クリーンなマシンから実行状態まで 38 分でした。これは 1 回の計測された試行であり、平均ではありません。
- Light-A-Video には GPU が必要ですか?
- 起動には必要ありません。Argusic は GPU のないマシンで実行状態に達しました。
- Light-A-Video のインストールでは何がうまくいきませんか?
- 記録された実行では 3 件の問題が発生しました。そのうち 3 件は人の手を借りずに修正されました。それぞれの問題と、かかった時間をこのページに掲載しています。
- Light-A-Video の証拠はどこにありますか?
- 記録された 2 回の実行すべてをこのページに掲載しており、それぞれが完全なログとターミナル録画にリンクしています。録画は sha256 フィンガープリントとともに保存されているため、こっそり改変することはできません。