英語の原文: https://argusic.com/subject/videocof
VideoCoF
[CVPR 2026 Highlight] VideoCoF: 時間的推論器による統合ビデオ編集
モックで動作するソース: GitHubホームページPythonApache-2.0コミット 153e6bb31c59
Python、Apache-2.0 ライセンス. プロジェクト自身の表記: diffusion models、long video editing、long video generation、video diffusion transformers、video editing、video generation、video to video.
VideoCoF は、依存するサービスを代わりのものに置き換えたうえで動作します。Argusic のエージェントが GPU のないクリーンなマシンで 5 分でインストールし、6 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。
Gradio demo app with 74 UI components serves HTTP 200 on port 7860, all core Python modules import successfully, video-to-video CoT pipeline construction verified, grounding instruction extraction works for all 4 task types
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 92 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。
- diffusers 0.42.1 requires torch.accelerator (PyTorch >=2.6) but torch 2.5.1 installed2 分
- Gradio 3.48 unable to launch with share=False due to container localhost unavailability; starlette/jinja2 version conflict caused TemplateResponse TypeError2 分
- scipy 1.18.1 requires numpy >=2.0 but numpy 1.26.4 was installed; numpy.long attribute missing1 分
- transformers 5.x removed FLAX_WEIGHTS_NAME import used by diffusers 0.311 分
- Gradio 4.x incompatible with app (gradio_client error, argparser mismatch); needed gradio 3.x1 分
- Missing asset/1.png gallery placeholder images referenced in videox_fun/ui/ui.py line 260-2670.5 分
- インストール時間
- 5 分
- クリーンなマシンから完了まで
- 13 分
- 遭遇したエラーと修正したエラー
- 6 件に遭遇、6 件を人の手を借りずに修正
- 結果の証明方法
- curl -s http://127.0.0.1:7860/config returned 200 with version 3.48.0, mode=blocks, 74 components; curl -s -o /dev/null -w %{http_code} http://127.0.0.1:7860/ returned 200
- 使用したモデルのトークン
- 136,155
- テストした正確なコミット
- 153e6bb31c59
- 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。
verified_how: curl -s http://127.0.0.1:7860/config returned 200 with 74 components
final_state: Gradio demo app with 74 UI components serves HTTP 200 on port 7860
Here is my final assessment:
exec
/bin/sh -lc "cd /work/repo && echo '{\"install_succeeded\": true, \"launch_succeeded\": true, \"ins…
succeeded in 0ms:
{"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 5, "errors": [{"msg": "dif…
exec
/bin/sh -lc "printf 'ARGUSIC_RESULT:{\"install_succeeded\":true,\"launch_succeeded\":true,\"install…
succeeded in 0ms:
tokens used
136,155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
- 5 分でインストールできました。
- 6 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。
うまくいかなかった点、または不明な点
- 代わりのサービスに対してのみ実行状態に達したため、実際のサービスで動作することはここでは証明されていません。
- これまでの計測は 1 回です。1 回の試行は動作し得ることを示すだけで、安定して動作することは示しません。
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)
diffusion-modelslong-video-editinglong-video-generationvideo-diffusion-transformersvideo-editingvideo-generationvideo-to-video
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/videocof)質問
- VideoCoF は動作しますか?
- VideoCoF は、外部サービスの代わりにモックを使って動作します. Argusic はクリーンなマシンで 5 分でインストールして起動し、途中で 6 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
- Argusic は VideoCoF 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 153e6bb31c59 に固定)。記録された試行は 1 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。
- VideoCoF 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 0.22 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。
- VideoCoF 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 5 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。
- VideoCoF 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。
- VideoCoF 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 6 件の問題が発生しました。そのうち 6 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。
- VideoCoF の証拠はどこにありますか?
- 記録された実行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。