Bản gốc tiếng Anh: https://argusic.com/subject/kiwi-edit
Kiwi-Edit
Một framework thống nhất và hoàn toàn mã nguồn mở để chỉnh sửa video theo hướng dẫn và tham chiếu bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Không kiểm chứng đượcnguồn: GitHubtrang chủ dự ánPythonMITcommit 178f3f4f8221
Python, giấy phép MIT. Dự án tự gắn nhãn: video editing và video generation.
Argusic không làm cho Kiwi-Edit chạy được. Trên một máy sạch không có GPU, một agent của Argusic đã cài đặt nó trong 8 phút, gặp 4 lỗi, và toàn bộ phiên làm việc được ghi lại.
Package builds and installs, core data loading/saving functions verified with demo files, but model inference requires CUDA GPU unavailable in this container.
Kết quả agent đạt được trên máy sạch, bằng chính lời của nó. Cách đo
Argusic đo trên một máy mới mỗi lần. Mỗi con số đều link tới bằng chứng của nó. Điểm Argusic 42,5 trên 100 (trung bình điểm các lần chạy của dự án này).
Tóm tắt
Dữ liệu dự án lấy từ GitHub, có link ở đầu trang, cập nhật . Dữ liệu test của Argusic (CC BY 4.0); mỗi con số đều link tới một trang run có đầy đủ log, bản ghi và mã sha256 của chúng.
Những gì đã đo
Lấy từ lần chạy quyết định kết luận này. Mỗi dòng là một giá trị được ghi lại, không phải ước tính.
Những gì trục trặc, bằng chính lời của agent
Lời của chính agent, lỗi nặng nhất trước, không bao giờ viết lại thành lời khuyên.
- VideoData.__init__ crashed with TypeError: '<' not supported between instances of 'int' and 'NoneType'2 phút
- huggingface-hub version conflict: transformers requires <1.0, datasets/diffusers require >=1.31.02 phút
- Python 3.12 vs required 3.10, no conda available1 phút
- No CUDA GPU in container - cannot run model inference
- Thời gian cài đặt
- 8 phút
- Từ máy sạch đến khi xong
- 6 phút
- Lỗi gặp và đã sửa
- gặp 4, tự sửa 3 mà không cần người giúp
- Cách chứng minh kết quả
- pip install -e . exited 0; python import diffsynth succeeded; VideoData(video_file=demo).raw_data() returned 101 valid frames; save_video wrote valid MP4 verified by ffmpeg; demo.py --help parsed; diffusers_demo.py --help parsed; WanVideoPipeline and ModelConfig importable
- Số token model đã dùng
- 155.809
- Commit chính xác đã test
- 178f3f4f8221
- Container image
- sha256:cdd920bce783
Những gì chưa đo
Nửa còn lại, để bạn thấy rõ bằng chứng này đi xa tới đâu. Chỗ trống được ghi là chỗ trống và không bao giờ được lấp vào.
- Bộ nhớ GPU cao nhất
- lần này chạy trên máy CPU, nên không có GPU để đo
- Hoạt động khi chạy lâu
- mỗi lần thử dùng cấu hình nhỏ nhất có trong tài liệu và một khoảng thời gian cố định, nên đây là đo xem nó có chạy hay không, không đo nó chịu tải ra sao
- Nó có hoạt động hay không
- lần chạy này không kiểm chứng gì, nên trang này không khẳng định điều gì cả
Đoạn cuối của bản ghi
Những dòng cuối của phiên terminal đã quyết định kết luận này, đúng như khi được ghi lại.
**Install**: Created a Python 3.12 venv, installed torch 2.7.0+cpu (no GPU available), `pip install… **Bug found and fixed**: `VideoData.__init__` in `diffsynth/data/video.py` had a `min(length, len(s… **What works**: `VideoData` loads both video files (101 frames from the demo .mp4) and image files.… **Limitation**: No CUDA GPU in this container, so actual model inference cannot run. The project re… tokens used 155,809 Here's a summary of what I found and accomplished: ## Install & Verification Results **Install**: Created a Python 3.12 venv, installed torch 2.7.0+cpu (no GPU available), `pip install… **Bug found and fixed**: `VideoData.__init__` in `diffsynth/data/video.py` had a `min(length, len(s… **What works**: `VideoData` loads both video files (101 frames from the demo .mp4) and image files.… **Limitation**: No CUDA GPU in this container, so actual model inference cannot run. The project re…
Xem lại toàn bộ phiên, mọi lệnh từ máy sạch tới thời điểm này.
Cách test
Một agent, một container, không có người giúp. Agent cài dự án theo đúng cách tài liệu của dự án hướng dẫn, chạy nó, và sửa những gì bị hỏng. Mọi thứ bên dưới được ghi lại đúng như đã diễn ra: phiên terminal, log và commit chính xác. Toàn bộ phương pháp.
Điểm mạnh và giới hạn
Dữ kiện đo được, không phải ý kiến. Cách viết nội dung.
Những gì suôn sẻ
- Cài đặt trong 8 phút.
- Giấy phép MIT, theo thông tin từ nơi lưu trữ dự án.
- Đã đo 2 lần, nên kết quả không phải của một lần duy nhất.
Những gì không suôn sẻ, hoặc chưa biết
- Một agent không bị giới hạn thời gian vẫn không làm nó chạy được.
- Gặp 4 lỗi trong lúc cài đặt, trong đó 1 lỗi chưa được giải quyết.
Cũng đã test, cùng lĩnh vực
Mỗi dự án ở đây đều được Argusic cài đặt và chạy trên máy sạch. Không có dự án nào chưa test xuất hiện ở đây.
Lịch sử chạy
| test bởi | lần thử | kết quả | điểm | chi phí USD | thời điểm |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | Không chạy | 45,00 | 0,03 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Không chạy | 40,00 | 0,04 |
Chủ đề (từ GitHub)
Nhúng badge
Markdown cho README của dự án. Badge link về trang này; điều khoản ở trang điều khoản.
[](https://argusic.com/subject/kiwi-edit)Câu hỏi
- Kiwi-Edit có chạy được không?
- Argusic không kiểm chứng được Kiwi-Edit có chạy hay không. Argusic đã cài đặt và khởi chạy nó trên một máy sạch trong 8 phút, gặp 4 lỗi trên đường đi, và ghi lại phiên làm việc.
- Argusic đã test Kiwi-Edit như thế nào?
- Trên một máy mới, dùng một lần, mọi lệnh đều được ghi lại và repo được ghim ở commit 178f3f4f8221. Có 2 lần thử được ghi lại, và toàn bộ phương pháp nằm ở trang phương pháp.
- Test Kiwi-Edit tốn bao nhiêu?
- Lần chạy đưa ra kết luận này tốn 0,03 USD: chi phí máy và model thật, không phải giá niêm yết theo triệu token. Con số được ghi trên trang của lần chạy đó.
- Cài đặt Kiwi-Edit mất bao lâu?
- 8 phút trong lần chạy quyết định kết luận này, từ máy sạch đến trạng thái chạy được. Đó là một lần thử đo được, không phải số trung bình.
- Kiwi-Edit có cần GPU không?
- Không cần để khởi động. Argusic đã đạt trạng thái chạy được trên một máy không có GPU.
- Cài đặt Kiwi-Edit thì gặp lỗi gì?
- 4 lỗi xảy ra trong lần chạy được ghi lại, và 3 lỗi đã được sửa mà không cần người giúp. Từng lỗi, cùng thời gian nó tốn, được liệt kê trên trang này.
- Bằng chứng cho Kiwi-Edit ở đâu?
- Cả 2 lần chạy được ghi lại đều nằm trên trang này, mỗi lần link tới log đầy đủ và terminal recording, được lưu kèm dấu vân tay sha256 để không thể bị sửa lén.