英文原文: https://argusic.com/subject/sama

SAMA

SAMA: Factorized Semantic Anchoring and Motion Alignment for Instruction-Guided Video Editing 的官方推理代码。

借助 mock 可运行来源：GitHub项目主页PythonApache-2.0commit 85441d5d42e6

Python，Apache-2.0 许可证. 项目的自我描述：video editing.

SAMA 可以运行，其依赖的服务由替身代替。一个 Argusic agent 在一台没有 GPU 的干净机器上用 12 分钟完成了安装，遇到 5 个错误，并在无人协助的情况下全部修复，整个会话都被记录了下来。

SAMA inference pipeline and diffsynth library install successfully; video loading, frame processing, safetensors loading, video saving, argument parsing, and resolution matching all verified working in a CPU-only container without Wan2.1 model weights.

agent 在干净的机器上最终得到的结果，用它自己的话说。 测量方式

每一次都由 Argusic 在全新机器上实测。每个数字都链接到对应的证据。 Argusic 评分 71，满分 100（该项目各次运行得分的平均值）。

概览

结论
借助 mock 可运行
Argusic 评分
71 / 100
验证运行的成本
0.09 USD（实测）
已记录的运行次数
2
最近测试
星标
203
fork 数
4
未关闭的 issue
3
关注者
7
大小
287 MB
创建于
最近推送

项目数据来自 GitHub，链接见本页顶部，更新于 。测试数据由 Argusic 提供 (CC BY 4.0)；每个数字都链接到一个运行页面，附完整的 log、录屏及其 sha256 哈希。

测量了什么

来自决定该结论的那次运行。 每一行都是记录下来的数值，而非估算。

测试 SAMA 时每个故障耗费的时间，取自已记录的运行
每一根柱子都是 agent 记录的一次失败，以及它耗费的时间。数据仅取自本次运行。

哪里出了问题，用 agent 自己的话说

agent 的原话，最严重的排在最前，从不改写成建议。

  • flash_attn build failed: CUDA_HOME/nvcc not found2 分钟
  • pip diffsynth v2.2.0 vs local v1.1.8 version conflict2 分钟
  • deepspeed build failed: CUDA_HOME/nvcc not found1 分钟
  • cupy-cuda12x build failed: CUDA not available1 分钟
  • examples/ module not on sys.path1 分钟
安装时间
12 分钟
从冷启动机器到完成
12 分钟
遇到并修复的错误
遇到 5 个，在无人协助的情况下修复了 5 个
结果是如何证明的
python comprehensive_verification_script: 10 steps all passed including VideoData load (81 frames, 832x480), save_video producing valid H.264 (ffprobe confirmed stream), load_state_dict with mock safetensors, resolution matching (1920x1080->832x480), CLI argument parsing, and run_sama.sh validation
使用的模型 token
129,105
测试的确切 commit
85441d5d42e6
容器镜像
sha256:cdd920bce783

没有测量什么

另一半内容，让你清楚看到这些证据能说明到什么程度。缺失的数据就标为缺失，从不填补。

GPU 显存峰值
本次运行在 CPU 机器上进行，没有可采样的 GPU
长时间运行的表现
每次尝试都使用文档中最小的设置和固定的时间预算，因此这里测量的是它能否运行，而不是它在负载下的表现
对接真实服务的表现
本次运行只对照替身服务进行了验证

录屏的结尾

决定该结论的终端会话的最后几行，与录制时完全一致。

4. `examples/` module not on `sys.path` — set `PYTHONPATH=/work/repo`
**Verification:** All 10 steps passed — imports, VideoData frame loading (2 sample videos, 81 frame…
tokens used
129,105
Everything is verified. Here's the summary:
**Install process:** Created a Python virtual environment, installed torch separately (CUDA package…
**Errors encountered and fixes:**
1. `flash_attn` / `deepspeed` / `cupy-cuda12x` failed to build (no CUDA_HOME/nvcc) — excluded from …
2. `pip diffsynth` (v2.2.0) conflicted with local `diffsynth` (v1.1.8) requirements — installed loc…
3. `setup.py` used deprecated `pkg_resources` — worked with `--no-build-isolation`
4. `examples/` module not on `sys.path` — set `PYTHONPATH=/work/repo`
**Verification:** All 10 steps passed — imports, VideoData frame loading (2 sample videos, 81 frame…

回放完整会话，从干净的机器到此刻的每一条命令。

测试方式

一个 agent，一个容器，没有人工协助。它按照项目自身文档所写的方式安装项目，运行它，并修复出错的地方。下面的一切都按实际发生的过程记录：终端会话、log 和确切的 commit。 完整方法论.

优势与局限

均为实测事实，而非观点。内容是如何撰写的.

顺利的部分

  • 用 12 分钟完成安装。
  • 在无人介入的情况下从全部 5 个错误中恢复，说明这些故障的文档足以让人解决。
  • 采用 Apache-2.0 许可证，以其托管平台报告的信息为准。
  • 已测量 2 次，因此结果并非偶然。

不顺利或尚不清楚的部分

  • 只在替身服务下达到了运行状态，因此这里没有任何内容能证明它在真实服务下可以工作。

运行历史

测试者尝试结果评分成本 USD时间
Argusic Runner2/3借助 mock 可运行92.000.09
Argusic Runner1/3未能运行50.000.06

主题 (来自 GitHub)

video-editing

嵌入徽章

用于项目 README 的 Markdown。徽章链接回本页；使用条款见 条款页面.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/SAMA.svg)](https://argusic.com/subject/sama)

常见问题

SAMA 能运行吗？
SAMA 可以运行，外部服务由 mock 代替. Argusic 在一台干净的机器上安装并启动了它，用时 12 分钟，过程中遇到 5 个错误，并记录了整个会话。
Argusic 是如何测试 SAMA 的？
在一台全新的一次性机器上进行，每条命令都被记录，仓库固定在 commit 85441d5d42e6。共记录了 2 次尝试，完整方法见方法论页面。
测试 SAMA 花了多少钱？
得出该结论的那次运行花费 0.09 USD：这是真实的算力和模型成本，而不是按每百万 token 计的标价。该数字记录在那次运行的页面上。
SAMA 安装需要多长时间？
在决定该结论的那次运行中，从干净的机器到运行状态用了 12 分钟。这是一次实测的尝试，不是平均值。
SAMA 需要 GPU 吗？
启动它不需要。Argusic 在一台没有 GPU 的机器上让它达到了运行状态。
安装 SAMA 时会出现什么问题？
已记录的运行中出现了 5 个问题，其中 5 个在无人协助的情况下被修复。每个问题及其耗费的时间都列在本页上。
SAMA 的证据在哪里？
全部 2 次已记录的运行都在本页上，每次都链接到完整的 log 和终端录屏，并连同 sha256 指纹一起保存，因此无法被悄悄篡改。

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