LongLive 이식 0단계
2026-10-13 · EgoX_H200 / EgoX_LongLive
환경·실행 확인 + 노이즈 증강 prefix LoRA 병행
TL;DR
B200에서 LongLive 스택이 동작한다. 공개 LongLive-2.0-5B로 21초 영상을 만들었을 때 밝기 변화가 ±5% 안에 머물러, prefix LoRA의 chunk 누적 실패와 대비된다. 현재 repo에서는 prefix 노이즈·밝기 증강 LoRA를 병행 학습 중.
509f
21초 생성
39.5s
생성 시간 (1 GPU)
±5%
구간 밝기 범위
60.9GB
peak VRAM
1배경/목적
609f 시험 실패 후 LongLive 이식과 저비용 노이즈 증강 실험을 병행하기로 결정.
2작업 내용
~/repos/EgoX_LongLive (LongLive2.0 복사본, 독립 git)
env: egox-longlive (py3.10, torch 2.8.0+cu128, flash-attn 2.8.3 wheel)
제출: sbm "bash scripts/egox/smoke_t2v.sh" --gres=gpu:1 -c 8 --mem 200GB \
--container=nvcr.io/nvidia/cuda:12.8.0-devel-ubuntu22.04
함정: PYTHONPATH 필요, Triton JIT용 컴파일러 컨테이너 필요, cross-attn이 flash-attn 2 필수.
병행: training/EgoX_prefix_aug_v4 (job 190519) — prefix에 노이즈 U(0,0.3) + 채널 offset N(0,0.1) (≈15/255 밝기 변화, VAE 측정 근거).
3결과
LongLive-2.0-5B T2V, 0~508프레임. 64프레임 구간 평균 밝기 110.3/104.0/108.1/109.7/112.5/112.1/110.5/109.8.
21초 동안 장면·구도 유지, 밝기 누적 없음.
텍스트 조건·정적 장면이라 EgoX 조건에서도 같을지는 미검증.
4Takeaway
AR + KV cache 구조 자체는 긴 길이에서 안정적이다. 남은 위험은 5B가 exo→ego 변환을 14B만큼 학습하느냐다.
5Next
- 1단계: exo 토큰 + ego prior 채널 조건 구현, 스모크 후 8 GPU 학습
- job 190519 완료 후 609f 평가