260406-260412 · arbitrary-length ego video generation (blocked on parent)
EgoX_wan2.2를 임의 길이 비디오 생성으로 확장한다. 49프레임 고정 → arbitrary length 지원. 핵심 아이디어: 앞쪽 프레임을 clean latent condition으로 넣어 autoregressive하게 chunk 단위로 생성하고, GGA(Guided Generation Attention)로 chunk 간 temporal consistency를 유지한다. 이번 주는 EgoX_wan2.2 81f 학습이 안정화되기를 기다리며 구현 계획을 다듬는 단계였다.
Why: 마지막 commit이 2026-03-10 (~30일 전)으로 코드 변경이 한동안 없었다. EgoX_wan2.2의 81f 학습 안정화가 선행 조건이라 코드 작업은 보류 상태였지만, 구현 시점이 다가오고 있어 plan을 최신 상태로 유지할 필요가 있었다.
How: claude/context.md 04-09 갱신. plan.md / plan_long_inference.md에 구현 단계 정리:
args.py: num_condition_latent_frames, condition_noise_ratio 인자 추가sft_trainer.py: compute_loss에서 condition frame을 clean latent로 처리 + ego의 condition 부분 loss 마스킹infer_long.py: arbitrary length 처리 + GGA 지원 + ego 추출 로직Result: 코드 변경 0건. 구현 계획서만 갱신됨. SLURM 작업 4건이 시도되었지만 모두 PREEMPTED 또는 단발 CANCELLED (38016 8h01, 38017 6h17). 학습 결과는 산출되지 않음.
Why: Long video 학습 코드는 미완성이지만 기존 49f 학습 환경에서 wrapper 검증을 일부 시도.
How: Job 35485 (8 GPU) 04-05 10:49 → 04-06 08:26 PREEMPTED 21h37m. Job 36442 04-07 13:55 ~ 13:56 (CANCELLED 57s). 이후 38016 / 38017이 04-09 04:21 / 06:05 시작 → 12:22에 두 건 모두 PREEMPTED.
Result: 학습 결과 없음. 인프라 검증 차원이며, 본격 학습은 EgoX_wan2.2 81f 결과가 나온 후로 보류.
의미: 이번 주는 명시적인 결과보다 "다음에 들어갈 코드 작업의 사양을 확정"한 데 의미가 있다. EgoX_wan2.2 81f 학습이 안정화 단계에 진입했으므로, 다음 사이클은 구현 착수 가능.
args.py, sft_trainer.py, infer_long.py 순서로 PR 분리.