209f(5 chunk) 평가에서 3/8 클립만 전 경계를 통과하고 밝기 drift가 관찰됐다. 사용자 결정: "긴 영상 한 번 줘보고 안되면 LongLive로". 판정 기준은 사전 고지: 경계 14개 중 ≥12개가 ≤1.5x, 장면 유지, 마지막 chunk 밝기가 첫 chunk 대비 ±20% 이내.
tmp/long/shot_len.py로 측정tmp/long/submit_long609.sh, job 188552(preempt → 188751 → 188895), 188553. 구간당 약 8분tmp/long/eval_partial.py(chunk 파일을 이어붙여 평가), 수치 eval609.txt, timeline609.jpg| 호떡 | 종이접기 | |
|---|---|---|
| 경계 ≤1.5x (14개) | 12/14 (실패 2.9x, 2.9x) | 8/14 (최악 10.2x) |
| 밝기 chunk0→chunk14 | 55.2→105.8 (+92%) | 41.5→64.6 (+56%) |
| 라플라시안 선명도 | 104→236 (후반 색 노이즈로 상승) | 7→35 |
| 장면 | 유지, 442f 이후 색 블록 노이즈·과포화 | 유지, 주황 종이가 바래고 가장자리 어두워짐 |
prefix 이어붙이기는 장면 정체성은 20초간 유지하지만 chunk마다 밝기·노이즈가 쌓이는 exposure-bias형 누적 오류를 막지 못한다. 49f bidirectional 모델을 chunk로 잇는 구조의 한계로 판단. 가설(미검증): 학습 시 prefix는 GT clean latent, 추론 시 자기 생성 latent → 분포 불일치가 chunk마다 누적. 사용자 결정대로 causal AR + self-forcing류 학습의 LongLive로 전환.