容器化部署 EdenLive

一、这个服务是什么

EdenLive 是 Wan 架构的神经渲染器（neural renderer），不是通用文生视频模型。

输入三件套（缺一不可）：

输入	作用	怎么获得
proxy 视频	提供场景布局、运镜、时序	游戏引擎录屏 / 简单 3D 场景动画 / 任意参考视频
首帧图片	提供目标画风基准	用生图模型（如即梦/Flux）先出一张目标风格的首帧
text prompt	补充外观细节描述	文字描述

典型场景（官方定位）：

游戏画面实时精修（Unity/UE 灰盒 → 电影级画面）
风格换皮（写实场景 → 动漫/手绘风格）
视频重渲染（把已有视频换成另一种画风，保持运镜）
具身数据增强（人手操作视频 → 机械臂视角）

能力边界：不支持纯文生视频、图生视频——proxy 是模型硬依赖（DINOv3 编码器逐帧嵌入控制扩散过程）。

规格：720p（1280×704）/ 24fps / H.264，出片时长 ≈ 视频时长，5090 单卡串行。

二、发布任务

2.1 弹性服务部署预制镜像

进入共绩算力官网后选择弹性部署服务 - 新增部署任务，在服务配置中选择预制服务-Edenlive

1-3 分钟后服务就绪

就绪标志：任务状态 Running，且访问 https://<分配域名>/v1/health 返回 200

2.2 API 方式（curl 示例）

curl -X GET "https://openapi.suanli.cn/api/deployment/resource/search?task_type=Deployment&device_type=GpuDevice" \
  -H "token: <你的共绩 API key>" -H "version: 1.0.0" -H "timestamp: <时间戳>"


curl -X POST "https://openapi.suanli.cn/api/task/deployment/create" \
  -H "token: <你的共绩 API key>" -H "version: 1.0.0" -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "task_type": "Deployment",
    "task_name": "edenlive-5090",
    "points": 1,
    "resources": [{"mark": "<上一步的 mark>"}],
    "services": [{
      "service_name": "edenlive-5090",
      "service_image": "harbor.suanleme.cn/bala/edenlive-5090:5090-slim-v24",
      "resource_weight": {"cpu_weight": 1, "mem_weight": 1, "gpu_weight": 1},
      "remote_ports": [{"service_port": 8080}],
      "start_script_v2": {"command": null, "args": []}
    }]
  }'

三、使用服务

3.1 鉴权

所有 /v1/* 接口（除 health/version）需要 Bearer token：

Authorization: Bearer eden-live-5090-token-v7

3.2 WebUI 方式

浏览器打开：

https://<任务域名>/ui

直接上传 proxy 视频和首帧，填 prompt，点生成。

3.3 API 方式

提交渲染任务（multipart 直传）：

curl -X POST "https://<任务域名>/v1/render/upload" \
  -H "Authorization: Bearer eden-live-5090-token-v7" \
  -F "prompt=a cinematic city street at dusk" \
  -F "style_preset=realistic" \
  -F "seed=42" \
  -F "proxy_video=@proxy.mp4" \
  -F "first_frame=@first_frame.png"

参数说明：

参数	必填	说明
`proxy_video`	是	布局/运镜参考视频（mp4）
`first_frame`	是	画风基准首帧（png/jpg）
`prompt`	否	外观细节描述
`style_preset`	否	风格预设：`realistic`（写实电影感）/ `anime`（动漫）/ `sketch`（手绘素描），自动拼接进 prompt
`seed`	否	随机种子（0 ~ 2^31-1）。同参数同 seed 结果逐字节可复现（实测 md5 一致），做系列内容时固定 seed

轮询任务状态：

curl "https://<任务域名>/v1/render/tsk_xxx" \
  -H "Authorization: Bearer eden-live-5090-token-v7"

status 流转：queued → running → done / failed

下载成片：

curl -o output.mp4 "https://<任务域名>/outputs/tsk_xxx.mp4"

3.4 接口清单

方法	路径	用途
POST	`/v1/render`	提交渲染（URL 模式，服务端拉取，需白名单）
POST	`/v1/render/upload`	提交渲染（multipart 直传，推荐）
GET	`/v1/render/{task_id}`	查询任务状态
DELETE	`/v1/render/{task_id}`	取消任务
GET	`/v1/tasks`	任务列表
GET	`/v1/health`	健康检查（免鉴权）
GET	`/v1/version`	版本与量化自证（免鉴权）
GET	`/v1/logs?tail=N`	容器日志（排障用）
GET	`/outputs/{filename}`	下载成片
GET	`/ui`	WebUI
GET	`/docs`	Swagger 交互文档

3.5 素材制作要点

proxy 质量 = 布局质量：运镜轨迹清晰、主体轮廓可辨即可，不需要精细渲染（灰盒即可）
首帧质量 = 画风上限：首帧是整条视频的视觉基准，建议用生图模型精修后再传
proxy 与首帧的构图要对齐（proxy 第一帧 ≈ 首帧的布局）
时长建议 2-10 秒起步；分辨率建议 proxy 720p 左右
prompt 描述”想要的样子”（材质/光线/氛围），不描述运镜（运镜由 proxy 决定）

3.6 性能参考

场景	耗时
冷启动（节点有缓存）	40 秒 - 4 分钟
冷启动（新节点全量拉取）	15-60 分钟（看时段）
首次推理（含模型加载）	~250 秒
热推理	74-87 秒/条
显存占用	峰值 ~20.3 GiB / 31.4 GiB
单条成本	约 0.05 元（87s × 2.08 元/h）

3.7 实测示例视频

以下示例使用官方 GitHub 仓库提供的示例素材（VAST-AI-Research/EdenLive · examples/samples）。

官方仓库共 2 个场景（cryo-crossing、pulse-skirmish），每个场景含 30s 录屏 proxy + 首帧 PNG + prompt JSON。本服务实测矩阵（共 8 条，全部 1280×704）：

v24x_pulse_20s.mp4

v24x_cryo_20s.mp4

案例	时长	渲染耗时	结果
cryo-crossing（冰冻熔岩）	5s	103s	✅
pulse-skirmish（街道 skirmish）	5s	102s	✅
cryo-crossing	15s	102s	✅
cryo-crossing（seed=7）	15s	101s	✅
pulse-skirmish	15s	102s	✅
pulse-skirmish（seed=7）	15s	102s	✅
cryo-crossing	20s	122s	✅ 单卡实测上限
pulse-skirmish	20s	122s	✅ 单卡实测上限
两个场景	30s	—	❌ 保存阶段 OOM（见下方说明）

效果（20s 版抽帧验证，长时长无质量退化）：

cryo-crossing：第一人称冷冻枪、橙色熔岩湖、玄武岩、石拱门，官方 prompt 全部渲染到位
pulse-skirmish：街道双枪、彩色建筑、红色机器人、青色等离子光束，全程稳定

时长上限说明（重要）：

推荐 ≤20s：20s（477 帧）渲染 122s，显存峰值 ~28.8GiB，32GB 单卡安全
30s 会 OOM：60 个 chunk 推理全部成功，但最后 save_to_video 一次性把 840 帧转 uint8 需 3.61GiB，超出剩余 2.11GiB —— 这是帧缓冲堆积问题，不是推理能力问题
需要 30s 内容：分 2 段各 15s 渲染后拼接（ffmpeg concat）
服务端单任务超时 1800s，20s 渲染 122s 远在限内

官方 prompt 注意：官方 prompt 全文 517 字符，超出本服务 500 字符上限，需截断使用（截断不影响主要画面效果）。

素材获取命令：

curl -L -o recording.mp4 "https://raw.githubusercontent.com/VAST-AI-Research/EdenLive/main/examples/samples/cryo-crossing/recording.mp4"
curl -L -o first-frame.png "https://raw.githubusercontent.com/VAST-AI-Research/EdenLive/main/examples/samples/cryo-crossing/first-frame.png"

提交渲染（官方素材截取 5 秒版）：

curl -X POST "https://<任务域名>/v1/render/upload"   -H "Authorization: Bearer eden-live-5090-token-v7"   -F "prompt=Cinematic photorealism. A vast volcanic cavern dominated by a churning, incandescent molten lava lake..."   -F "proxy_video=@recording_5s.mp4"   -F "first_frame=@first-frame.png"

3.8 素材规格参考（来自官方示例）

项	官方示例规格
proxy 分辨率	1280×704（与输出一致）
proxy 编码	H.264 mp4
proxy 时长	30 秒（官方完整版；本服务实测 ≤20s/条，30s 需分段）
首帧格式	PNG（与 proxy 第一帧构图对齐）
prompt 风格	"Cinematic photorealism. ..." 开头的场景级描述
官方 prompt 长度	517 / 785 字符（超 500 上限，截断使用不影响主要画面）

四、任务生命周期管理

操作	接口	说明
查状态	`GET /task/deployment/detail?task_id=xxx`
停止	`POST /deployment/task/stop` body `{"task_id": xxx}`	⚠️ 路径与创建不对称（`deployment/` 在前）
恢复	`POST /deployment/task/recover` body `{"task_id": xxx}`	节点有缓存时秒级恢复

成本控制建议：不用时停止任务（约 2.08 元/h），下次用 recover 秒级拉起（同节点缓存）。

五、故障排查

现象	原因	处理
创建任务报 `C002 镜像认证失败`	镜像域名/账号组合不对	确认用 `harbor.suanleme.cn` + 团队主账号 key；别去改密码（实测密码对错报错一样）
域名访问 404	端口填了非 8080	删任务重建，端口填 8080
域名访问 503	容器还在拉镜像/启动中	等 health 200（PodInitializing 期间正常）
`ImagePullBackOff`（控制台）	拉取超时或层问题	先看控制台完整报错（API 的 pod_event 是空的）；拉取超时换个时段重发即可
推理 `E_INFER_FAILED`	v20 已知 hf_hub 冲突	见下方「已知限制」
想看容器日志	无 exec 权限	`GET /v1/logs?tail=100`（带 token）

六、相关资源

官方项目页：<https://vast-eden.ai/?p=edenlive>
官方 GitHub：<https://github.com/VAST-AI-Research/EdenLive>
模型权重：<https://huggingface.co/VAST-AI/EdenLive>
推理框架：lightx2v（镜像内 /opt/lightx2v，官方 launcher scripts/edenlive/run_5090.sh）