| # ActionRoPE 推理示例。两条命令：① replay 一条 val clip（sidecar 真值 + 该 clip 首帧 + 原 prompt， | |
| # 与 GT 比 PSNR）；② 自造指令：同一首帧，玩家向屏幕右走 1.0× 步速 21 个 cell。 | |
| # 不给 --ckpt 就是基座权重（流程冒烟用）；训练产物 outputs/<run>/step-N.safetensors 用 --ckpt 传入， | |
| # mask 通道按 ckpt 键集自动判断。--arm plain 是对照臂（普通 RoPE + 文本带动作）。 | |
| set -euo pipefail | |
| ROOT=/opt/dlami/nvme/zhiyangdeng/ActionRoPE | |
| PY=$ROOT/.venv/bin/python | |
| export CUDA_VISIBLE_DEVICES=${CUDA_VISIBLE_DEVICES:-4} | |
| export DIFFSYNTH_SKIP_DOWNLOAD=True | |
| CKPT=${CKPT:-} # 例：CKPT=$ROOT/outputs/arope_run/step-2000.safetensors | |
| CKPT_ARG=${CKPT:+--ckpt $CKPT} | |
| CLIP=${CLIP:-clip_Eybx_200000958_000273} # val_eybx，21 个 cell 动作全为 7，tidal_flats | |
| STEPS=${STEPS:-50} | |
| # ① replay：指令来自 sidecar 真值，输出 outputs/samples/replay_<clip>.mp4 + _frame0.png + .json | |
| $PY -m actionrope.infer $CKPT_ARG --replay "$CLIP" --steps "$STEPS" \ | |
| --out "$ROOT/outputs/samples/replay_${CLIP}.mp4" | |
| # ② 自造：首帧取该 clip 的第 0 帧（也可给 png / mp4 路径），场景 tidal_flats，向右 1.0× 走满 21 个 cell | |
| # 速度取 sidecar meta 的 walk_speed_px_s（≈71 px/s ⇒ 5 s 走 356 px），实测位移打印在最后一行 | |
| $PY -m actionrope.infer $CKPT_ARG --first_frame "$CLIP" --scene tidal_flats --actions "right:1.0:21" \ | |
| --steps "$STEPS" --seed 0 --out "$ROOT/outputs/samples/right_x1_${CLIP}.mp4" | |
| # 其它写法： | |
| # --actions "right:1.0:10,left:1.0:11" 分段（cell 数合计 21） | |
| # --actions "71,0:21" 直接给 (dx,dy) px/s | |
| # --trigger "burn:wills_farm:8:2" cell 8–9 用转场从句，之后切成 wills_farm | |
| # --cfg 3.0 CFG（负条件：arope 臂 NULL_PROMPT，plain 臂逐 cell 裸动作串） | |
| # --arm plain 对照臂：普通 RoPE + 文本带动作（动作词 = 真实屏幕方向，--label_mode literal） | |