7.1.0 — リリースノート

Agnes Video Generator のバージョン履歴:各バージョンの新機能・改善・不具合修正。

マイナーリリース日 2026年10月9日GitHub で見る ↗

新機能

新機能と改善

  • AI 動画生成のオフピーク時間帯リトライ案内。 上流の動画キューが満杯(HTTP 503 / queue-full)のとき、失敗パネルとタスク作成トーストが、上流が歴史的に安定している時間帯を提示するようになりました。これは推測ではなく実測の成功率に基づいています。時間帯は UTC で保存され、閲覧者ごとのローカル時刻にタイムゾーン表記付きで表示されるため、地域が異なるユーザーはそれぞれ最適な時間帯を確認できます。文言は 22 のインターフェース言語すべてにローカライズされています。
  • API キーパネルが上流の認証失敗を表示。 上流で 401 Invalid token に該当したキーは、キー一覧で Auth failed ×N と表示されるようになり、ツールチップに失敗回数、最終失敗時刻、上流のメッセージが表示され、対応するログ行も記録されます。記録は観測のみです。キーの削除・重み付け・並べ替えは自動では行われず、キーを削除するかどうかは設定パネルで完全にユーザーが判断します。キーは常にマスク表示されます。

リファクタリングと最適化

  • 上流リトライポリシーの統一(「ビジー / 障害」の二トラックモデル)。 動画投稿、画像生成、画像アップロード、チャットといったすべての上流呼び出しが、1 つのリトライポリシーモジュール(core/api/retry_policy.py)を共有し、応答の分類と次回間隔の計算における唯一の情報源となりました:
  • ビジートラック(HTTP 429、エラーコードのない素の 503 を含む*すべて*の 503、およびキュー満杯コード):最初のリトライは即座に実行し、レート制限に寄り添うことで、手書きの sleep ではなくトークンバケットがペースを決めます。以降のリトライは試行回数の上限内で固定間隔(一定の「ノック」)を使います。
  • 障害トラック(その他の 5xx、タイムアウト、接続エラー):従来の漸増バックオフ base × (n + 1) を、同じく試行回数上限付きで使用します。これにより、以前プロバイダごとに散在していたリトライ分岐を置き換え、すべての上流呼び出しで挙動が一貫し、理解と調整が容易になります。ビジートラックの上限も実時間の予算から試行回数に変更され、複数キーの構成では同じ試行回数をより早く完了できます。
  • 堅牢な画像アップロード経路。 画像アップロードのリトライループを同じ二トラックポリシーで再構築し、ハードコードされた待機ではなく、上限付きループと一貫したバックオフを採用しました。

バグ修正

  • キュー満杯の 503 がハード障害と誤判定されなくなりました。 エラーコードを含まない素の 503 応答は「サーバービジー」として分類され、ビジートラックでリトライされるため、動画タスクは早期に諦めずにキューの飽和を乗り越えます。
  • 画像アップロードが使用不能な応答で空回りしなくなりました。 使用可能なホスティング URL を含まないアップロード応答は、無限ループせずに正しくフォールバックします。
  • アップグレード後の操作は不要です。以前に AGNES_VIDEO_QUEUE_RETRY_SECONDS を設定していた場合は、AGNES_VIDEO_BUSY_RETRY_ATTEMPTS に切り替えてください(アップグレードノートを参照)。

Agnes Video Generator について

完全無料・オープンソースの AI 動画生成ツール。テキストをナレーションと字幕付きの複数シーン AI 動画に変換できます。

  • 完全無料・オープンソース、高性能 GPU 不要
  • テキストから動画、画像から動画、デジタルアンカー、画像生成に対応
  • 無料の Agnes AI モデルを使用、動画はすべてクラウドで生成
  • Web UI・Docker・npm で起動でき、セルフホストも可能

関連ページ

信頼性について

この記事は第一線の実践者によって書かれており、主観的な印象による結論ではなく、arXiv論文、メーカー技術報告書、Stanford AI Indexなどの一手のソースをクロスチェックして書いています。

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SandGrid@lcy362

Agnes Video Generator 開発者 · フルスタックエンジニア

オープンソースAIビデオ生成ツール「Agnes Video Generator」の著者、インディーズ开発者。プロジェクトはAgnes AIの完全に無料のビデオモデルに基づいており、MITプロトコルはオープンソースで、すでに1,000人以上のクリエイターがゼロコストでAIビデオを生産したことがある。長期にわたってビデオ生成モデルのエンジニアリングと普及に注目しており、記事の内容はすべて第一線の実践と一手の研究から来ています。

GitHub で見る

最終更新:2026-08-21

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