FramePack

FramePack 简介

FramePack 是由斯坦福大学开发的开源 AI 视频生成模型。该模型通过压缩输入帧的上下文长度，有效解决视频生成过程中常见的“遗忘”和“漂移”问题，从而实现对大量帧的高效处理，并保持较低的计算复杂度。FramePack 仅需 6GB 显存即可在普通笔记本电脑上运行，支持实时生成高清视频。其采用抗漂移采样技术，确保视频的稳定性与连贯性。同时，FramePack 提供多种调度策略，适用于不同应用场景，降低了 AI 视频生成的硬件要求，推动了视频生成技术的普及。

FramePack 的主要功能

• 低显存需求：仅需 6GB 显存即可在笔记本电脑 GPU 上运行。
• 高效的帧生成能力：基于 13B 模型，可实现 30fps 的帧率，生成数千帧视频。
• 快速生成：在个人 RTX 4090 显卡上，未优化状态下生成速度为 2.5 秒/帧，优化后可提升至 1.5 秒/帧。

FramePack 的技术原理

• 帧上下文打包：通过调整 Transformer 的 Patchify 核大小，对不同重要性的帧进行不同程度的压缩。关键帧保留更多细节（如 1536 个 token），次要帧则大幅压缩（如 192 个 token），以减少显存占用。帧的重要性根据其与目标帧的时间距离判断。
• 抗漂移采样：引入双向记忆机制，使模型在生成当前帧时既能参考近期帧，也能回溯初始帧的核心特征，避免视频内容漂移。
• 灵活的调度策略：
  • 几何压缩：按几何级数压缩帧，适合实时生成场景。
  • 首帧优先：在图生视频任务中，优先保留首帧细节，确保视频起点质量。
  • 对称压缩：对所有帧进行均衡处理，适合需要稳定连贯视频的场景。
• 计算复杂度恒定：通过上述压缩和调度策略，FramePack 实现计算复杂度的恒定化，无论生成多少帧，计算资源消耗保持不变，支持长视频高效生成。

FramePack 的项目信息

• 项目官网：https://lllyasviel.github.io/frame_pack_gitpage/
• GitHub 仓库：https://github.com/lllyasviel/FramePack
• arXiv 技术论文：https://lllyasviel.github.io/frame_pack_gitpage/pack.pdf

FramePack 的应用场景

• 短视频与动画制作：快速生成高质量动画，降低创作成本。
• 游戏开发：实时生成过场动画和动态场景，增强沉浸体验。
• 教育与培训：生成教学视频和虚拟培训内容，提升学习效果。
• 广告与营销：制作个性化视频广告和产品演示，提高传播效率。
• 消费级应用：用户可生成个性化视频内容，用于娱乐和社交分享。