FramePack – 视频生成领域的新突破

FramePack 是什么

FramePack 是斯坦福大学推出的一种开源视频生成技术，通过创新的帧上下文压缩方法，解决了传统视频生成模型中的 “遗忘” 和 “漂移” 问题，能让模型高效处理大量帧数据，同时保持较低的计算复杂度。其最低仅需 6GB 显存，就能在笔记本电脑 GPU 上运行 130 亿参数模型，生成长达 60 秒的 30fps 长视频。

核心功能

• 低显存需求 ：仅需 6GB 显存即可运行，适合在大多数普通用户的笔记本电脑 GPU 上使用，大幅降低了 AI 视频生成的硬件门槛。
• 高效的帧生成能力 ：基于 13B 模型，以 30fps 的帧率生成数千帧视频，能够满足用户对于长视频生成的需求。
• 快速生成 ：在个人 RTX 4090 显卡上，生成速度未优化时为 2.5 秒 / 帧，优化后可达 1.5 秒 / 帧，生成 1 分钟视频不到 1 小时，提高了视频生成的效率。
• 实时预览 ：支持在生成过程中实时查看视频效果，方便用户及时调整和优化，提升创作效率。
• 多模态输入支持 ：同时支持文本提示和图像输入，用户可以根据自己的需求和创意，选择不同的输入方式来生成视频，为创作提供了更大的灵活性。

技术原理

• 帧上下文打包 ：基于改变 Transformer 的 Patchify 分块核大小，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。帧的重要性根据其与目标帧的时间距离来判断，越接近目标帧的输入帧被认为越重要，从而在保持重要信息的同时大幅减少显存占用。
• 抗漂移采样 ：引入双向记忆法，让模型在生成当前帧时既能参考最近的帧，也能回溯到初始帧的核心特征，避免了长视频序列中的质量漂移问题，保证了生成视频的稳定性和连贯性。
• 灵活的调度策略 ：提供了几何压缩、首帧优先和对称压缩三种模式。几何压缩按照几何级数对帧进行压缩，适合实时生成场景；首帧优先在图生视频任务中，优先保留首帧的细节，确保生成的视频起点高质量；对称压缩对所有帧进行均衡处理，适合需要稳定连贯的视频生成场景。
• 计算复杂度恒定 ：通过上述压缩和调度策略，实现了计算资源消耗与生成帧数无关，无论生成多少帧，计算复杂度保持恒定，让模型能高效处理长视频生成任务，不会因帧数增加而显著降低速度。

支持平台

FramePack 支持 NVIDIA RTX 30XX/40XX/50XX 系列 GPU，最低 6GB 显存。其提供了简单的安装方式，包括一键整合包和源码安装，支持 Windows 和 Linux 系统，适用于多种硬件配置和开发环境。

团队介绍

FramePack 由斯坦福大学的研究人员 Lvmin Zhang 和 Maneesh Agrawala 联合开发。Lvmin Zhang 是 ControlNet 的作者，在 AI 领域有着丰富的经验和深厚的技术积累，其领导的研发团队在视频生成技术方面进行了深入的研究和探索，为 FramePack 的诞生和发展奠定了坚实的基础。

项目资源

• 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

业务场景

• 内容创作 ：视频创作者可以从一张角色图像生成舞蹈视频等动态短视频，用于社交媒体内容制作，即使是没有专业设备和高超技术的普通用户也能轻松上手，快速生成吸引人的视频内容。
• 游戏开发 ：游戏开发者可利用 FramePack 生成动态场景动画，如角色移动或环境变化，节省手动建模时间，提高游戏开发的效率和质量，同时其轻量化模型支持实时渲染可能性，为游戏画面的实时生成和更新提供了技术支持。
• 教育和演示 ：教师或培训师可从静态图像生成教学视频，展示动态过程，如科学实验模拟、历史事件重现等，使教学过程更加生动形象，帮助学生更好地理解和掌握知识，Gradio 界面操作简单，适合非技术用户使用。
• 边缘计算 ：FramePack 的 13 亿参数模型适合部署到边缘设备，如移动设备或嵌入式系统，用于本地化视频生成，在网络条件有限或对隐私要求较高的场景下，能够实现快速、高效的视频生成和处理，满足各种边缘计算应用的需求。