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傳統(tǒng)視頻擴散模型（如 Stable Video Diffusion）因高顯存需求和序列長度限制，難以在消費級硬件上運行。

FramePack提出了一種下一幀預測神經(jīng)網(wǎng)絡結構，通過獨特的壓縮機制和抗漂移采樣，解決了遺忘與漂移問題，不僅提升了視頻連貫性和質量，還將顯存需求降至驚人的 6GB。

什么是 FramePack？

FramePack是 AI 賽博佛祖-lllyasviel（張呂敏）新開源的一種全新的視頻生成模型增強結構，它本質上是一個：

高效、抗漂移的逐幀預測架構，可壓縮輸入語義并生成連貫、高清、任意時長的視頻序列。

理論上可以生成任意長度的視頻，不會因為視頻變長而顯著增加資源消耗。

核心亮點

?超低顯存運行：僅需 6GB 顯存（如 RTX3060） 即可運行；

?漸進式視頻生成：采用下一幀/幀段預測結構，逐幀生成，理論上支持無限長視頻；

?支持長視頻生成：生成幀數(shù)不再影響資源消耗；

?抗遺忘 + 抗漂移結構：提升連貫性，防止畫面“忘記起點”或偏離主題；

?高速推理：可與 13B 模型（如 SVD）結合，支持30FPS真實速率；

?友好界面：提供 Gradio 界面，支持圖像到視頻生成，操作直觀。

使用要求

? 顯卡：RTX 3060 6GB 即可運行

? 系統(tǒng)：Linux/Windows (支持 PyTorch)

? 推理速度：約 30 FPS，生成 150 幀視頻僅需數(shù)分鐘

? 兼容性：可與現(xiàn)有 13B 視頻擴散模型（如 SVD）無縫結合使用快速使用

FramePack 的部署也叫簡單，支持 Windows/Linux。

Windows 系統(tǒng)作者直接提供了一鍵安裝包，解壓后即可直接使用，無需環(huán)境配置。

安裝包地址：https://github.com/lllyasviel/FramePack/releases/download/windows/framepack_cu126_torch26.7z

PS：若無法下載，我也為大家下載好了，直接滑動到文末，按照指令提取即可。

安裝包下載到本地后，第一需要解壓縮，第二要使用update.bat先進行更新，然后使用run.bat運行。

請注意，這個過程中模型將自動下載，模型會有超過30GB的數(shù)據(jù)。

至于Linux系統(tǒng)用戶，還是先確保有Python 3.10+環(huán)境。

克隆項目：

git?clone?https://github.com/lllyasviel/FramePack.gitcd?FramePack

安裝依賴：

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126pip install -r requirements.txt

啟動用戶圖形界面：

python demo_gradio.py

如上圖，界面左側可以上傳圖片并編寫提示詞，而右側是生成的視頻和預覽。

因為這是一個下一幀部分預測模型，視頻將生成得越來越長。你將看到每個部分的進度條以及下一個部分的潛在預覽。

初始進展可能比后期擴散慢，因為設備可能需要一些預熱。

寫在最后

張呂敏作為AI技術領域的鼻祖，每一次開源都是王炸，都能給AI開源社區(qū)及生態(tài)帶來一些改變。

而這一次的 FramePack 直接解決了大部分人由于設備限制而無法體驗到的開源大模型，畢竟以前你想要在本地體驗下 SVD 效果，沒有高配頂配顯卡基本別玩了，而現(xiàn)在即使用以前拋棄的普通6GB顯存筆記本也能玩起來了。

說白了，F(xiàn)ramePack 又帶動了一個“AI新時代”的到來，讓視頻生成進入了超低顯存時代！

它是能夠讓“顯卡小水管”跑出“AI 大電影”的黑科技！

就是說視頻 AI 基建又提升一個維度了，咱普通人也能在本地玩出大片質感！

GitHub 項目地址：https://github.com/lllyasviel/FramePack

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