Framepack AI

主要功能

• 固定长度上下文压缩：将所有输入帧压缩成固定长度的上下文'笔记'，防止内存使用随视频长度扩展
• 低硬件要求：仅需6GB显存即可生成60-120秒30fps高质量视频，兼容RTX 30XX、40XX和50XX系列NVIDIA GPU
• 高效生成：在RTX 4090上约2.5秒/帧，使用teacache优化可降至1.5秒/帧
• 强抗漂移能力：通过渐进式压缩和按重要性差异化处理帧，减轻'漂移'现象
• 多种注意力机制：支持PyTorch attention、xformers、flash-attn和sage-attention

技术特点

• 基于下一帧预测神经网络结构
• 计算负载与视频长度解耦
• 支持FP16和BF16数据格式
• 开源免费，GitHub公开可用

目标用户

• 内容创作者
• 视频制作从业者
• AI研究者
• 拥有消费级GPU的用户

核心优势

• 显存需求极低（6GB即可运行）- 可生成长视频（60-120秒）- 开源免费，无使用限制
• 运行在本地设备，保护隐私

使用流程

1. 准备输入图像
2. 配置生成参数
3. 开始视频生成
4. 导出高质量视频

常见问题

Q: Framepack AI是什么？ A: 专业的神经网络结构，使用'下一帧预测'技术进行AI视频生成，通过压缩输入上下文信息到固定长度，使计算负载独立于视频长度。

Q: 硬件要求是什么？ A: 需要至少6GB显存的NVIDIA RTX 30XX、40XX或50XX系列GPU，支持Windows和Linux系统。

Q: 能生成多长的视频？ A: 根据硬件配置和优化技术，可生成60-120秒30fps的高质量视频。

Q: 与其他视频生成模型有何不同？ A: 主要创新是固定长度上下文压缩，避免传统模型面临的上下文长度随时间线性增长问题，大幅降低显存需求和计算成本。

Q: 是否开源？ A: 是的，由ControlNet创作者Lvmin Zhang和斯坦福大学教授Maneesh Agrawala开发，代码和模型在GitHub上公开可用。

• 收录时间：2025-09-29
• 计价模式： Free

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