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FramePack-Demo Zur Videogenerierung Mit Geringem Videospeicher
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913.72 MB
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GitHub
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1. Einführung in das Tutorial
FramePack ist ein Open-Source-Framework zur Videogenerierung, das im April 2025 vom Team um Zhang Lvmin, den Entwicklern von ControlNet, entwickelt wurde. Durch eine innovative neuronale Netzwerkarchitektur löst es effektiv Probleme wie hohen Speicherverbrauch, Drift und Vergessen bei der herkömmlichen Videogenerierung und reduziert gleichzeitig die Hardwareanforderungen deutlich. Zugehörige Forschungsarbeiten sind verfügbar. Packen des Eingabebildkontexts in Next-Frame-Vorhersagemodellen für die Videogenerierung .
Die in diesem Tutorial verwendeten Rechenressourcen sind RTX 4090.
Effektbeispiele




Projektanforderungen
- Nvidia-GPUs der Serien RTX 30XX, 40XX und 50XX unterstützen fp16 und bf16. GTX 10XX/20XX nicht getestet.
- Linux- oder Windows-Betriebssystem.
- Mindestens 6 GB GPU-Speicher.
Um mit dem 13B-Modell 1 Minute Video (60 Sekunden) mit 30 Bildern pro Sekunde (1800 Bilder) zu generieren, beträgt der erforderliche GPU-Speicher mindestens 6 GB.
Was die Geschwindigkeit betrifft, erreicht es auf einem RTX 4090-Desktop 2,5 s/Frame (nicht optimiert) oder 1,5 s/Frame (Teacache). Auf einem Laptop, beispielsweise einem 3070ti- oder 3060-Laptop, ist es etwa 4 bis 8 Mal langsamer.Wenn Sie viel langsamer sind, führen Sie eine Fehlerbehebung durch..
Während des Videogenerierungsprozesses können Sie das generierte Bild direkt sehen, da die Vorhersage des nächsten Bilds (Abschnitts) verwendet wird. So erhalten Sie viel visuelles Feedback, bevor das gesamte Video generiert wird.
2. Bedienungsschritte
1. Klicken Sie nach dem Starten des Containers auf die API-Adresse, um die Weboberfläche aufzurufen
Wenn „Bad Gateway“ angezeigt wird, bedeutet dies, dass das Modell initialisiert wird. Da das Modell groß ist, warten Sie bitte etwa 1–2 Minuten und aktualisieren Sie die Seite.

2. Funktionsdemonstration
Nachdem Sie das Bild hochgeladen und die Eingabeaufforderung hinzugefügt haben, klicken Sie auf „Generierung starten“, um das Video zu generieren.

Zitationsinformationen
Dank an den GitHub-Benutzer boyswu Für die Erstellung dieses Tutorials lauten die Projektreferenzinformationen wie folgt:
@article{zhang2025framepack,
title={Packing Input Frame Contexts in Next-Frame Prediction Models for Video Generation},
author={Lvmin Zhang and Maneesh Agrawala},
journal={Arxiv},
year={2025}
}
Austausch und Diskussion
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