HyperAI超神经

1. Introduction au tutoriel

FramePack est un framework de génération vidéo open source développé par l'équipe de l'auteur de ControlNet Zhang Lvmin en avril 2025. Grâce à son architecture de réseau neuronal innovante, il résout efficacement les problèmes d'utilisation élevée de la mémoire vidéo, de dérive et d'oubli dans la génération vidéo traditionnelle, et réduit considérablement les exigences matérielles. Les résultats pertinents de l'article sontEmballage du contexte de la trame d'entrée dans les modèles de prédiction de la trame suivante pour la génération vidéo".

Les ressources informatiques utilisées dans ce tutoriel sont des RTX 4090.

Exemples d'effets

Exigences du projet

Les GPU Nvidia des séries RTX 30XX, 40XX et 50XX prennent en charge fp16 et bf16. GTX 10XX/20XX non testé.
Système d'exploitation Linux ou Windows.
Au moins 6 Go de mémoire GPU.

Pour générer 1 minute de vidéo (60 secondes) à 30 ips (1800 images) en utilisant le modèle 13B, la mémoire GPU minimale requise est de 6 Go.

Concernant la vitesse, sur un ordinateur de bureau RTX 4090, elle produit 2,5 s/image (non optimisé) ou 1,5 s/image (teacache). Sur un ordinateur portable, comme un ordinateur portable 3070ti ou un ordinateur portable 3060, c'est environ 4 à 8 fois plus lent.Si vous êtes beaucoup plus lent que cela, résolvez le problème..

Pendant le processus de génération vidéo, vous pouvez voir directement l'image générée car elle utilise la prédiction de l'image suivante (-section). Vous obtenez ainsi de nombreux retours visuels avant que la vidéo entière ne soit générée.

2. Étapes de l'opération

1. Après avoir démarré le conteneur, cliquez sur l'adresse API pour accéder à l'interface Web

Si « Bad Gateway » s'affiche, cela signifie que le modèle est en cours d'initialisation. Étant donné que le modèle est grand, veuillez patienter environ 1 à 2 minutes et actualiser la page.

2. Démonstration fonctionnelle

Après avoir téléchargé l'image et ajouté les mots d'invite, cliquez sur « Démarrer la génération » pour générer la vidéo.

Informations sur la citation

Merci à l'utilisateur de GitHub garçonswu Pour la réalisation de ce tutoriel, les informations de référence du projet sont les suivantes :

@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}
}

Échange et discussion

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