HyperAI超神经

1. チュートリアルの概要

FramePack は、ControlNet の作者である Zhang Lvmin のチームによって 2025 年 4 月に開発されたオープンソースのビデオ生成フレームワークです。革新的なニューラルネットワークアーキテクチャにより、従来のビデオ生成におけるビデオメモリの使用量の増加、ドリフト、忘却の問題を効果的に解決し、ハードウェア要件を大幅に削減します。関連する論文の結果は以下の通りである。ビデオ生成のための次フレーム予測モデルにおける入力フレームコンテキストのパッキング”。

このチュートリアルで使用されるコンピューティングリソースは RTX 4090 です。

エフェクト例

プロジェクト要件

RTX 30XX、40XX、50XX シリーズの Nvidia GPU は、fp16 と bf16 をサポートしています。 GTX 10XX/20XXはテストされていません。
Linux または Windows オペレーティングシステム。
少なくとも 6GB の GPU メモリ。

13B モデルを使用して 30fps (1800 フレーム) で 1 分間 (60 秒) のビデオを生成するには、最低限 6GB の GPU メモリが必要です。

速度に関しては、RTX 4090 デスクトップでは 2.5 秒/フレーム (最適化なし) または 1.5 秒/フレーム (ティーキャッシュ) になります。 3070ti ラップトップや 3060 ラップトップのようなラップトップでは、約 4 ～ 8 倍遅くなります。これより大幅に遅い場合は、トラブルシューティングを行ってください。。

ビデオ生成プロセスでは、次のフレーム (セクション) 予測を使用するため、生成されたフレームを直接確認できます。そのため、ビデオ全体が生成される前に多くの視覚的なフィードバックが得られます。

2. 操作手順

1. コンテナを起動した後、API アドレスをクリックして Web インターフェイスに入ります

「Bad Gateway」と表示される場合、モデルが初期化中であることを意味します。モデルが大きいため、1〜2分ほど待ってページを更新してください。

2. 機能デモンストレーション

写真をアップロードし、プロンプトの単語を追加したら、「生成を開始」をクリックしてビデオを生成します。

引用情報

GitHubユーザーに感謝ボーイズウーこのチュートリアルを作成するためのプロジェクト参照情報は次のとおりです。

@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}
}

交流とディスカッション

🖌️ 高品質のプロジェクトを見つけたら、メッセージを残してバックグラウンドで推奨してください。さらに、チュートリアル交換グループも設立しました。お友達はコードをスキャンして [SD チュートリアル] に参加し、さまざまな技術的な問題について話し合ったり、アプリケーションの効果を共有したりできます。