HyperAI超神经

1. 튜토리얼 소개

FramePack은 ControlNet 개발자인 Zhang Lvmin의 팀이 2025년 4월에 개발한 오픈 소스 비디오 생성 프레임워크입니다. 혁신적인 신경망 아키텍처를 통해 기존 비디오 생성 방식에서 발생하는 높은 비디오 메모리 사용량, 드리프트, 망각 문제를 효과적으로 해결하고 하드웨어 요구 사항을 크게 낮춥니다. 관련 논문 결과는 다음과 같습니다.비디오 생성을 위한 다음 프레임 예측 모델에서 입력 프레임 컨텍스트 패킹".

이 튜토리얼에서 사용된 컴퓨팅 리소스는 RTX 4090입니다.

효과 예시

프로젝트 요구 사항

RTX 30XX, 40XX, 50XX 시리즈의 Nvidia GPU는 fp16과 bf16을 지원합니다. GTX 10XX/20XX는 테스트되지 않았습니다.
Linux 또는 Windows 운영 체제.
최소 6GB의 GPU 메모리.

13B 모델을 사용하여 30fps(1800프레임)로 1분(60초) 분량의 비디오를 생성하려면 최소 6GB의 GPU 메모리가 필요합니다.

속도와 관련하여 RTX 4090 데스크탑에서는 프레임당 2.5초(최적화되지 않음) 또는 프레임당 1.5초(Teacache)가 발생합니다. 3070ti 노트북이나 3060 노트북과 같은 노트북에서는 약 4~8배 더 느립니다.이보다 훨씬 느리다면 문제를 해결하세요..

비디오 생성 과정에서는 다음 프레임(-섹션) 예측을 사용하므로 생성된 프레임을 직접 볼 수 있습니다. 그래서 전체 영상이 생성되기 전에 많은 시각적 피드백을 얻을 수 있습니다.

2. 작업 단계

1. 컨테이너 시작 후 API 주소를 클릭하여 웹 인터페이스로 진입합니다.

"잘못된 게이트웨이"가 표시되면 모델이 초기화 중임을 의미합니다. 모델이 크기 때문에 1~2분 정도 기다리신 후 페이지를 새로고침해 주세요.

2. 기능 시연

사진을 업로드하고 프롬프트 단어를 추가한 후 "생성 시작"을 클릭하면 비디오가 생성됩니다.

인용 정보

GitHub 사용자에게 감사드립니다 보이스우 이 튜토리얼 제작을 위한 프로젝트 참조 정보는 다음과 같습니다.

@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}
}

교류 및 토론

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