FramePack是什么

FramePack 是斯坦福大学开源的AI视频生成模型。基于压缩输入帧的上下文长度，解决视频生成中的“遗忘”和“漂移”问题，让模型能高效处理大量帧，保持较低的计算复杂度。FramePack 仅需 6GB 显存在普通笔记本电脑上运行，支持实时生成高清视频，基于抗漂移采样技术保证视频稳定性和连贯性。FramePack提供灵活的调度策略，适用于多种应用场景，降低 AI 视频生成的硬件门槛，推动视频生成技术的平民化。

FramePack的主要功能

低显存需求：仅需6GB显存即可运行，适合在笔记本电脑GPU上使用。高效的帧生成能力：基于13B模型30fps的帧率生成数千帧视频。快速生成：个人RTX 4090显卡的生成速度为2.5秒/帧（未优化）或1.5秒/帧（优化后）。

FramePack的技术原理

帧上下文打包：基于改变 Transformer 的 Patchify（分块）核大小，对不同重要性的帧进行不同程度的压缩。关键帧保留更多细节（如 1536 个 token），次要帧则大幅压缩（如 192 个 token），在保持重要信息的同时大幅减少显存占用。帧的重要性根据其与目标帧的时间距离来判断，越接近目标帧的输入帧被认为越重要。抗漂移采样：引入双向记忆法，让模型在生成当前帧时既能参考最近的帧，也能回溯到初始帧的核心特征，避免漂移。灵活的调度策略：几何压缩：按照几何级数对帧进行压缩，适合实时生成场景。首帧优先：在图生视频任务中，优先保留首帧的细节，确保生成的视频起点高质量。对称压缩：对所有帧进行均衡处理，适合需要稳定连贯的视频生成场景。计算复杂度恒定：基于上述压缩和调度策略，FramePack 实现计算复杂度的恒定化，无论生成多少帧，计算资源消耗保持不变。让模型能高效处理长视频生成任务，不会因帧数增加显著降低速度。

FramePack的项目地址

项目官网：https://lllyasviel.github.io/frame_pack_gitpage/GitHub仓库：https://github.com/lllyasviel/FramePackarXiv技术论文：https://lllyasviel.github.io/frame_pack_gitpage/pack.pdf

FramePack的应用场景

短视频与动画制作：快速生成连贯动画，降低创作成本。游戏开发：实时生成过场动画和动态场景，提升沉浸感。教育与培训：生成教学视频和虚拟培训场景，增强学习体验。广告与营销：制作个性化视频广告和产品演示，提升吸引力。消费级应用：用户生成个性化视频内容，用在娱乐和社交媒体分享。