疯了！ControlNet大神又出手！FramePack让AI视频生成不再爆显存！笔记本也能跑？

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大家好，我是每日给大家推荐优秀开源项目的小G！

AI 视频生成是不是让你又爱又恨？效果惊艳，但跑起来动不动就 显存爆炸💥，生成稍微长一点的视频就卡成 PPT，还得是顶级显卡才配拥有？😭 难道普通玩家、或者只有笔记本的同学就只能望洋兴叹吗？

格局打开！ 就在大家还在卷模型大小、比拼画质的时候，ControlNet 的作者 lllyasviel 大神 又一次带着颠覆性的想法来了！他最新的开源项目 FramePack，目标直指 AI 视频生成的痛点——显存和长度！

这个项目号称能让视频生成的计算/显存开销与视频长度脱钩，实现所谓的 O(1) 复杂度！简单来说，就是生成 10 秒和生成 1 分钟的视频，对显存的要求可能差不多！甚至能在笔记本 GPU (比如 6GB VRAM) 上跑起来生成长视频！🤯

啥都别说，先看例子



由这张图和提示词The man dances energetically, leaping mid-air with fluid arm swings and quick footwork.，根据以下配置



可快速生成以下视频


是不是感觉有点不可思议？来，跟小G一起看看这到底是个什么“黑科技”！



到底是个啥？它怎么“打包”视频的

FramePack 不是一种压缩格式，而是一个创新的 AI 视频生成框架 (Video Diffusion Framework)。它采用了几种非常聪明的技术来解决现有视频模型的问题：

  1. O(1) 上下文打包 (Constant-Length Context Packing):这是 FramePack 最核心的魔法！✨ 传统的视频生成模型，随着视频变长，需要处理的信息（上下文）越来越多，导致显存和计算量暴增。FramePack 独辟蹊径，它会动态调整处理过去帧信息的方式（比如用可变大小的补丁去“概括”旧帧），确保无论视频多长，输入给模型处理的“上下文包”大小基本保持不变！这就好比你整理行李，不管带多少东西，总能用一个固定大小的魔法背包塞进去！🎒

  2. 抗漂移双向采样 (Anti-Drifting Bidirectional Sampling):长视频生成还有一个老大难问题：时间一长，画面内容容易“飘”，后面的内容跟前面的对不上，或者质量下降。FramePack 引入了特殊的采样策略，会周期性地让生成过程“回头看看”初始帧或关键帧，进行校准，大大提高了长视频的时间一致性和稳定性。🌊➡️🏞️


简单总结 FramePack 的牛X之处：

  • 🌍 显存友好： 固定长度的上下文打包，让显存占用不随视频长度线性增长。官方提到 6GB VRAM 也能跑！笔记本用户狂喜！
  • ⏱️ 长视频生成： 打破长度限制，理论上可以生成非常长的视频片段（比如几分钟）。
  • 🧩 时间一致性： 独特的采样策略，有效抑制内容漂移，让视频更连贯。
  • 💻 可能更快的训练： 据说这种架构能用更大的 Batch Size 训练，类似训练图像模型的体验。
  • 🚀 易用性： 提供了 Gradio Demo，方便快速上手体验。



🌟 新生代爆款！光速蹿红！

小G去 GitHub 瞅了一眼，FramePack 绝对是 2025 年 4 月 最受瞩目的新星之一！这个项目发布时间极短，几乎是刚和大家见面！

但你猜怎么着？凭借 lllyasviel 大神的号召力和项目本身的颠覆性，截至 2025 年 4 月 18 日，短短几天（甚至可能就一两天！）就已经在 GitHub 上狂揽了 3.5k 星星！ ⭐⭐⭐⭐⭐

(备注：Star 数是实时滚动的，请以最新数据为准)

这蹿红速度，简直就是坐着火箭冲上热搜！🚀 这充分说明了 FramePack 解决的问题是多么戳中行业的痛点，它所展示的潜力让整个 AI 视频领域都为之兴奋！可以预见，围绕 FramePack 的讨论和应用很快就会遍地开花！


⚙️ 想玩转 FramePack？你需要准备这些“装备”！

想亲自体验一下这个划时代的视频生成器？你需要召唤以下“神龙”：

  • 🐍 Python 大蟒蛇: 版本要求 3.10 或以上。
  • 🔥 PyTorch 炼丹炉 (带 CUDA): 显卡！你需要一块 NVIDIA GPU 来加速。虽然号称 6GB 也能跑，但性能肯定是越强越好啦！
  • 💨 加速魔法 (可选): 如果你想追求极致速度，可以研究安装 xformers, flash-attn, sage-attention 这些特殊的注意力计算库。
  • ⌨️ 键盘和耐心： 准备好敲命令，并耐心等待模型下载和视频生成吧！


大概就是：一台能跑 AI 的电脑 + 你的热情！


🛠️ 安装和启动？跟我来！

上手 FramePack 其实不难，官方 README 提供了清晰指引，大致步骤如下：

  1. 克隆仓库:
git clone https://github.com/lllyasviel/FramePack.gitcd FramePack

创建虚拟环境 (推荐):

python -m venv venv# Windows.\venv\Scripts\activate# Linux/macOSsource venv/bin/activate
安装依赖:
  • 先装 PyTorch (根据你的 CUDA 版本选择):
     访问PyTorch 官网获取适合你环境的命令，例如 (CUDA 12.1+):
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
  • (请务必根据你的实际 CUDA 版本修改命令！)
  • 再装其他依赖:
pip install -r requirements.txt

启动 Gradio 演示界面:

python demo_gradio.py
  1. 然后根据提示在浏览器中打开本地链接，就可以开始玩耍啦！

温馨提示： 具体的依赖和启动参数可能会随项目更新而变化，请务必仔细阅读官方 README 获取最准确的信息！

AI 视频生成的游戏规则，可能真的要被 FramePack 改写了！无论你是开发者、研究员，还是仅仅对 AI 视频创作充满好奇，这个项目都绝对值得你关注和尝试！

👇 赶紧去围观、Star、体验吧！ 👇

https://github.com/lllyasviel/FramePack

如果你觉得 FramePack 牛逼，别忘了点赞、在看、转发三连，让更多人知道这个革命性的项目！

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（文：GitHubStore）

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