FramePack:高级图像到视频生成

社区文章 发布于 2025 年 4 月 17 日

视频教程
https://youtu.be/HwMngohRmHg

**FramePack 完整教程:一键在 Windows 上安装 - 使用 6GB 显存生成长达 120 秒的图像到视频**

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FramePack,来自传奇开发者 lllyasviel——完整的 Windows 本地教程,带有一个非常先进的 Gradio 应用程序,可以从图像生成长达 120 秒的一致视频,甚至在 6GB GPU 上也可以。本教程将逐步向您展示如何使用强大的基于 Gradio 的应用程序在本地安装和使用 FramePack。还为 GPU 资源有限或希望扩展的用户提供了云服务(RunPod、Massed Compute)安装程序。


🔗 完整说明、安装程序和链接

(教程中使用的那个)
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🔗 微星 RTX 5090 TRIO FurMark 基准测试 + 超频 + 噪音测试以及与 RTX 3090 TI 的比较

https://youtu.be/uV3oqdILOmA


🔗 RTX 5090 对比 FLUX DEV、SD 3.5 Large、SD 3.5 Medium、SDXL、SD 1.5、AMD 9950X + RTX 3090 TI 测试

https://youtu.be/jHlGzaDLkto


FramePack:在下一帧预测模型中打包输入帧上下文用于视频生成

FramePack 支持训练用于视频生成的下一帧(或下一帧片段)预测模型。FramePack 压缩输入帧,使 Transformer 的上下文长度固定,与视频长度无关。


FramePack Example 1 FramePack Example 2 FramePack Example 3 FramePack Example 4 FramePack Example 5 FramePack Example 6 FramePack Example 7 FramePack Example 8 FramePack Example 9


视频章节

  • 0:00 介绍:新的 Frame Pack 图像到视频框架
  • 0:11 令人惊叹的功能及独特之处
  • 0:24 本地 Windows 安装和云选项(RunPod/Mass Compute)
  • 0:39 认识创作者:传奇人物 LLL YassVL 及其成就
  • 1:02 Frame Pack 强大功能:最长 120 秒、恒定速度/显存、低显存/T-Cache 支持
  • 1:30 现场演示:同时生成 3 个视频
  • 1:52 关键的预安装步骤:Windows 要求检查
  • 2:03 准备安装:移动文件和磁盘空间(50GB+)
  • 2:14 如何安装:解压并运行 .bat 文件
  • 2:28 自动安装过程概述
  • 2:45 技术细节:Hunyuan 后端(未来 1.2.1 支持?)
  • 2:57 Frame Pack 解释:预测网络和高帧数
  • 3:20 实时生成预览功能(逐秒输出)
  • 3:37 云与本地性能:延迟和比较
  • 4:00 安装完成!如何验证
  • 4:16 首次启动时自动下载模型
  • 4:27 模型保存位置(models 文件夹)
  • 4:44 故障排除下载失败:编辑 startup.bat 修复(设置为 0)
  • 5:08 下载修复选项:重启 vs 编辑 .bat 文件
  • 5:27 启动预安装版本并检查模型文件夹
  • 5:39 启动应用程序:模型加载过程(CPU — 显存)
  • 5:53 使用 Google Studio AI (Gemini Pro) 生成提示
  • 6:14 编写“Hunyuan 图像到视频提示”
  • 6:34 探索生成选项:T-Cache、种子、长度、步数
  • 6:56 选项:Distill CFG、GPU 内存保留
  • 7:11 工具提示:如何安装和使用 nvitop 进行显存监控
  • 7:30 新功能:改进的视频质量控制(编码修复)
  • 7:41 质量设置:高、中、低、网络兼容
  • 8:09 开始现场演示(10 秒)— 注意:版本 1,更多功能即将推出!
  • 8:26 观看实时生成:GPU 功耗监控和效率
  • 8:51 功耗解释:共享与专用显存功耗
  • 9:10 实时预览:第一秒渲染并显示
  • 9:23 生成后续秒数和实时预览的优势
  • 9:36 理解 T-Cache 速度(开始慢,结束快)
  • 9:59 实时预览:第二秒渲染(视频已更新)
  • 10:14 观看完整生成进度和显存检查
  • 10:35 查看云实例完成的生成
  • 10:55 分析结果 2:另一个高精度示例
  • 11:03 结果 3 失败 — 可能需要更好的提示
  • 11:26 理解输出视频分辨率(可变)
  • 11:37 未来计划:分辨率控制和总结(紧急发布)
  • 11:54 云设置:概述和 Mass Compute 详细信息(优惠券)
  • 12:21 Mass Compute GPU:RTX A6000 Ada 推荐,H100/A100 定价
  • 12:48 RunPod 设置详细信息:说明和所需模板
  • 13:06 最终想法和未来计划(批处理、预设)
  • 13:25 目标与 1.2.1 应用程序实现功能对等
  • 13:39 预告:新的改进型超分辨率应用程序即将推出
  • 14:01 链接和感谢

欲了解更多详情,请参阅论文FramePack GitHub 仓库


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