フレームパック
FramePack
の使い方・機能・解決する業務課題
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FramePack（フレームパック）とは？
ControlNet作者 lllyasviel（Lvmin Zhang）らによる、次フレーム予測型の動画生成AI（オープンソース・Apache-2.0）。入力フレームを一定長に圧縮するため動画の長さに関係なく計算量が一定で、6GBのVRAMでも1分級の長尺動画をローカル生成できます。HunyuanVideo（13B）ベースで、RTX 30/40/50系に対応。フレームごとの逐次プレビューにも対応します。
解決する業務課題
「FramePack」のサービス詳細
FramePackとは
FramePack（フレームパック）は、ふつうのゲーミングGPUでも長い動画を生成できるようにする、オープンソースの動画生成AIです。ControlNetの作者として知られる Lvmin Zhang（lllyasviel）氏らスタンフォード大学の研究者が開発しました。核となるのは「次フレーム予測」——すでにあるフレームから次のフレームを順番に予測して動画を伸ばしていく方式です。過去フレーム（入力コンテキスト）を一定の長さに圧縮するため、動画が何秒になっても1フレームあたりの計算量が変わらず、6GBのVRAMでも1分級の動画を生成できます。「動画の拡散モデルを、画像生成のように手軽に」を掲げています。
長い動画でも、メモリが増えない
一般的な動画生成は、長くするほど扱うフレームが増えて計算量とメモリが膨らみ、高価なGPUが必要になります。FramePackは、過去のフレームを重要度に応じて圧縮し、常に一定の長さのコンテキストにまとめます。そのため生成の負荷が動画の長さに左右されず（計算量はストリーミング時に一定）、控えめなGPUでも長尺を扱えます。
一般的な動画生成
- 長くするほど計算・メモリが増える
- 高VRAMのGPUが前提
- 生成が終わるまで結果が見えない
FramePack
- 動画長に関係なく計算量が一定
- 6GB VRAMでも動く
- フレームごとに逐次プレビューできる
使い方
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入手する
Windowsはワンクリックインストーラ、その他は公式GitHubからクローンします。正規の配布元は公式GitHubのみで、偽サイトに注意するよう公式が呼びかけています。
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環境を準備する
Python 3.10以上、CUDA対応のPyTorchを用意します（手動セットアップの場合）。
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モデルが自動でダウンロードされる
初回起動時に必要なモデル（約30GB）がHugging Faceから自動取得されます。
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GUIを起動する
demo_gradio.pyを実行してGradioベースのGUIを開きます。 -
画像とプロンプトを入力して生成する
元画像とテキストを入力して生成を開始します。フレームごとに結果を確認しながら進められます。
機能
01生成する
画像から動画を伸ばす。
- Image-to-Video — 画像を起点に動画を生成
- 次フレーム予測で長尺 — 動画長に依存しない一定負荷
- 逐次プレビュー — 生成の途中経過を確認
02動かせる環境
手元のPCで動く。
- 6GB VRAM〜 — RTX 30／40／50系に対応
- Windowsワンクリック — インストーラ同梱
- HunyuanVideo系LoRA — 追加スタイルを適用可能
03改良系統・派生
コミュニティで進化中。
- FramePack-F1 / P1 — 品質・一貫性を高めた公式の改良系統
- FramePack Studio — キュー処理などQoL機能を足したコミュニティ派生
- ComfyUIラッパー — 有志のノードでComfyUIから利用
料金
FramePackはApache-2.0ライセンスの無料オープンソースです。利用料はかかりませんが、実行にはNVIDIA GPU（VRAM 6GB以上）を積んだPCが必要です。クラウドの生成サービスと違い、自分の環境で動かすため枚数課金や月額はありません。
公式は「正規の配布元はこのGitHubリポジトリのみ」と明言し、偽の配布サイト・有料ホスティングに注意を促しています。導入時は必ず公式リポジトリから入手してください。
他の動画生成AIとの違い
動画生成AIは「どこで動かすか」で大きく分かれます。FramePackは自分のGPUでローカルに動かすオープンソースで、クラウド型の生成サービスとは前提が異なります。
| 観点 | FramePack | クラウド型（Runway／Kling 等） |
|---|---|---|
| 動く場所 | 手元のPC（要NVIDIA GPU） | ブラウザ・クラウド |
| 料金 | 無料（GPUは自前） | 月額・クレジット課金 |
| 長尺 | メモリ一定で長尺に強い | プランの上限による |
| 手軽さ | 環境構築が必要 | すぐ使える |
すぐ使えるクラウド型ならRunway MLやKling、Luma AI、音つき生成のVeoが候補です。GPUを持っていて、コストをかけずに長い動画を試したい・ローカルで完結させたいなら、FramePackが有力な選択肢になります。
本ページの情報は2026年8月時点で公式のGitHub・プロジェクトページ・論文に公開されている内容にもとづきます。オープンソースのため、派生版や仕様は更新されることがあります。
