フレームパック
FramePack
の使い方・機能・解決する業務課題
わずか6GBのVRAMで高品質な長尺動画を生成できる、革新的な次世代型ビデオ拡散アーキテクチャ。従来の拡散モデルが大量のGPUメモリを必要とする中、FramePackは入力フレームを固定長の時系列コンテキストに圧縮することで、メモリ使用量を大幅に削減。これにより、RTX 30/40/50シリーズのGPUを搭載した一般的なPCでも、最大60秒の動画をローカル環境で生成可能にする。リアルタイムのフレームプレビューや、品質劣化を抑える最適化技術も搭載し、AI動画生成のハードルを大きく下げる。
解決する業務課題
【映像クリエイター】
【SNS運営者】
「FramePack」のサービス詳細
使い方
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アカウント作成とログイン
公式GitHubリポジトリからソースコードをクローンし、必要な環境をセットアップします。
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環境の準備
Python 3.10環境を推奨し、PyTorchや必要なライブラリをインストールします。
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モデルのダウンロード
Hugging Faceなどから必要なモデルファイルをダウンロードします。
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GUIの起動
demo_gradio.pyを実行して、GradioベースのGUIを起動します。 -
入力の設定と生成
画像やテキストプロンプトを入力し、動画生成を開始します。
機能
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次フレーム予測型動画生成
入力されたフレームから次のフレームを予測し、連続した動画を生成します。
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入力コンテキストの圧縮
入力フレームの情報を一定の長さに圧縮し、動画の長さに関係なく一定の計算量で処理を行います。
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大規模モデルの効率的な利用
13Bの大規模モデルを、6GBのGPUメモリでも処理可能です。
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バッチサイズの拡大
画像生成と同様に、大きなバッチサイズでの学習が可能です。
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リアルタイムの視覚フィードバック
フレームごとに生成結果を確認でき、進行状況を把握しやすくなっています。
料金
| プラン名 | 初期費用 | 月額料金（税込） | 主な機能 |
|---|---|---|---|
| 無料 | 0円 | 0円 | ソースコードの利用、モデルのダウンロード、ローカルでの動画生成 |
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