FramePack
的使用方法、功能与可解决的业务课题
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FramePack是什么？
由 ControlNet 作者 lllyasviel（Lvmin Zhang）等开发的下一帧预测型视频生成 AI（开源・Apache-2.0）。把输入帧压缩到固定长度，因此计算量与视频长度无关，6GB 显存也能本地生成 1 分钟级别的长视频。基于 HunyuanVideo（13B），支持 RTX 30/40/50 系，并支持逐帧预览。
可解决的业务课题
「FramePack」的服务详情
FramePack 是什么
FramePack（フレームパック）是一款让普通游戏 GPU 也能生成长视频的开源视频生成 AI。由以 ControlNet 作者闻名的 Lvmin Zhang（lllyasviel）等斯坦福大学研究者开发。其核心是「下一帧预测」——从已有的帧出发，依次预测下一帧来延长视频。由于会把过去的帧（输入上下文）压缩到固定长度，因此无论视频有多长，每一帧的计算量都不变，即使只有 6GB 显存也能生成 1 分钟级别的视频。它提出「让视频扩散模型像图像生成一样轻松」。
视频再长，显存也不增加
一般的视频生成，越长要处理的帧就越多，计算量和显存随之膨胀，需要昂贵的 GPU。FramePack 会把过去的帧按重要度压缩，始终整理成固定长度的上下文。因此生成负荷不受视频长度影响（在流式生成时计算量恒定），较低配的 GPU 也能处理长视频。
一般的视频生成
- 越长计算・显存越多
- 以高显存 GPU 为前提
- 生成结束前看不到结果
FramePack
- 与视频长度无关计算量恒定
- 6GB 显存也能运行
- 可按帧逐帧预览
使用方法
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获取
Windows 提供一键安装器，其他环境从官方 GitHub 克隆。正规发布源只有官方 GitHub，官方提醒注意假冒网站。
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准备环境
手动安装时，需准备 Python 3.10 以上以及支持 CUDA 的 PyTorch。
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模型自动下载
首次启动时会从 Hugging Face 自动获取所需模型（约 30GB）。
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启动 GUI
运行
demo_gradio.py打开基于 Gradio 的 GUI。 -
输入图像与提示词进行生成
输入原图与文本开始生成。可一边按帧确认结果一边推进。
功能
01生成
从图像延长出视频。
- Image-to-Video — 以图像为起点生成视频
- 用下一帧预测做长视频 — 与视频长度无关的恒定负荷
- 逐帧预览 — 确认生成的中途结果
02可运行的环境
在自己的电脑上运行。
- 6GB 显存起 — 支持 RTX 30／40／50 系
- Windows 一键安装 — 附带安装器
- HunyuanVideo 系 LoRA — 可应用额外风格
03改良系统・衍生
在社区中持续进化。
- FramePack-F1 / P1 — 提升画质与一致性的官方改良系统
- FramePack Studio — 增加队列处理等易用功能的社区衍生版
- ComfyUI 封装 — 通过有志者的节点在 ComfyUI 中使用
价格
FramePack 是采用 Apache-2.0 许可证的免费开源项目。本身不收费，但运行需要搭载 NVIDIA GPU（显存 6GB 以上）的电脑。与云端生成服务不同，它在自己的环境中运行，因此没有按张计费或月费。
官方明确表示「正规发布源只有这个 GitHub 仓库」，并提醒注意假冒的发布网站・付费托管。导入时请务必从官方仓库获取。
与其他视频生成 AI 的区别
视频生成 AI 在「在哪里运行」上有很大差异。FramePack 是在自己的 GPU 上本地运行的开源项目，与云端生成服务的前提不同。
| 观点 | FramePack | 云端型（Runway／Kling 等） |
|---|---|---|
| 运行位置 | 本地电脑（需 NVIDIA GPU） | 浏览器・云端 |
| 价格 | 免费（GPU 自备） | 月费・积分计费 |
| 长视频 | 显存恒定，擅长长视频 | 取决于套餐上限 |
| 易用度 | 需搭建环境 | 即开即用 |
若想即开即用的云端型，Runway ML、Kling、Luma AI，以及带声音生成的 Veo 都是候选。若你拥有 GPU，想不花钱地尝试长视频、或希望在本地完成全部流程，FramePack 会是很有力的选择。
本页信息基于 2026 年 8 月官方 GitHub・项目页・论文公开的内容。由于是开源项目，衍生版本与规格可能会更新。
