潮了低配电脑6G显存生成60秒AI视频本地部署/一键包/云算力部署/批量生成

最近发现了一个让人眼前一亮的工具——FramePack，它能用一块普通的6GB显存笔记本GPU，生成60秒电影级的高清视频画面，效果堪称炸裂！那么我们就把他本地部署起来玩一玩、下载离线一键整合包，或者是用云算力快速上手。接下来，我带大家看看FramePack的硬核实力，以及如何用它让一张静态美女图片“舞动”起来！

实际效果怎么样？先来个小实验！

想生成一段高质量视频，起点自然是一张高质量图片。你可以先用Stable Diffusion 或者 Midjourney生成了一张精美的美女写实图片。接下来，用FramePack让这张静态图片“动起来”，变成一段优雅的舞蹈视频。

实验步骤：

生成静态图片：用Stable Diffusion或 Midjourney 生成一张高分辨率美女图片。
FramePack上场：将图片上传到本地部署/云算力的FramePack网页。
生成视频：运行后，FramePack逐帧预测，画面流畅，动作自然，宛如电影镜头！

生成过程中，你可以实时看到每一帧的生成效果，这种即时反馈真的太友好！

生成结果如下

FramePack是什么？为什么这么强？

FramePack是由斯坦福大学张律敏和Maneesh Agrawala团队开发的一种神经网络结构，专门为视频生成优化。它通过预测“下一帧”或“下一帧段”，让视频生成变得高效又高质量。核心亮点有以下几点：

1. 高效的神经网络设计

FramePack通过一种独特的压缩技术，将输入帧的上下文长度固定为一个常数，完全不受视频长度的限制。这意味着：

它能轻松处理超多帧，计算开销跟图像扩散模型差不多。
训练时可以大幅增加视频批次大小，接近图像扩散模型的训练规模，效率直接拉满。

2. 反漂移采样，告别误差累积

FramePack提出了一种“倒序时间生成”的新方法，提前设定视频的起点和终点。这种反漂移采样技术可以：

有效减少生成过程中的误差累积，避免画面“跑偏”。
让视频的视觉质量更稳定，细节更清晰。

3. 对现有模型的“即插即用”改进

如果你已经在用其他视频扩散模型，FramePack可以无缝微调现有模型。它优化了扩散调度，减少了极端时间步的偏移，显著提升画面质量。

4. 笔记本GPU也能玩转

最让人震惊的是，FramePack只需要6GB显存就能生成60秒、30fps（共1800帧）的高清视频！这意味着你用一台普通的RTX 3060笔记本就能体验电影级视频生成，门槛低到飞起。

FramePack的硬件需求和运行速度

FramePack的硬件门槛低得让人感动，但也有一些基本要求：

硬件要求：

GPU：Nvidia RTX 30XX/40XX/50XX系列（支持fp16和bf16）。GTX 10XX/20XX未测试。
操作系统：Linux或Windows。
显存：最低6GB（是的，6GB也可以！）。
推荐配置：用13B模型生成60秒、30fps视频，6GB显存完全hold得住。

运行速度：

在RTX 4090台式机上，未优化时每帧约2.5秒，优化后（teacache）可达1.5秒。
在RTX 3070ti或3060笔记本上，速度大约是台式机的1/4到1/8，但依然流畅。
得益于“下一帧预测”设计，你能边生成边看到画面，体验感满分。

怎么上手FramePack？

提供了三种部署方式，满足不同需求：

1. 本地部署

适合喜欢自己动手的技术爱好者，步骤简单：

# 创建并激活conda环境
conda create -n FramePack python=3.10
conda activate FramePack# 克隆仓库
git clone https://github.com/lllyasviel/FramePack.git
cd FramePack# 安装依赖
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip install -r requirements.txt# 运行Demo
python demo_gradio.py