FramePack 是由 ControlNet 作者、斯坦福大学博士生张吕敏 (Lvmin Zhang) 团队近期开源的视频生成框架， 它通过创新的神经网络架构，有效解决了传统视频生成中显存占用高、漂移和遗忘等问题。
传统视频生成模型受限于计算负载与视频长度的强关联性，导致显存需求随视频时长指数级增长，普通用户往往因硬件限制而难以生成高质量的长视频。而 FramePack 则是压缩了输入帧的上下文信息，使视频生成的计算负载不再与时长强相关，仅需 6GB 显存即可生成 120 秒全帧率视频， 彻底打破了长视频生成对高性能硬件的依赖，成为了普通创作者的福音。
目前，「FramePack 低显存视频生成 Demo」已上线至 OpenBayes 公共教程板块，点击下方链接即可一键部署 ⬇️
教程链接：
小贝使用 FramePack 生成了一段视频，占用资源少又能保证质量！
Demo 运行
01 Demo 运行阶段
1.登录 OpenBayes.com，在「公共教程」页面，选择教程 「FramePack 低显存视频生成 Demo」。
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2.页面跳转后，点击右上角「克隆」，将该教程克隆至自己的容器中。
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3.选择「NVIDIA GeForce RTX 4090」以及「PyTorch」镜像，OpenBayes 平台提供了 4 种计费方式，大家可以按照需求选择「按量付费」或「包日/周/月」，点击「继续执行」。新用户使用下方邀请链接注册，可获得 4 小时 RTX 4090 + 5 小时 CPU 的免费时长！
小贝总专属邀请链接（直接复制到浏览器打开）：
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- 等待分配资源，首次克隆需等待 2 分钟左右的时间。当状态变为「运行中」后，点击「API 地址」旁边的跳转箭头，即可跳转至 Demo 页面。请注意，用户需在实名认证后才能使用 API 地址访问功能。
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02 效果演示
在「Image」中上传图片，然后在「Prompt」中输入提示词，最后点击「Start Generation」生成。
参数调整简介：
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Seed：控制生成视频时的随机性。
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Total Video Length (Seconds)：视频总时长（秒）。
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Steps：步骤（建议不要修改此项）。
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Distilled CFG Scale：蒸馏 GFC 刻度（建议不要修改此项）。
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GPU Inference Preserved Memory (GB) (larger means slower)：如果您遇到 OOM，请将此数字设置为更大的值。数值越大，速度越慢。
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MP4 Compression：较低的值表示质量较好，「0」表示未压缩。
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小贝上传了一张卡通的古风图片，模型很快就根据图片和提示词生成了对应的视频。
提示词为：
The girl dances gracefully, with clear
movements, full of charm.
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