FramePack AI

Panjang Konteks Tetap

FramePack mempertahankan hambatan komputasi yang konstan berapa pun panjang video masukan, memungkinkan pemrosesan video yang lebih panjang tanpa meningkatkan kebutuhan memori.

Kompresi Bingkai Progresif

Kerangka kerja ini menerapkan rasio kompresi yang lebih tinggi pada bingkai yang kurang penting, mengoptimalkan penggunaan memori sambil mempertahankan informasi visual yang paling penting.

Pengambilan Sampel Anti-Drift

Pendekatan pengambilan sampel baru yang menghasilkan bingkai dengan konteks dua arah, mencegah penurunan kualitas yang khas pada urutan panjang.

Arsitektur Kompatibel

FramePack bekerja dengan model difusi video terlatih yang ada melalui fine-tuning, sehingga tidak perlu melatih ulang model dari awal.

Difusi Seimbang

Mendukung penjadwal difusi yang lebih seimbang dengan langkah waktu pergeseran aliran yang tidak terlalu ekstrem, meningkatkan kualitas visual keseluruhan keluaran.

Ukuran Batch Lebih Tinggi

FramePack memungkinkan pelatihan dengan ukuran batch yang sebanding dengan model difusi gambar, mempercepat proses pelatihan secara signifikan.

• Ekspansi pendek-ke-panjang: kreator mengubah klip pendek menjadi narasi berdurasi menit yang konsisten tanpa kehilangan kualitas.
• Konversi gambar-ke-video: fotografer menganimasikan foto statis sambil mempertahankan identitas subjek dan gerakan alami.
• Bercerita teks-ke-video: pembuat film dan penulis membuat cerita multi-adegan dari prompt teks terperinci dengan koherensi temporal.
• Pratinjau produk dan iklan: pemasar memproduksi video demo dan visual iklan dengan cepat dari gambar atau teks.
• Riset dan pelatihan AI: peneliti menyetel FramePack pada model difusi video yang ada seperti HunyuanVideo dan Wan untuk eksperimen yang efisien.

Apa yang membedakan FramePack dari pendekatan pembuatan video lainnya?

FramePack memecahkan dilema lupa dan drift melalui kompresi bingkai progresif, mempertahankan panjang konteks transformer yang tetap berapa pun durasi video. Kebanyakan metode hanya meningkatkan memori atau penanganan kesalahan; FramePack mengatasi keduanya sekaligus sambil menjaga biaya komputasi sebanding dengan model difusi gambar.

Bisakah FramePack diintegrasikan ke pipeline pembuatan video yang ada?

Ya, FramePack kompatibel dengan model difusi video terlatih yang ada. Riset menunjukkan integrasi berhasil dengan model seperti HunyuanVideo dan Wan melalui fine-tuning, sehingga tim dapat mengadopsinya tanpa mengganti seluruh arsitektur.

Perangkat keras apa yang dibutuhkan untuk menjalankan FramePack?

FramePack sangat efisien. Ukuran batch 64 dapat dicapai pada satu node 8×A100-80G dengan model 13 miliar parameter pada 480p, dan inferensi berjalan pada satu A100-80GB atau dua RTX 4090. Ini membuatnya praktis untuk riset dan banyak lingkungan komersial.

Bagaimana FramePack menangani resolusi dan rasio aspek?

FramePack mendukung pelatihan multi-resolusi dengan pengelompokan rasio aspek. Menggunakan ukuran unit minimum 32 piksel dengan beberapa kelompok resolusi di sekitar 480p, memungkinkan pembuatan dalam berbagai format tanpa kehilangan kualitas.

Apakah FramePack cocok untuk aplikasi waktu nyata?

FramePack berfokus pada pembuatan berkualitas tinggi daripada kecepatan waktu nyata. Panjang konteks yang tetap, tidak bergantung pada durasi video, membantu skenario streaming atau interaktif, dan peningkatan efisiensi membuat penggunaan waktu nyata masuk akal dengan optimasi lebih lanjut.

Bagaimana cara kerja harga di platform?

Platform menggunakan model kredit dengan paket bulanan dan tahunan. Tingkatan Starter, Creator, dan Studio menyediakan 700, 1.800, dan 3.700 kredit per bulan; kredit bulanan tidak dibawa ke bulan berikutnya, sedangkan kredit yang dibeli terpisah tidak pernah kedaluwarsa.

• Buka playground: kunjungi playground gratis di situs FramePack dan mulai pembuatan baru tanpa membuat akun.
• Masukkan prompt: jelaskan secara rinci video yang ingin dibuat, termasuk subjek, aksi, dan adegan; semakin spesifik, semakin baik kualitas keluaran.
• Sesuaikan pengaturan: pilih durasi video, kualitas, dan parameter lain sesuai tujuan; pengaturan kualitas lebih tinggi membutuhkan waktu pemrosesan lebih lama.
• Jalankan pembuatan: mulai pembuatan video dan tunggu hingga keluaran selesai, karena klip berkualitas tinggi memerlukan waktu pemrosesan.
• Sempurnakan dan perluas: periksa hasil, sesuaikan prompt atau pengaturan, lalu perluas klip menjadi urutan yang lebih panjang dengan model yang sama.