FramePack AI

固定コンテキスト長

FramePackは入力動画の長さに関係なく一定の計算ボトルネックを維持し、メモリ需要を増やさずに長尺動画を処理できます。

プログレッシブフレーム圧縮

重要度の低いフレームには高い圧縮率を適用し、メモリ使用を最適化しながら重要な視覚情報を保持します。

アンチドリフトサンプリング

双方向コンテキストでフレームを生成する新しいサンプリング手法で、長いシーケンスで生じる画質劣化を防ぎます。

互換アーキテクチャ

FramePackは既存の事前学習済みビデオ拡散モデルにファインチューニングで対応でき、ゼロから再学習する必要がありません。

バランス拡散

より穏やかなフローシフトタイムステップを持つバランスの取れた拡散スケジューラをサポートし、出力の全体的な画質を向上させます。

より大きなバッチサイズ

FramePackは画像拡散モデルと同等のバッチサイズでの学習を可能にし、ビデオモデルの学習プロセスを大幅に高速化します。

• 短編から長編への拡張：クリエイターは短いクリップを、品質を落とさず一貫性のある数分間のナラティブに変換します。
• 画像から動画への変換：写真家は静止写真をアニメーション化し、被写体の同一性と自然な動きを保ちます。
• テキストから動画へのストーリーテリング：映画製作者や作家は詳細なテキストプロンプトから時間的一貫性のある複数シーンのストーリーを生成します。
• 製品・広告プレビュー：マーケターは本制作の前に、画像やテキストからデモ動画や広告ビジュアルを素早く制作します。
• AI研究とトレーニング：研究者はHunyuanVideoやWanなどの既存のビデオ拡散モデルにFramePackをファインチューニングし、効率的な実験を行います。

FramePackは他の動画生成手法と何が違うのですか？

FramePackはプログレッシブフレーム圧縮によって忘却・ドリフト問題を解決し、動画の長さに関係なく固定のtransformerコンテキスト長を維持します。多くの手法は記憶かエラー処理のどちらか一方しか改善しませんが、FramePackは両方を同時に解決し、画像拡散モデルと同等の計算コストを維持します。

FramePackを既存の動画生成パイプラインに統合できますか？

はい、FramePackは既存の事前学習済みビデオ拡散モデルと互換性があります。研究ではHunyuanVideoやWanなどのモデルへのファインチューニングによる統合に成功しており、アーキテクチャ全体を置き換える必要はありません。

FramePackの実行にはどのようなハードウェアが必要ですか？

FramePackは非常に効率的です。13Bパラメータモデル・480p解像度で、単一の8×A100-80Gノードでバッチサイズ64を達成でき、推論はA100-80GB 1枚またはRTX 4090 2枚で実行できます。研究や多くの商用環境で実用的です。

FramePackは解像度とアスペクト比にどう対応しますか？

FramePackはアスペクト比バケッティングを伴うマルチ解像度トレーニングをサポートします。最小32ピクセルの単位サイズと480p周辺の複数の解像度バケットを備え、品質を損なわずに様々なアスペクト比で生成できます。

FramePackはリアルタイム用途に適していますか？

FramePackはリアルタイム速度よりも高品質生成に重点を置いています。動画の長さに依存しない固定コンテキスト長はストリーミングやインタラクティブな用途に有利で、さらなる最適化によりリアルタイム利用も現実的です。

プラットフォームの料金体系はどうなっていますか？

プラットフォームはクレジット制で、月額・年額プランを提供しています。Starter、Creator、Studioプランは毎月それぞれ700、1,800、3,700クレジットを提供します。月額プランのクレジットは繰り越されず、単体で購入したクレジットは無期限です。

• プレイグラウンドを開く：FramePackサイトの無料プレイグラウンドにアクセスし、アカウント登録なしで新しい生成を開始します。
• プロンプトを入力する：生成したい動画を、被写体、動作、シーンを含めて詳細に記述します。具体的なほど出力品質が上がります。
• 設定を調整する：目的に合わせて動画の長さや品質などのパラメータを選択します。高品質設定は処理に時間がかかります。
• 生成を実行する：動画作成を開始し、出力が完了するまで待ちます。高品質クリップは処理時間が必要です。
• 改善と拡張：結果を確認し、プロンプトや設定を調整して、同じモデルでクリップをより長いシーケンスに拡張します。