FramePackKI-Video-Generator

Erzeuge über 1800 Frames mit 30 fps auf Consumer-GPUs mit 13B-Modellen

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Bereits von über 5000 Creators und Forschern weltweit genutzt

Warum FramePack AI wählen?

Laptop-freundliche 13B-Modelle

Erstelle 60-Sekunden-Videos (1800 Frames) auf 6GB-GPUs dank FramePacks revolutionärer Speicherkodierung

Nahtlose ComfyUI-Integration

Greife auf FramePack-Workflows über ComfyUI-Nodes zu – automatische Modell-Downloads inklusive

Anti-Drift-Technologie

Bidirektionales Sampling sorgt für stabile Langformvideos – 10x längere Clips ohne Qualitätsverlust

Open-Source-Grundlage

Passe FramePack AI an oder erweitere es über unser aktives GitHub-Repository mit über 2.000 Sternen

Live-Vorschau in Echtzeit

Sieh dir an, wie Frames mit FramePacks progressiver Abschnittsvorhersage live generiert werden

Batch-Training auf Enterprise-Niveau

Trainiere Videomodelle mit Batch-Größe 64 auf einzelnen A100/H100-Knoten

Expertenwissen zu FramePack AI

Wie nutzt FramePack AI nur 6GB VRAM für 13B-Modelle?

Dank der patentierten Kontextkompression reduziert FramePack AI die Eingabe-Frames auf konstante latente Repräsentationen mit adaptivem Patch-System. Dadurch bleibt die Speicherauslastung unabhängig von der Videolänge konstant – ideal für mobile GPUs.

Kann ich FramePack AI kommerziell nutzen?

Ja! Das GitHub-Repository steht unter Apache-2.0-Lizenz und erlaubt kommerzielle Nutzung. ComfyUI-Integration ermöglicht den Einsatz in Produktionspipelines – auch für 4K-Ausgabe geeignet.

Was unterscheidet FramePack AI von Stable Video Diffusion?

FramePack AI kombiniert drei Neuerungen: 1) kontextbewusste Frame-Kompression, 2) bidirektionales Anti-Drift-Sampling, 3) progressive Abschnittserzeugung – für 10x längere Videos bei gleichem Rechenaufwand.

Wie installiere ich FramePack AI unter Windows?

Lade das Komplettpaket mit CUDA 12.6 + PyTorch 2.6 herunter, entpacke es, führe update.bat aus und starte mit run.bat. Detaillierte Anleitungen findest du auf GitHub.

Werden AMD-GPUs unterstützt?

Momentan ist FramePack AI für NVIDIA (30XX/40XX/50XX) mit fp16/bf16 optimiert. ROCm wird experimentell unterstützt – nutze WSL2 für ComfyUI auf AMD-Systemen.

Wie bekomme ich optimale Ergebnisse mit Text-zu-Video?

Nutze klare Bewegungsbeschreibungen ('tanzt mit drei Drehungen'), aktiviere TeaCache für Konsistenz, starte mit 128 Frames und verwende SigCLIP zur Prompt-Optimierung. Beispiele findest du auf GitHub.

Was ist der Unterschied zwischen TeaCache und vollständiger Diffusion?

TeaCache beschleunigt durch optimierte Attention um 40 %, kann aber die Qualität reduzieren. Für finale Renderings sollte TeaCache deaktiviert werden. Unsere Benchmarks zeigen eine FVD-Verbesserung um 0,78 mit voller Diffusion.

Kann ich eigene Modelle mit FramePack trainieren?

Natürlich! GitHub enthält Trainingsskripte für 8xA100-Setups. Die API zur Frame-Kompression erlaubt eigene Muster. Community-Modelle findest du auf HuggingFace unter 'framepack-models'.

Wie verhindere ich Video-Drift bei langen Clips?

Aktiviere den Anti-Drift-Sampler in den erweiterten Einstellungen – er verankert spätere Frames an die Anfangsframes. Nutze CFG=7.5 und 50 Schritte für stabile 5-Minuten-Videos.

Was ist der Zusammenhang zwischen FramePack und HunyuanVideo?

FramePack AI ist die Open-Source-Weiterentwicklung der HunyuanVideo-Technologie. Die Kompatibilität bleibt bestehen – Checkpoints von Hunyuan lassen sich direkt in FramePack (GitHub/ComfyUI) laden.