FramePackAI動画ジェネレーター

13Bモデルで1800フレーム以上を30fpsで生成、一般的なGPUでも可能

世界中の5000人以上のクリエイターと研究者が利用中

革新的なメモリ圧縮により、6GB GPUで60秒（1800フレーム）の動画生成が可能

人気のComfyUIノード経由でFramePack AIワークフローを利用可能。モデルは自動ダウンロード

双方向サンプリングにより、品質を維持したまま10倍長い動画を安定生成

GitHubで公開中、2K以上のスター。自由に改変・拡張が可能

FramePack AIの段階的セクション生成により、ライブでフレームの進行を確認可能

A100/H100単一ノードでバッチサイズ64の動画モデルトレーニングに対応

独自のコンテキスト圧縮アルゴリズムにより、入力フレームを固定長の潜在表現に圧縮。ビデオの長さに関係なくO(1)メモリで処理可能です。

はい。GitHub上のApache 2.0ライセンスにより商用利用が可能です。ComfyUI統合でスタジオ向けパイプライン構築にも対応。4K出力もサポートしています。

FramePack AIは、1) 文脈認識フレーム圧縮 2) 双方向アンチドリフトサンプリング 3) セクションベースの段階的生成を導入。従来のモデルより10倍長い動画を生成可能です。

CUDA 12.6 + PyTorch 2.6を含むワンクリックパッケージをダウンロードし、展開後にupdate.bat → run.batを実行してください。GitHubに詳細な手順があります。

現在はNVIDIA（30XX/40XX/50XX）に最適化されており、ROCm対応は実験的です。AMDユーザーはWSL2 + ComfyUIでの使用を推奨します。

『3回転して踊る』のような明確な動作記述を使いましょう。TeaCacheで時間的整合性を保ち、まず128フレームで試してから、SigCLIPでプロンプトを補強すると効果的です。

TeaCacheは生成を40％高速化する一方、品質はやや低下する可能性があります。最終出力には無効化してEulerサンプリングを推奨。GitHubのベンチマークではFVDが0.78向上しました。

可能です。GitHubに8xA100構成対応のトレーニングスクリプトがあり、圧縮スケジューラーAPIでカスタム構成も可能。HuggingFaceの'framepack-models'でも公開モデルを参照できます。

高度な設定でアンチドリフトサンプラーを有効にしてください。初期フレームにアンカーを置く双方向サンプリングとCFG=7.5＋50ステップの組み合わせで安定した5分動画が生成可能です。

FramePack AIはHunyuanVideoのコア技術をオープンソース化した進化系です。互換性を維持しており、HunyuanのチェックポイントはGitHub実装やComfyUIノードから直接読み込めます。