FramePack AI 專家解析
FramePack AI 如何在 6GB VRAM 上運行 13B 模型？
FramePack AI 採用專利的上下文壓縮演算法，透過自適應區塊化將輸入幀壓縮為固定長度潛在表示。此技術實現 O(1) 記憶體複雜度，使 13B 模型可在行動 GPU 上推理。
FramePack AI 可用於商業影片製作嗎？
可以！FramePack AI 採用 Apache 2.0 授權，允許商業用途。我們的 ComfyUI 整合可直接部署於工作流程中。架構支援透過區塊化策略生成 4K 解析度影片。
FramePack AI 與傳統穩定影片擴散模型有何不同？
FramePack AI 擁有三項創新：1）具上下文意識的幀打包；2）雙向抗漂移取樣；3）基於區塊的漸進生成。可在相同算力下生成長度為傳統模型 10 倍的影片。
如何在 Windows 上安裝 FramePack AI？
Windows 用戶可下載一鍵安裝包（含 CUDA 12.6 與 PyTorch 2.6），解壓後執行 update.bat 並以 run.bat 啟動。GitHub 上提供詳細的驅動與錯誤排查指南。
FramePack AI 支援 AMD 顯示卡嗎？
目前 FramePack AI 針對 NVIDIA 顯示卡（30XX/40XX/50XX 系列）進行最佳化，支援 fp16/bf16。ROCm 支援尚在實驗階段，建議 AMD 用戶透過 WSL2 使用 ComfyUI 版本。
如何使用 FramePack 的文本轉影片功能獲得最佳效果？
建議：1）使用具體動作描述（例如 '旋轉跳舞三圈'）；2）啟用 TeaCache 維持時序一致性；3）初始生成 128 幀影片；4）使用 SigCLIP 提示詞增強器。更多範例見 GitHub。
TeaCache 與完整擴散有何差異？
TeaCache 是一種注意力優化方法，可加速 40% 生成速度，但可能犧牲細節。最終成片建議關閉 TeaCache，改用全擴散（Eularian 取樣），可提升 FVD 分數 0.78。
可以用 FramePack 架構訓練自定義模型嗎？
當然可以！GitHub 提供支援 8xA100 節點的訓練腳本，並有 FramePack 調度器 API 可自定壓縮模式。社群模型可於 HuggingFace 的 'framepack-models' 找到。
長片生成如何避免畫面漂移？
請啟用進階設定中的抗漂移取樣器，該技術實作了論文中的反向雙向取樣策略，可將初始幀作為錨點。搭配 CFG=7.5 與 50 步擴散，可穩定生成長達 5 分鐘影片。
FramePack 與 HunyuanVideo 有何關聯？
FramePack AI 是 HunyuanVideo 核心技術的開源延伸版本，保留相容性並獨立架構。可直接在 GitHub 或 ComfyUI 中載入 HunyuanVideo 檢查點。