FramePack AI 模型生态系统

13B 参数的视频扩散模型可运行于消费级硬件 —— 依赖专利上下文压缩技术，仅需 6GB 显存

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Teapot 3D Model
Poly Fox 3D Model
Isometric House 3D Model
Captured P 3D Model
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AI Image Generator Interface

三步完成 FramePack 视频生成

从安装到好莱坞级视频输出

  1. 从 FramePack GitHub 下载：支持 Windows/Linux 的一键安装包，自动获取 HuggingFace 模型
  2. 通过 ComfyUI 配置：使用 FramePack 文本转视频节点，支持自动混合精度
  3. 生成并导出：借助防漂移采样器与潜空间实时预览生成 4K 视频

FramePack 模型架构解析

FramePack AI 如何通过上下文压缩让 13B 模型运行在 6GB GPU 上？

FramePack 使用时间块压缩（TPC）系统，通过将帧表示从 1536 token（1x2x2 patch）动态压缩至 192 token（2x4x4），实现恒定的显存使用。GitHub 中还包含适配 RTX 3060/4090 的内存调度器。

FramePack 支持哪些视频格式和分辨率？

FramePack 原生输出 480p@30fps 的视频（基于 HunyuanVideo 架构），通过 ComfyUI 节点可集成 ESRGAN 实现 4K 升频，并支持通过潜空间重塑实现自定义长宽比。

如何将 FramePack 整合进现有的 ComfyUI 工作流？

请使用我们专用的 FramePack ComfyUI 封装：1）从 GitHub 安装社区节点；2）加载 fp8_e4m3fn 或 bf16 模型版本；3）接入 SigCLIP 文本编码节点。FramePack 调度器节点支持实时调整压缩比例。

FramePack 与传统视频扩散模型有何不同？

传统模型采用固定 UNet 架构，而 FramePack 引入了：1）双向注意力模块；2）分段潜变量缓存；3）自适应块划分技术。这使其可生成 1800 帧，显存使用减少 68%。

可以将 FramePack 与 ControlNet 结合使用吗？

可以！GitHub 已集成实验性的深度图与法线图 ControlNet 适配器。在 ComfyUI 中你可以：1）加载 FramePack 模型；2）接入 ControlNet 标注图；3）启用交叉注意力引导，实现一致动作的长帧动画生成（1000+ 帧）。

遇到 CUDA 报错如何排查？

常见方法包括：1）确认已安装 CUDA 12.6+；2）若使用 10XX GPU，建议关闭 xformers；3）至少预留 5GB 显存缓冲区。ComfyUI 实现支持自动内存缩放，如遇 OOM，可适当降低 max_frames 参数。