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覺得 AI 影片生成又酷又炫,但硬體門檻高、生成時間長? lllyasviel 推出的 FramePack 可能就是你的救星!這款新工具讓影片擴散模型的感覺就像在玩圖像擴散一樣,甚至可能在你的筆記型電腦 GPU 上就能跑。來看看它是怎麼做到的!
每次想玩影片生成,看到那驚人的 VRAM 要求和漫長的等待時間,是不是心都涼了半截?特別是想生成長一點、複雜一點的影片時,那計算資源的消耗簡直讓人望而卻步。感覺就像,圖像生成已經走入了家家戶戶,影片生成卻還停留在「實驗室」階段。
但現在,情況可能要改變了!由知名開發者 lllyasviel(就是那位貢獻了 ControlNet 等神作的大佬)推出的 FramePack,帶來了一種全新的思路,目標就是讓影片生成變得更親民、更高效。
簡單來說,FramePack 是一個基於「下一幀(或下一段幀)預測」的神經網路結構。它的核心魔法在於,能夠將輸入的上下文(也就是前面的畫面資訊)壓縮到一個固定的長度。
你可能會想,壓縮一下而已,有這麼神奇嗎?厲害之處就在於「固定長度」。
過去,想生成長一點的影片,模型需要參考的「前面內容」越來越多,計算量和記憶體需求也就跟著水漲船高,這也是為什麼長影片生成這麼吃資源。
但 FramePack 不同!它把前面所有畫面的「重點」聰明地濃縮成一份固定大小的「筆記」。這樣一來,無論模型已經生成了 10 秒還是 1 分鐘的影片,它在生成下一小段畫面時,需要參考的「筆記」大小始終不變!
這意味著,生成影片的工作負載基本上與影片的總長度脫鉤了! 不管你的影片想要多長,它處理每一「段」新畫面的負擔都差不多。這就是官方說的「生成負載與影片長度無關」(generation workload is invariant to video length)。
這項技術帶來的好處可是實實在在的:
聽起來是不是很像 Stable Diffusion 剛出來時那種「點燃星星之火」的感覺?影片擴散,但體驗卻像圖像擴散一樣!
想馬上試試?先確認一下你的電腦配備:
官方 GitHub 提供了蠻詳細的說明,這裡簡單說一下:
update.bat
更新一下,然後點 run.bat
就啟動了!會彈出一個 Gradio 的網頁介面。pip
把 requirements.txt
裡的套件裝一裝,然後在終端機執行 python demo_gradio.py
就行了。啟動後,你可以在左邊上傳圖片、輸入你的 Prompt (提示詞),右邊就會顯示生成的影片和中間過程的預覽畫面了。
江湖險惡,尤其是 AI 熱潮下。lllyasviel 特別強調:
唯一的官方管道只有 GitHub Repository!
唯一的官方管道只有 GitHub Repository!
唯一的官方管道只有 GitHub Repository!
所有其他看起來很像的網址,比如 framepack.co
, framepack.ai
, framepack.pro
, frame_pack.cc
等等全部都是假的!是詐騙! 千萬別手滑點進去,更不要在那些網站下載任何東西或付錢!官方目前沒有任何其他的網站或線上服務。
FramePack 的出現,確實為影片生成領域帶來了一股清新的空氣。它巧妙地解決了長影片生成時的計算量暴增問題,讓高效、低門檻的影片創作變得更有可能。
雖然目前還是早期階段,但它展現的潛力,以及直接提供可用桌面軟體的誠意,都讓人非常期待它接下來的發展。
如果你對 AI 影片生成感興趣,而且手邊正好有符合最低要求的硬體,那還等什麼?趕快去官方 GitHub 下載試玩看看吧!別忘了,安全第一,只從官方 GitHub 獲取資訊和檔案喔!
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