次世代AI動画作成プラットフォーム
テキストから動画
テキストの説明を数回のクリックで魅力的な動画コンテンツに変換。
シーン生成
詳細なAI生成ビジュアルで複雑なシーンや環境を作成。
オーディオ統合
没入感のあるコンテンツ体験のためにビジュアルとオーディオをシームレスにマッチング。
カスタムスタイリング
高度なカスタマイズオプションで動画のあらゆる側面を微調整。
サンプル展示
優雅なダンス
少女が優雅に踊り、明確な動きで魅力に満ちています。
都市のタイムラプス
ネオンの光に包まれたスカイラインが低音のドロップに合わせて脈動し、深夜のエンジンがDJの渦に突入する—サイバーパンクのアドレナリンとエクスタシーの交響曲。
エネルギッシュな動き
男性がエネルギッシュに踊り、流れるような腕の振りと素早い足さばきで空中に跳びます。
FramePackチュートリアル
インストールから高品質なAI動画生成までの完全ガイド
インストールガイド
- ワンクリックインストーラーをダウンロード（CUDA 12.6 + PyTorch 2.6）
- ダウンロードしたファイルを解凍
- update.batを実行して最新バージョンを取得
- run.batを実行してアプリケーションを起動
注意：初回実行時、HuggingFaceからモデルファイル（30GB以上）が自動的にダウンロードされます
Python 3.10の別環境を使用することを推奨：
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126
pip install -r requirements.txt
# GUIを起動
python demo_gradio.py--share、--port、--serverパラメータをサポート。
GUI使用ガイド
FramePackのインターフェースはシンプルで直感的です：
- 左パネル： 画像のアップロードとプロンプトの記入
- 右パネル： 生成された動画と潜在空間のプレビュー
次フレーム予測モデルとして、動画は徐々に生成され、長くなります。各セクションの進行状況はプログレスバーで確認でき、次のセクションの潜在空間プレビューも表示されます。
初期生成はデバイスのウォームアップが必要なため遅くなる場合があります。その後の生成は徐々に高速化されます。
プロンプト作成ガイド
[被写体] [動作の説明] [動作の詳細], [環境/背景の説明]
プロンプトのヒント
- シンプルに：短いプロンプトの方が効果的
- 動作優先：大きな動作（ダンス、ジャンプ、走る）を細かい動作より優先
- 構造化された説明：被写体、動作、環境の順に説明
- 複雑さを避ける：過度に複雑な説明は混乱した結果を招く可能性があります
パラメータ最適化
| パラメータ | 推奨値 | 説明 |
|---|---|---|
| サンプリングステップ | 25-50 | ステップ数が多いほど品質は向上しますが、速度は低下します |
| TeaCache | 開発中に有効化 | 30%高速化しますが、品質に若干影響する可能性があります |
| シード | ランダムまたは固定 | 固定シードで結果の再現性が可能 |
| CFGスケール | 7-9 | プロンプトの影響力を制御 |
| 動画の長さ | 5-60秒 | 短い動画の方が一貫性を維持しやすい |
TeaCacheに関する重要な注意
TeaCacheは生成速度を約30%向上させますが、生成品質に影響する可能性があります。推奨事項：
- 創造的な探索と迅速な反復にはTeaCacheを使用
- 最終的な高品質レンダリングではTeaCacheを無効化
この推奨事項は、sage-attentionやbnb量子化などの他の最適化方法にも適用されます。
技術原理
FramePackの中核となる革新は「フレームパッキング」技術にあり、生成されたフレームのコンテキスト情報を固定長に圧縮する特殊なニューラルネットワーク構造を使用しています。
中核となる利点
- 一定のワークロード：動画の長さに関係なく、各フレームの生成の複雑さは一定
- 効率的なメモリ管理：1分までの動画生成に6GBのVRAMのみ必要
- 多数のフレーム処理：ノートPCクラスのGPUでも多数のフレームを持つ動画を処理可能
- 13B大規模モデル：精密なレンダリングに13Bパラメータの大規模モデルを使用
「画像拡散のように簡単に感じる動画拡散」
引用情報
@article{zhang2025framepack,
title={Packing Input Frame Contexts in Next-Frame Prediction Models for Video Generation},
author={Lvmin Zhang and Maneesh Agrawala},
journal={Arxiv},
year={2025}
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シンプルなテキスト説明からプロフェッショナルな品質の動画コンテンツを生成。技術的なスキルは不要、数分で準備完了。
