FramePack：スタンフォード大学チームが開発したオープンソースのAI動画生成ツール 70

小编 · 2025-04-29

FramePackは、スタンフォード大学博士でControlNetの著者でもある張呂敏（Lvmin Zhang）氏らのチームが開発したオープンソースのAI動画生成ツールです。フレームコンテキスト圧縮とアンチドリフトサンプリング技術により、AI動画生成の高すぎるハードウェア要件を打破します。

FramePack：スタンフォード大学チームが開発したオープンソースのAI動画生成ツール

FramePackとは？

FramePackは、スタンフォード大学の博士課程学生でありControlNetの作者でもある張呂敏（Lvmin Zhang）氏らのチームが開発したオープンソースのai 動画生成ツールです。フレームコンテキスト圧縮とアンチドリフトサンプリング技術により、AI動画生成の高いハードウェア障壁を突破しました。

FramePack：斯坦福大学团队开发的开源AI视频生成工具.webp

FramePackの主な特徴

首尾フレーム動画サポート：ユーザーは首フレームと尾フレームを指定して完全な動画クリップを生成できます。クリエイターは主要な画面設計に集中でき、ソフトウェアが中間部分を自動的に補完するため、アニメーション短編や広告映像の制作に適しています。
バッチ生成：複数の動画プロジェクトを一括処理できます。パラメータを設定すれば、複数の動画ファイルを一度に生成でき、コンテンツクリエイターの仕事効率を向上させます。ソーシャルメディアプラットフォーム向けのシリーズPR動画の準備など、さまざまなシーンに適しています。
解像度調整：HDからウルトラHD、モバイルデバイス向けの小型動画まで、柔軟な解像度調整オプションを提供し、さまざまなアプリケーションシナリオのニーズに応えます。
50シリーズグラフィックスカード対応：NVIDIA GeForce 50シリーズグラフィックスカードをサポートし、6GBのVRAM要件により、ほとんどの最新グラフィックスカードが対応可能で、GPUによる計算アクセラレーションを活用して動画生成の待機時間を短縮します。
最大120秒の動画サポート：ユーザーは最長120秒の動画を生成でき、ほとんどのショート動画プラットフォームのニーズに応えます。完全なストーリーの伝達や情報伝達に便利です。

FramePackの技術的優位性

インテリジェントフレーム圧縮：TransformerのPatchifyカーネルサイズを変更することで、重要度の異なるフレームをさまざまな程度に圧縮し、入力コンテキストを一定の長さに圧縮します。これにより、生成ワークロードが動画の長さに応じて増大せず、VRAM使用量を削減し、計算効率を向上させます。
双方向メモリサンプリング：アンチドリフトサンプリング技術を導入し、モデルが現在のフレームを生成する際に、最近のフレームを参照するだけでなく、初期フレームのコア特徴まで遡ることができるようにしました。これにより、従来のフレーム毎予測モデルで発生しやすいドリフト問題を回避し、動画品質を向上させ、モデルがより長い動画シーケンスを生成できるようにします。
柔軟なスケジューリング戦略：幾何学的圧縮、ファーストフレーム優先、対称圧縮など複数のモードをサポートし、リアルタイムライブ配信、画像から動画生成、教育デモンストレーションなど、複数のシナリオアプリケーションに適応します。

FramePackの応用シナリオ

動画編集：動画編集やポストプロダクションにおいて、次のフレームを予測することで、ユーザーが連続した動画コンテンツを作成するのに役立ちます。
アニメーション制作：アニメーション制作における連続した動作の生成タスクを効率的に完了できます。
ゲーム開発：ゲーム開発にリアルタイムのフレーム生成を提供し、リアルタイム動画フィードバックを支援します。
教育アプリケーション：教育者が授業内容をより直感的に提示できるようサポートします。例えば、動的なコースウェアを一括作成するなどです。

FramePack：斯坦福大学团队开发的开源AI视频生成工具.webp

FramePackのインストールおよび使用方法

インストール手順

1. 環境の準備

Python環境をインストールする必要があります。Python 3.9以上のバージョンを推奨します。
GPU：fp16およびbf16をサポートするNvidia GPU（RTX 30XX、40XX、50XXシリーズなど）。
オペレーティングシステム：LinuxまたはWindows。
GPUメモリ：少なくとも6GB。

2. リポジトリのクローン

ターミナルまたはコマンドプロンプトを開き、以下のコマンドを実行してFramePackのGitHubリポジトリをクローンします：

git clone https://github.com/lllyasviel/FramePack.git
cd FramePack

3. 仮想環境の作成と有効化

python -m venv framepack_env
# Windowsの場合
.\framepack_env\Scripts\activate
# LinuxまたはmacOSの場合
source framepack_env/bin/activate

4. 依存関係のインストール

仮想環境を有効化した後、プロジェクトに必要な依存パッケージをインストールします：

pip install -r requirements.txt

使用方法

1. パラメータの設定

プロジェクトディレクトリにある設定ファイル（通常は.yaml形式）を見つけ、動画の解像度、長さ、生成モードなどの設定パラメータを必要に応じて変更します。

2. 動画の生成

首フレームと尾フレームの画像ファイルを準備し、指定されたフォルダーに配置します。次に、ターミナルで以下のコマンドを実行して動画を生成します：

python main.py --input_path /path/to/input/images --output_path /path/to/output/video

ここで、/path/to/input/imagesは首尾フレームの画像が格納されているフォルダのパスであり、/path/to/output/videoは生成された動画の保存パスです。

3. 結果の確認

生成が完了したら、指定された出力パスで生成された動画ファイルを見つけ、動画プレイヤーを使用して確認できます。