FramePack:让视频生成更高效、更实用

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视频生成领域一直面临着两大挑战:遗忘问题和漂移问题。遗忘问题指的是模型在生成过程中难以记住早期内容,导致时间连贯性受损;而漂移问题则是指随着生成时间的延长,视觉质量会因累积误差而逐渐下降。为了解决这些问题,斯坦福大学的研究团队提出了一种名为FramePack的新技术。

核心技术:帧压缩与抗漂移采样

FramePack的核心在于对输入帧的高效压缩。它通过改变Transformer的Patchify(分块)核大小,对不同重要性的帧进行不同程度的压缩。例如,对于一个480p的帧,使用不同的Patchify核可以将其从1536个token压缩到192个token。这种压缩方式不仅减少了显存占用,还让模型能够根据帧的重要性分配不同的资源,从而实现高效的计算。

FramePack:颠覆视频创作

此外,FramePack还引入了抗漂移采样技术。传统的逐帧预测模型在生成过程中容易出现漂移问题,导致视频质量下降。FramePack通过引入双向记忆法,让模型在生成当前帧时既能参考最近的帧,也能回溯到初始帧的核心特征,从而避免了漂移。这种双向采样方法不仅提高了视频的质量,还使得模型能够生成更长的视频序列。

实验结果与优势

实验结果表明,FramePack在多个方面都表现出色。它不仅能够处理大量的帧,还能在普通的硬件上实现高效的视频生成。例如,即使在只有6GB显存的笔记本电脑GPU上,FramePack也能使用13B参数模型处理大量帧。此外,FramePack还支持与图像扩散训练相似的批量大小,使得训练过程更加高效。

FramePack的主要优势包括:

  • 低硬件要求:支持Nvidia RTX 30XX、40XX、50XX系列GPU,最低只需6GB显存。

  • 长视频生成:能够在小显存的GPU上生成长达60秒(30fps,1800帧)的视频。

  • 实时反馈:由于是逐帧生成,用户可以在整个视频生成完成之前看到生成进度。

项目页面:FramePack

论文:https://lllyasviel.github.io/frame_pack_gitpage/pack.pdf

代码:https://github.com/lllyasviel/FramePack?tab=readme-ov-file

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