FramePack ist ein Open-Source-Videoverbreitungsmodell, das vom Team von Lvmin Zhang (Stanford University) entwickelt wurde. Basierend auf der Next-Frame-Prediction-Architektur können 30-fps-Videos von bis zu 60 Sekunden auf einer Notebook-GPU mit 6 GB Videospeicher generiert werden.

FramePack

Kernparameter und Statistiken

Projekt	Spezifikationen
Produktname	FramePack
Kategorie	KI-Videogenerierung
Lieferform	Desktop-Tool (Gradio GUI)/CLI
Unterstützte Plattformen	Linux, Windows
Unterstützte Sprachen	de
Zielbenutzer	Content-Ersteller, KI-Forscher, Entwickler
Benutzerskala	GitHub 17.1k Sterne
Preismodell	Kostenlos (Apache-2.0 Open Source)

Die Daten zur Plattformabdeckung und Benutzerskala basieren auf der offiziellen Echtzeitseite und Statistiken von Drittanbietern.

Benutzer- und Markterkennung

Mit 17,1.000 Sternen auf GitHub ist FramePack eines der bekanntesten Open-Source-Videogenerierungsprojekte des Jahres 2025. Der Artikel „Frame Context Packing and Drift Prevention in Next-Frame-Prediction Video Diffusion Models“ wurde von NeurIPS 2025 angenommen. Die Community verfügt über 1,7.000 Forks, 456 Issues, 143 Watcher und aktive Community-Diskussionen. Mehrere YouTuber und unabhängige Ersteller haben Installations- und Nutzungstutorials veröffentlicht. Aufgrund der Eigenschaften „Lange Videos mit 6 GB Videospeicher ausführen“ wird es von einer großen Anzahl von GPU-Benutzern mit niedriger Konfiguration in Communities wie Reddit empfohlen.

Kostenvorteil

Kostendimension	Beschreibung
Softwarelizenz	Apache-2.0 Open Source, völlig kostenlos
Modellgewichte	Automatisch heruntergeladen von HuggingFace (ca. 30 GB+), kostenlos
Hardwarekosten	Mindestens RTX 3060 6 GB Laptop zum Betrieb, keine Cloud-GPU erforderlich
Kommerzielle Nutzung	Apache-2.0-Lizenz, kostenlose Nutzung und Änderung

Im Vergleich zu kommerziellen Tools wie Runway (15 $/Monat) und Pika (10 $/Monat) fallen für FramePack keine Abonnementgebühren und keine API-Abrechnung an, und die Grenznutzungskosten liegen nahe bei Null. Für Benutzer, die bereits über eine GPU der RTX 30XX/40XX/50XX-Serie verfügen, fallen keine zusätzlichen Kosten an.

Hauptfunktionen

• Bild-zu-Video: Laden Sie ein Standbild hoch und schreiben Sie ein Bewegungsaufforderungswort, generieren Sie automatisch ein kontinuierliches Animationsvideo von 5 bis 60 Sekunden und geben Sie eine MP4-Datei mit 30 Bildern pro Sekunde aus. Die Bewegungsaufforderungswörter empfehlen die Struktur „Haupt → Aktion → Details“, die die beste Wirkung auf großräumige Dynamiken wie Tanzen und Springen hat.
• Progressive Generierung des nächsten Frames/nächsten Segments: Das Video wird Segment für Segment generiert und die latente Vorschau kann in Echtzeit in der GUI angezeigt werden. Sie können eine Vorschau anzeigen, nachdem das erste Segment erstellt wurde, ohne warten zu müssen, bis das gesamte Video fertig ist.
• TeaCache-Beschleunigung und Quantifizierungsunterstützung: Integrierte Inferenzbeschleunigung (kann die Geschwindigkeit um etwa 40 % erhöhen), unterstützt xformers, flash-attn, sage-attention und andere Attention-Implementierungs-Backends und unterstützt die bf16- und fp8-Quantisierung.
• Anti-Drifting-Sampling: Eine originelle Zwei-Wege-Sampling-Strategie löst das Problem der „Vergessensdrift“ bei der Generierung langer Videos, indem Endpunkte frühzeitig festgelegt, die Sampling-Reihenfolge angepasst und die historische Darstellung diskretisiert werden.
• Gradio Web GUI: Freundliche grafische Benutzeroberfläche, unterstützt das Hochladen von Bildern, die schnelle Worteingabe, die Parameteranpassung und unterstützt den Parameter „--share“ zum Generieren von Links zur gemeinsamen Nutzung öffentlicher Netzwerke.

Modell- und Versionsentwicklung

Version	Datum	Wichtige Änderungen
Windows One-Click-Paket	18.04.2025	Windows One-Click-Installationspaket, wodurch der Installationsschwellenwert gesenkt wird
Erstveröffentlichung (v0.1)	17.04.2025	Grundlegende Vorhersage des nächsten Frames, 13B HY-Modell

Die erweiterte Community-Version FramePack-F1 (03.05.2025) und die Vorschauversion der nächsten Generation FramePack-P1 (26.06.2025) wurden ebenfalls veröffentlicht.

Technische Vorteile

• Frame Context Packing: Kerninnovation – Wichtigkeitsgewichtungskomprimierung für Eingabeframes durchführen und wichtigen Frames mehr Token-Ressourcen zuweisen. Die Rechenkomplexität von O(1) nimmt mit der Länge des Videos nicht zu, und 6 GB Videospeicher können Tausende von Frame-Kontexten verarbeiten.
• Bidirektionales Anti-Drifting-Sampling: Drei Plug-and-Play-Methoden (frühzeitige Festlegung von Endpunkten, Anpassung der Sampling-Reihenfolge, diskrete Verlaufsdarstellung) lösen das Fehlerakkumulationsproblem des Next-Frame-Modells, und die 60-Sekunden-Videoqualität ist stabil und verschlechtert sich nicht.
• Hoher Trainingsdurchsatz: Die O(1)-Komplexität ermöglicht einem einzelnen 8×A100/H100-Knoten die Feinabstimmung eines 13B-Videomodells mit einer Stapelgröße von 64.
• Modulare Python-Codebasis: Basierend auf PyTorch kann es problemlos Komponenten wie Aufmerksamkeitsimplementierung, Quantisierungsschema und Sampling-Strategie ersetzen.

Wie man es benutzt

Eingang	So verwenden Sie
Windows-One-Click-Paket	Framepack_cu126_torch26.7z herunterladen → Entpacken → run.bat ausführen → Browser-Betrieb
Linux/manuelle Installation	git clone → pip install → python demo_gradio.py

Beim ersten Durchlauf werden automatisch Modellgewichte (ca. 30 GB+) von HuggingFace heruntergeladen. Das Eingabeaufforderungswort empfiehlt die Verwendung der ChatGPT-Vorlage zum Generieren von Bewegungsbeschreibungen.

Produktpreise

Paket	Preis	Inhalt
Software-Download	Kostenlos	Volle Funktionalität (Apache-2.0)
Modellgewichte	Kostenlos	Automatisch von HuggingFace	heruntergeladen
Kommerzielle Nutzung	Kostenlos	Apache-2.0-Lizenz

Versteckte Kosten: NVIDIA-GPU erforderlich (mindestens 6 GB VRAM), Modellgewicht ca. 30 GB+ Speicherplatz, erste Installation erfordert Netzwerk-Download.

Anwendungsszenarien

• Materialgenerierung für Inhaltsersteller: Wandeln Sie die von Midjourney generierten KI-Bilder in 5–15 Sekunden lange Animationsclips für kurze Videohintergründe, Übergänge oder Eröffnungsanimationen um und reduzieren Sie so die Produktionszeit eines einzelnen Clips von mehr als 30 Minuten auf 2–3 Minuten.
• Dynamische Visualisierung für Werbung und Marketing: Erstellen Sie schnell eine dynamische Vorschau (Storyboard-Animation) der Produktkonzeptkarte und schließen Sie den Vergleich und die Ausgabe mehrerer Versionen innerhalb von 15 Minuten durch eine einzelne Person ab.
• Videodiffusionsexperimente zwischen Forschern und Studenten: Die modulare Codebasis ermöglicht es Forschern, schnell Prototypen für neue Ideen zu erstellen, und das 13B-Modell kann Feinabstimmungsexperimente auf einem einzigen Knoten durchführen.

Anwendbare Personen

• Einzelbenutzer: Content-Erstellern und KI-Enthusiasten wird die Verwendung des Windows-One-Click-Pakets empfohlen, es sind keine Programmierkenntnisse erforderlich.
• KMU-Teams: Marketing- und Werbeteams müssen schnell dynamische visuelle Assets generieren.
• Großunternehmen: Die kommerzielle Stabilität des Forschungsprojekts muss evaluiert werden und FramePack verfügt über keine offizielle kommerzielle Unterstützung.
• Nicht für Grenzen geeignet: Nicht verfügbar für Benutzer ohne NVIDIA-GPU; professionelle VFX-Szenen, die eine feine Bild-für-Bild-Bearbeitung erfordern; Benutzer, die ein komfortables SaaS-Erlebnis benötigen.

Vergleich von Konkurrenzprodukten

Vergleichsmaße	FramePack	Landebahn Gen-3	Pika
Kernunterschiede	Läuft auf lokalem 6 GB VRAM	Cloud-Abonnement	Cloud-Abonnement
Preis	Kostenlos (Open Source)	Ab 15 $/Monat	Ab 10 $/Monat
Abgedeckte Szenen	Bild zu Video, Forschungsexperimente	Professionelle Videogenerierung	Soziale Medien
Benutzerrezensionen	Niedrigschwellig, Open Source und kontrollierbar	Hohe Qualität, volle Funktionalität	Gute Benutzerfreundlichkeit
Technische Schwelle	Mittel (erfordert GPU + Installation)	Niedrig (Webnutzung)	Niedrig (Webnutzung)

Zusammenfassung und Ausblick

FramePack bringt groß angelegte Videodiffusionsmodelle aus der Cloud auf Verbraucher-GPUs durch zwei Kerninnovationen: Frame-Kontext-Paketierung und Anti-Drifting-Sampling. Die Kombination aus 6 GB Speicherschwelle, O(1)-Inferenzkomplexität und Apache-2.0 vollständig Open Source macht es zu einer einzigartigen ökologischen Nische unter den Open-Source-Tools zur Videogenerierung.

Beschaffungs-/Einführungsrisikobewertung: FramePack ist ein Open-Source-Projekt (Apache-2.0) ohne Risiko einer Anbieterbindung. Hinweis: (1) Das GitHub-Repository ist die einzige offizielle Quelle, und im Internet kommt es zu Betrug mit Domainnamen. (2) Da es sich um ein Forschungsprojekt handelt, hängt die langfristige Wartung von den Investitionen der Kernentwickler ab und die Stabilität auf kommerzieller Ebene ist nicht garantiert. Zu den weiteren Anweisungen gehört FramePack-P1, um die Stabilität weiter zu verbessern. |---|---| | Produkttyp | Open-Source-Videodiffusionsmodell und Desktop-Tools | | Anzahl der Modellparameter | 13B (HY-Variante) | | Plattformunterstützung | Linux, Windows | | Online-Termin | April 2025 | | Aktuelle Version | Windows One-Click-Paket (18.04.2025) | | Zugrunde liegende Architektur | Neuronales Netzwerk zur Vorhersage des nächsten Frames | | Kontextkomprimierung | O(1) Rahmenkontextverpackung mit konstanter Komplexität | | Ausgabeformat | MP4-Video (30fps) | | Mindestanforderungen an den Videospeicher | 6 GB VRAM (gemessen auf Notebook RTX 3060) | | Baugeschwindigkeit | ~2,5 Sekunden/Frame (nicht optimiert) / ~1,5 Sekunden/Frame (TeaCache) auf RTX 4090 | | Längstes Video | 60 Sekunden (1800 Bilder bei 30 Bildern pro Sekunde) | | Lizenz | Apache-2.0 |

FramePack ist ein Open-Source-Videoverbreitungssystem, das von Forschern der Stanford University und des MIT wie Lvmin Zhang (lllyasviel) entwickelt wurde. Seine Kerntechnologie ist Frame Context Packing – eine Methode zur wichtigkeitsgewichteten Komprimierung des Eingabe-Frame-Kontexts, die es einem Videodiffusionsmodell auf 13B-Parameterebene ermöglicht, 30-fps-Videos von bis zu 60 Sekunden auf einer Verbraucher-GPU mit nur 6 GB Videospeicher zu generieren, und der Generierungsaufwand steigt nicht mit der Länge des Videos (O(1)-Komplexität).

Im Gegensatz zu herkömmlichen Videodiffusionsmodellen verwendet FramePack eine Vorhersagearchitektur für das nächste Bild (oder den nächsten Bildabschnitt): Das Modell generiert das Video schrittweise Bild für Bild (oder Segment für Segment) und jeder Schritt sagt nur das nächste Bild basierend auf einem begrenzten historischen Bildkontext voraus. Durch dieses Design wird die Videolänge theoretisch nicht durch das Transformer-Kontextfenster begrenzt, und gleichzeitig wird in Kombination mit der Anti-Drifting-Sampling-Strategie das häufige Problem der Qualitätsverschlechterung (Fehlerakkumulation) bei der Generierung langer Videos gelöst.

Benutzer- und Markterkennung

Mit 17,1.000 Sternen auf GitHub ist FramePack eines der bekanntesten Open-Source-Videogenerierungsprojekte des Jahres 2025. Sein Einfluss spiegelt sich hauptsächlich wider in:

• Akademische Anerkennung: Das Papier „Frame Context Packing and Drift Prevention in Next-Frame-Prediction Video Diffusion Models“ wurde von NeurIPS 2025 (The Thirty-ninth Annual Conference on Neural Information Processing Systems) angenommen.
• Community-Aktivität: 1,7.000 Forks, 456 Probleme, 143 Beobachter auf GitHub, Community-Diskussionen sind aktiv und Benutzer haben freiwillig erweiterte Versionen wie FramePack-F1 und eine große Anzahl von Nutzungs-Tutorials beigesteuert.
• Entwickler-Ökosystem: Viele YouTuber und unabhängige Entwickler haben Tutorials zur Installation und Verwendung von FramePack veröffentlicht, die den gesamten Prozess vom Einstieg bis zur erweiterten Optimierung abdecken.
• Von Inhaltserstellern übernommen: FramePack wurde von einer großen Anzahl von GPU-Benutzern mit niedriger Konfiguration in Communities wie Reddit aufgrund seiner Funktion „Lange Videos mit 6 GB Videospeicher ausführen“ empfohlen. Die Kommentare konzentrieren sich auf „endlich ein Videoverbreitungstool, das auf einem Laptop ausgeführt werden kann“.

Kostenvorteil

FramePack ist ein vollständig Open-Source-Tool (Apache-2.0-Lizenz) ohne versteckte Kosten.

Kostendimension	Beschreibung
Die Software selbst	Kostenlos (Open Source, GitHub-Download)
Modellgewichte	Automatisch heruntergeladen von HuggingFace (ca. 30 GB+), kostenlos
Hardwarekosten	Mindestens RTX 3060 6 GB Laptop zum Betrieb, keine Cloud-GPU erforderlich
Kommerzielle Nutzung	Apache-2.0-Lizenz, kostenlose Nutzung und Änderung

Vergleichende Analyse: Im Vergleich zu kommerziellen Tools zur Videogenerierung wie Runway Gen-3 (ab 15 $/Monat, auf Basis von Cloud-Diensten) und Pika (ab 10 $/Monat, auf Basis von Cloud-Diensten) weist FramePack eine völlig andere Kostenstruktur auf – es fallen keine Abonnementgebühren an, es fallen keine API-Anrufabrechnungen an und die einzigen Kosten sind die eigene GPU-Hardware des Benutzers. Für Benutzer, die bereits über GPUs der Serien RTX 30XX/40XX/50XX verfügen, liegen die Grenznutzungskosten von FramePack nahe bei Null. Für Nutzer ohne GPU sind die Kosten für die Anmietung einer 6-GB-VRAM-Instanz in der Cloud zudem deutlich niedriger als die monatlichen Abonnementgebühren für kommerzielle Tools. Allerdings müssen Benutzer den Download-Verkehr von ca. 30 GB Modellgewicht und die Energiekosten für die Erstinstallation und Konfiguration tragen.

Hauptfunktionen

• Bild-zu-Video: Laden Sie ein statisches Bild hoch und schreiben Sie ein Bewegungsaufforderungswort, und FramePack generiert automatisch ein fortlaufendes animiertes Video von 5 bis 60 Sekunden. Unterstützt eine Bildrate von 30 Bildern pro Sekunde und gibt ruckelfreie MP4-Dateien aus. Es wird empfohlen, die Struktur „Subjekt → Aktion → Details“ für sportliche Aufforderungswörter zu verwenden (z. B. „Mädchen tanzt anmutig, mit klaren Bewegungen und voller Charme“). Das Modell hat die beste Wirkung auf großräumige Dynamiken wie Tanzen, Springen und Laufen.
• Progressive Generierung des nächsten Frames/nächsten Segments: FramePack ist ein Vorhersagemodell für den nächsten Frame-Abschnitt und das Video wird Segment für Segment generiert. In der GUI können Benutzer die latente Vorschau und den Fortschrittsbalken in Echtzeit sehen und den Effekt nach der Generierung des ersten Segments in der Vorschau anzeigen, ohne auf die Fertigstellung des gesamten Videos warten zu müssen. Der anfängliche Fortschritt kann langsam sein (das Gerät erwärmt sich) und sich dann allmählich beschleunigen.
• TeaCache-Beschleunigung und Quantifizierungsunterstützung: Integrierte TeaCache-Inferenzbeschleunigung (kann die Geschwindigkeit um ca. 40 % steigern) und unterstützt Backends für die Implementierung mehrerer Aufmerksamkeiten wie xformers, flash-attn, sage-attention usw. Unterstützt bf16- und fp8-Quantisierung (über bnb/GGUF), sodass Benutzer Qualität und Geschwindigkeit abwägen und gleichzeitig die Videospeichernutzung reduzieren können. Hinweis: TeaCache ist nicht verlustfrei. Es wird empfohlen, TeaCache für die kreative Erkundung und die Diffusion mit voller Präzision für das endgültige Rendering zu verwenden.
• Anti-Drifting-Sampling: Die ursprüngliche Zwei-Wege-Anti-Drifting-Sampling-Strategie löst das häufige „Vergessens-Drift“-Problem von Next-Frame-Modellen bei der Generierung langer Videos, indem die Kausalkette unterbrochen wird (Einführung einer frühen Festlegung von Endpunkten, Anpassung der Sampling-Reihenfolge und Diskretisierung der historischen Darstellung). Die gemessene 60-Sekunden-Videoqualität ist stabil und verschlechtert sich nicht.
• Gradio-Web-GUI: Bietet eine benutzerfreundliche Gradio-Schnittstelle, die das Hochladen von Bildern, die schnelle Worteingabe und die Parameteranpassung (Videolänge, TeaCache-Schalter, Quantisierungsoptionen usw.) unterstützt. Unterstützt den Parameter „--share“, um öffentliche Netzwerkfreigabelinks für den Fernzugriff und die Anzeige zu generieren.

Modell- und Versionsentwicklung

Version	Erscheinungsdatum	Kernänderungen
Erstveröffentlichung (v0.1)	17.04.2025	Grundlegende Gradio-GUI zur Videogenerierung mit Vorhersage des nächsten Frames, 13B HY-Modell
Windows One-Click-Paket	18.04.2025	Windows One-Click-Installationspaket (CUDA 12.6 + PyTorch 2.6), wodurch der Installationsschwellenwert gesenkt wird
FramePack-F1	03.05.2025	Community-Erweiterte Version, erweiterte Modellvariante
FramePack-P1 (Vorschau)	26.06.2025	Vorschau der Version der nächsten Generation: Geplantes Anti-Drifting + Diskretisierung des Verlaufs

FramePack iteriert schnell von ersten Forschungsprototypen. Die Erstveröffentlichung bestätigte die Machbarkeit der Kernarchitektur zur Vorhersage des nächsten Frames auf 6 GB Videospeicher; Durch die Veröffentlichung des Windows-One-Click-Pakets wurde der Installationsschwellenwert für normale Benutzer (entpacken und verwenden) erheblich reduziert. FramePack-F1 wurde von der Community vorangetrieben, um die Modellfunktionen zu erweitern; FramePack-P1 führte ein systematischeres Anti-Drift-Design (Planned Anti-Drifting) und eine Verlaufsdiskretisierung (History Discretization) ein, um die Stabilität langer Videos weiter zu verbessern.

Technische Vorteile

• Frame Context Packing: Die Kerninnovation von FramePack ist die wichtigkeitsgewichtete Komprimierung von Eingabeframes. Wichtigeren Frames (z. B. dem nächstgelegenen Frame neben dem Vorhersageziel) werden mehr Token-Ressourcen zugewiesen (größerer Patchifizierungskern), und weniger wichtigen Frames werden weniger Token zugewiesen. Dadurch erhöht sich die Anzahl der Frames, die innerhalb einer festen Kontextlänge codiert werden können, erheblich, und die Rechenkomplexität beträgt O(1) (wächst nicht mit der Länge des Videos). Beim 13B-Modell können 6 GB Videospeicher den Kontext von Tausenden von Bildern verarbeiten.
• Bidirektionales Anti-Drifting-Sampling: Beim herkömmlichen Next-Frame-Modell kommt es während des Generierungsprozesses zu einer Fehlerakkumulation (Belichtungsverzerrung), was dazu führt, dass sich die Videoqualität mit zunehmender Länge verschlechtert. FramePack schlägt eine bidirektionale Sampling-Strategie vor, die sich nicht nur bei jedem Generierungsschritt auf vergangene Frames bezieht, sondern auch den Generierungsprozess durch die frühzeitige Festlegung von Endpunkten „verankert“. Konkret umfasst es drei Methoden: frühzeitig festgelegte Endpunkte, angepasste Stichprobenreihenfolgen und diskrete Verlaufsdarstellung. Alle drei Methoden können Plug-and-Play zur Feinabstimmung bestehender Videoverbreitungsmodelle angewendet werden.
• Hoher Trainingsdurchsatz: Aufgrund der O(1)-Komplexität, die die Kontextverpackungstechnologie mit sich bringt, kann FramePack mit sehr großen Stapelgrößen trainiert werden. Ein einzelner 8×A100/H100-Knoten kann das 13B-Videomodell mit der Stapelgröße 64 feinabstimmen, und die Trainingseffizienz liegt nahe am Bilddiffusionsmodell – „Videodiffusion, fühlt sich aber wie Bilddiffusion an“.
• Modulare Python-Codebasis: Basierend auf der modularen Architektur von PyTorch können Forscher Komponenten wie Aufmerksamkeitsimplementierung, Quantisierungsschema und Stichprobenstrategie für Experimente einfach ersetzen. Die Codebasis enthält eine vollständige Gradio-Demo, eine Diffusor-Kompatibilitätsebene und einen automatischen Download-Mechanismus für Modellgewichte.

Wie man es benutzt

FramePack bietet zwei Verwendungsmethoden:

Methode 1: Windows-One-Click-Paket (empfohlen für Anfänger)

1. Laden Sie „framepack_cu126_torch26.7z“ (~1,69 GB) von GitHub Releases herunter.
2. Entpacken Sie es in ein beliebiges Verzeichnis und führen Sie „update.bat“ aus, um die Komponenten zu aktualisieren.
3. Führen Sie „run.bat“ aus, um die Gradio-Web-GUI zu starten.
4. Laden Sie in der Popup-Browseroberfläche das Bild hoch, geben Sie das Übungsaufforderungswort ein, passen Sie die Parameter an und klicken Sie auf „Generieren“.
5. Modellgewichte werden automatisch von HuggingFace heruntergeladen (ca. 30 GB+, erforderlich für den ersten Start).

Methode 2: Linux/manuelle Installation (empfohlen für Entwickler)

„Bash

Erstellen Sie einen eigenständigen Python 3.10-Kontext

pip install Torch Torchvision Torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126 pip install -r Anforderungen.txt

Starten Sie die Gradio-GUI

Python demo_gradio.py

Unterstützte Parameter: --share (öffentlicher Netzwerkfreigabelink), --port, --server usw.

„

– FramePack verwendet standardmäßig PyTorch Attention und optionale Beschleunigungs-Backends wie xformers, flash-attn und sage-attention können installiert werden.

• Für Aufforderungswörter wird empfohlen, die ChatGPT-Vorlage zu verwenden, um Bewegungsbeschreibungen im Format „Betreff → Aktion → Details“ zu generieren.
• Der anfängliche Fortschritt kann beim ersten Generieren langsam sein (Gerät erwärmt sich) und wird in den folgenden Abschnitten allmählich schneller.

Produktpreise

FramePack ist ein vollständig Open-Source- und kostenloses-Projekt (Apache-2.0-Lizenz) ohne Pakete oder Abrechnung.

Projekt	Kosten
Software-Download	Kostenlos
Modellgewichte	Kostenlos (automatisch heruntergeladen von HuggingFace)
Kommerzielle Nutzung	Kostenlos (Apache-2.0-Lizenz)
Cloud-GPU-Vermietung	Der Benutzer ist dafür verantwortlich (z. B. die Anmietung einer Videospeicherinstanz mit mehr als 6 GB)

Tipp zu versteckten Kosten:

1. Hardware-Grenzwert: Erfordert GPU der NVIDIA RTX 30XX/40XX/50XX-Serie (GTX 10XX/20XX nicht getestet), mindestens 6 GB Videospeicher. Benutzer ohne GPUs müssen zusätzliche Cloud-Instanzen mieten.
2. Speicherplatz: Das Gewicht des Modells liegt bei über 30 GB und es muss für ausreichend Speicherplatz gesorgt werden.
3. Erstmalige Installation: Obwohl das Windows-Ein-Klick-Paket den Vorgang vereinfacht, müssen Sie beim ersten Start noch warten, bis die Modellgewichte heruntergeladen wurden (abhängig von der Netzwerkbandbreite).
4. Lernkosten: Das Schreiben effektiver Sportaufforderungswörter erfordert etwas Übung. Es wird empfohlen, die ChatGPT-Vorlage zur Unterstützung bei der Generierung zu verwenden.

Anwendungsszenarien

• Generierung für Inhaltsersteller erstellen: Videoersteller auf YouTube, TikTok, Instagram und anderen Plattformen können statische Bilder in dynamisches Filmmaterial umwandeln. Beispielsweise werden die von Midjourney generierten KI-Bilder über FramePack in 5–15 Sekunden lange Animationsclips umgewandelt, die als Hintergrund, Übergang oder Eröffnungsanimation des Kurzvideos verwendet werden können. Der traditionelle Prozess erfordert eine Frame-für-Frame-Produktion in After Effects, und FramePack reduziert die Produktionszeit eines einzelnen Clips von mehr als 30 Minuten auf 2-3 Minuten (einschließlich sofortiger Wort-Debugging).
• Dynamische Visuals für Werbung und Marketing: Das Marketingteam verwendet Produktkonzeptkarten und Storyboards, um über FramePack schnell dynamische Vorschauen (Storyboard-Animationen) für Kundenvorschläge oder A/B-Tests zu generieren. Ohne den Einsatz einer 3D-Rendering-Pipeline oder eines Videoteams kann eine Person die Vergleichsausgabe mehrerer Versionen dynamischen Filmmaterials in 15 Minuten abschließen.
• Videodiffusionsexperimente von Forschern und Studenten: Die modulare Codebasis von FramePack ermöglicht es Forschern, schnell Prototypen für neue Videodiffusionsideen zu erstellen – Aufmerksamkeitsmechanismen zu ändern, verschiedene Sampling-Strategien zu testen und Modellgewichte zu optimieren. Das 13B-Modell kann Feinabstimmungsexperimente auf einem einzelnen Knoten durchführen und so den Hardware-Schwellenwert für die Videogenerierungsforschung senken.
• Persönliche Kreativität und künstlerischer Ausdruck: Unabhängige Künstler verwandeln Illustrationen und Fotografien mit FramePack in dynamische Kunst (KI-Animation) und erkunden dabei die kreativen Möglichkeiten von „statisch → dynamisch“. Der uneingeschränkte Charakter von Open Source bedeutet, dass sich Kunstschaffende bei kommerziellen Tools keine Gedanken über Lizenzprobleme machen müssen.

Anwendbare Personen

• Content-Ersteller und Videoproduzenten: Statische Bilder müssen schnell in dynamische Videos zur Verwendung in sozialen Medien, Werbung, Kurzfilmen und anderen Szenarien umgewandelt werden. Es wird empfohlen, das Windows One-Click-Paket zu verwenden. Es sind keine Programmierkenntnisse erforderlich und Sie können in 10 Minuten loslegen. Nicht empfohlen: Professionelle VFX-Szenen, die eine genaue Kontrolle über die Details jedes Frames erfordern (die Next-Frame-Vorhersage von FramePack bietet keine Schnittstelle zur Frame-für-Frame-Bearbeitung).
• KI-Forscher und -Studenten: Forscher, die sich mit Videodiffusionsmodellen und generativer KI beschäftigen. FramePack bietet eine prägnante Codebasis und ein vorab trainiertes Modell, das als Basis- oder experimentelle Plattform verwendet werden kann. Der modulare Aufbau erleichtert den Austausch von Komponenten für Ablationsexperimente.
• KI-Enthusiasten und Open-Source-Community-Mitwirkende: Enthusiasten, die sich für die Erstellung von KI-Videos interessieren und über GPUs der RTX 30XX-Serie oder höher verfügen. Die aktive Community und die umfangreichen Tutorials von FramePack senken die Hürde für die Erkundung.
• Nicht für die Masse geeignet:
  • Benutzer ohne NVIDIA-GPU: FramePack erfordert eine NVIDIA-GPU (6 GB+ VRAM) und läuft nicht auf einer reinen CPU oder AMD-GPU.
  • Benutzer, die die komfortable Erfahrung von Cloud-SaaS benötigen: FramePack ist ein lokal ausgeführtes Tool und muss von Ihnen selbst installiert, konfiguriert und heruntergeladen werden. Die Nutzung ist nicht so einfach wie bei Cloud-Diensten wie Runway/Pika.
  • Szenarien, die sehr lange Videos (>60 Sekunden) oder eine hochauflösende Ausgabe erfordern: FramePack unterstützt derzeit hauptsächlich die 60-Sekunden-Videogenerierung auf 480p-Ebene.
  • Benutzer, die statt experimenteller Tools direkt fertige Videos erhalten möchten: Da es sich um ein Forschungsprojekt handelt, bleibt die Ausgabequalität von FramePack immer noch hinter kommerziellen Produkten zurück und in einigen Ergebnissen können Artefakte auftreten.

Zusammenfassung und Ausblick

FramePack bringt das groß angelegte Videodiffusionsmodell aus der Cloud auf GPUs der Verbraucherklasse durch zwei Kerninnovationen: Frame Context Packing und Anti-Drifting-Sampling. Der harte Schwellenwert von 6 GB Videospeicher, die Inferenzkomplexität von O(1) und die vollständige Open Source von Apache-2.0 – die Kombination dieser drei platziert FramePack im Jahr 2025 in einer einzigartigen ökologischen Nische unter Open-Source-Videogenerierungstools. Das Papier wurde von NeurIPS 2025 angenommen und seine technischen Auswirkungen wurden von 17,1.000 GitHub Stars und einer aktiven Community bestätigt.

Keine Grenzen gesetzt: FramePack ist kein kommerzielles Videogenerierungsprodukt, sondern ein forschungsorientiertes Open-Source-Tool. Benutzer müssen über bestimmte technische Fähigkeiten verfügen (insbesondere Linux-Benutzer), und es besteht immer noch eine Lücke zu kommerziellen Tools wie Runway und Pika in Bezug auf Auflösung, Videolänge und Präzision der Ausgabequalität. Nicht verfügbar für Benutzer ohne NVIDIA-GPU.

Beschaffungs-/Einführungsrisikobewertung: FramePack ist ein Open-Source-Projekt (Apache-2.0) ohne Risiko einer Anbieterbindung. Bitte beachten Sie jedoch: (1) Im GitHub-Repository heißt es eindeutig, dass „dieses GitHub-Repository die einzige offizielle FramePack-Website ist“. Es gibt eine große Anzahl betrügerischer Websites im Internet, die sich als Framepack.ai, Framepack.net und andere Domainnamen ausgeben. Zahlen Sie keine Gebühren und laden Sie keine Dateien auf diesen Websites herunter. (2) Da es sich um ein Forschungsprojekt handelt, hängt die langfristige Wartung von FramePack von der Investition des Kernentwicklers (Lvmin Zhang) ab und die Stabilität auf kommerzieller Ebene kann nicht garantiert werden. Nachfolgende Entwicklungsrichtungen umfassen FramePack-P1 (Planned Anti-Drifting + History Discretization) zur weiteren Verbesserung der Stabilität sowie weitere Modellvarianten und Anwendungsintegrationen, die von der Community beigesteuert wurden.

Verwandte Tools: runway, pika

Versionsinfo

• Windows One-Click-Paket ：Windows-Ein-Klick-Installationspaket (CUDA 12.6 + PyTorch 2.6), mit automatisch heruntergeladenen integrierten 13B HY-Modellgewichten. （2025-04-18）
• Erstveröffentlichung ：Die erste Version wird veröffentlicht, einschließlich grundlegender Videogenerierungsfunktionen für die Vorhersage des nächsten Frames und Modellgewichtungen der Gradio-GUI-Schnittstelle 13B. （2025-04-17）