过去三年，AI 视频生成始终困在 “15 秒魔咒” 中。就像用吸管喝珍珠奶茶，生成时间越长，要么算力爆炸（显存不足），要么画面崩坏（人物变形）。斯坦福团队发现的 “遗忘 – 漂移困境” 正是症结所在 —— 模型既要记住前情提要，又要避免误差累积，这好比要求导演同时记住 3000 个分镜脚本。
输入帧的动态压缩术：像打包行李箱一样分配显存
FramePack 的核心在于智能分配每一帧的 “注意力资源”。想象你要打包行李箱，重要物品需要更大空间 —— 同理，离目标帧越近的输入帧获得更多计算资源。
技术亮点
- 动态分块编码：通过调整分块核尺寸（如 (2,4,4)），将 480P 视频帧压缩至 192 个 token，相比传统方法节省 8 倍显存。
- 智能优先级调度：关键帧使用精细分块（如 (1,2,2) 核），非关键帧使用粗糙分块，实现 O (1) 复杂度计算。
- 灵活调度策略：支持图像转视频模式（首帧优先）、用户指定重点帧等多种场景。
抗漂移黑科技：打破因果律的双向预测
传统模型像多米诺骨牌，一旦某帧出错就会连锁崩塌。FramePack（免部署直接体验地址） 引入革命性的双向采样：
传统因果采样（单方向）
输入帧 1→生成帧 2→生成帧 3…（误差逐级累积）
FramePack 双向采样
逆向抗漂移：首帧作为锚点，后续生成始终与之对齐。
混合采样：交替前向 / 逆向生成，如同织网般稳定结构。
实验显示，该方法可生成 1800 帧（1 分钟）视频而不失真，在 RTX 3060 笔记本上即可完成。
总的来说，FramePack 为 AI 视频生成领域带来了前所未有的突破，低显存要求与高质量长视频生成能力，使其在众多视频生成技术中脱颖而出，无论是专业创作者还是普通爱好者，都能借助这一技术开启全新的视频创作之旅。
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