FramePack est un modèle de diffusion vidéo open source développé par l'équipe de Lvmin Zhang (Université de Stanford). Basé sur l'architecture de prédiction de l'image suivante, une vidéo à 30 ips d'une durée maximale de 60 secondes peut être générée sur un GPU d'ordinateur portable doté de 6 Go de mémoire vidéo.

FramePack

Paramètres et statistiques de base

Projet	Spécifications
Nom du produit	Pack de cadres
Catégorie	Génération vidéo IA
Formulaire de livraison	Outil de bureau (Gradio GUI)/CLI
Plateformes prises en charge	Linux, Windows
Langues prises en charge	fr
Utilisateurs cibles	Créateurs de contenu, chercheurs en IA, développeurs
Échelle utilisateur	GitHub 17,1 000 étoiles
Modèle de tarification	Gratuit (Apache-2.0 open source)

Les données sur la couverture de la plate-forme et l'échelle des utilisateurs sont basées sur la page officielle en temps réel et sur des statistiques tierces.

Reconnaissance des utilisateurs et du marché

Avec 17,1 000 étoiles sur GitHub, FramePack est l'un des projets de génération vidéo open source les plus médiatisés de 2025. L'article « Frame Context Packing and Drift Prevention in Next-Frame-Prediction Video Diffusion Models » a été accepté par NeurIPS 2025. La communauté compte 1,7 000 forks, 456 problèmes, 143 observateurs et des discussions communautaires actives. Plusieurs YouTubeurs et créateurs indépendants ont publié des tutoriels d'installation et d'utilisation. En raison des caractéristiques de « l'exécution de longues vidéos avec 6 Go de mémoire vidéo », il est recommandé par un grand nombre d'utilisateurs de GPU à faible configuration dans des communautés telles que Reddit.

Avantage de coût

Dimension du coût	Descriptif
Licence de logiciel	Apache-2.0 open source, entièrement gratuit
Poids du modèle	Téléchargé automatiquement depuis HuggingFace (environ 30 Go+), gratuit
Coût du matériel	Ordinateur portable RTX 3060 minimum de 6 Go pour fonctionner, aucun GPU cloud requis
Utilisation commerciale	Licence Apache-2.0, libre d'utilisation et de modification

Comparé aux outils commerciaux tels que Runway (15 $/mois) et Pika (10 $/mois), FramePack n'a pas de frais d'abonnement ni de facturation API, et le coût marginal d'utilisation est proche de zéro. Il n’y a aucun coût supplémentaire pour les utilisateurs qui disposent déjà d’un GPU de la série RTX 30XX/40XX/50XX.

Fonctions principales

• Image vers vidéo : téléchargez une image fixe et écrivez un mot d'invite de mouvement, générez automatiquement une vidéo d'animation continue de 5 à 60 secondes et produisez un fichier MP4 à 30 ips. Les mots d'invite de mouvement recommandent la structure « Principal → Action → Détails », qui a le meilleur effet sur les dynamiques à grande échelle telles que la danse et le saut.
• Génération progressive de l'image suivante/du segment suivant : La vidéo est générée segment par segment et l'aperçu latent peut être visualisé en temps réel dans l'interface graphique. Vous pouvez le prévisualiser une fois le premier segment généré, sans attendre que la vidéo entière soit terminée.
• Prise en charge de l'accélération et de la quantification TeaCache : accélération d'inférence intégrée (peut augmenter la vitesse d'environ 40 %), prend en charge xformers, flash-attn, sage-attention et d'autres backends d'implémentation d'attention, et prend en charge la quantification bf16 et fp8.
• Échantillonnage anti-dérive : une stratégie d'échantillonnage bidirectionnelle originale résout le problème de « oubli-dérive » dans la génération de vidéos longues en établissant tôt les points finaux, en ajustant l'ordre d'échantillonnage et en discrétisant la représentation historique.
• Gradio Web GUI : interface graphique conviviale, prend en charge le téléchargement d'images, la saisie de mots rapides, l'ajustement des paramètres et prend en charge le paramètre --share pour générer des liens de partage de réseau public.

Evolution du modèle et de la version

Version	Dates	Changements clés
Package Windows en un clic	2025-04-18	Package d'installation Windows en un clic, abaissant le seuil d'installation
Version initiale (v0.1)	2025-04-17	Prédiction de base de l'image suivante, modèle 13B HY

La version étendue communautaire FramePack-F1 (2025-05-03) et la version préliminaire de nouvelle génération FramePack-P1 (2025-06-26) ont également été publiées.

Avantages techniques

• Frame Context Packing : innovation de base : effectuez une compression de pondération d'importance sur les trames d'entrée et allouez davantage de ressources de jetons aux trames importantes. La complexité de calcul O(1) n'augmente pas avec la longueur de la vidéo, et 6 Go de mémoire vidéo peuvent gérer des milliers de contextes d'images.
• Échantillonnage bidirectionnel anti-dérive : trois méthodes plug-and-play (établissement précoce des points finaux, ajustement de l'ordre d'échantillonnage, représentation discrète de l'historique) résolvent le problème d'accumulation d'erreurs du modèle d'image suivante, et la qualité vidéo de 60 secondes est stable et ne se dégrade pas.
• Débit de formation élevé : la complexité O(1) permet à un seul nœud 8 × A100/H100 d'affiner un modèle vidéo 13B avec une taille de lot de 64.
• Base de code Python modulaire : construit sur PyTorch, il peut facilement remplacer des composants tels que l'implémentation de l'attention, le schéma de quantification et la stratégie d'échantillonnage.

Comment utiliser

Entrée	Comment utiliser
Package Windows en un clic	Télécharger framepack_cu126_torch26.7z → Décompresser → Exécuter run.bat → Fonctionnement du navigateur
Linux/installation manuelle	git clone → pip install → python demo_gradio.py

La première exécution téléchargera automatiquement les poids des modèles (environ 30 Go+) depuis HuggingFace. Le mot d'invite recommande d'utiliser le modèle ChatGPT pour générer des descriptions de mouvement.

Prix des produits

Forfait	Prix ​​	Contenu
Téléchargement de logiciels	Gratuit	Fonctionnalité complète (Apache-2.0)
Poids du modèle	Gratuit	Téléchargé automatiquement depuis HuggingFace
Utilisation commerciale	Gratuit	Licence Apache-2.0

Coûts cachés : GPU NVIDIA requis (minimum 6 Go de VRAM), poids du modèle environ 30 Go+ d'espace de stockage, la première installation nécessite un téléchargement réseau.

Scénarios d'application

• Génération de matériel pour les créateurs de contenu : convertissez les images IA générées par Midjourney en clips d'animation de 5 à 15 secondes pour de courts arrière-plans vidéo, des transitions ou des animations d'ouverture, réduisant ainsi le temps de production d'un seul clip de plus de 30 minutes à 2-3 minutes.
• Visualisation dynamique de la publicité et du marketing : générez rapidement un aperçu dynamique (scénario animé) de la carte conceptuelle du produit et complétez la comparaison et la sortie de plusieurs versions en 15 minutes par une seule personne.
• Expériences de diffusion vidéo entre chercheurs et étudiants : la base de code modulaire permet aux chercheurs de prototyper rapidement de nouvelles idées, et le modèle 13B peut réaliser des expériences de réglage fin sur un seul nœud.

Personnes concernées

• Utilisateurs individuels : il est recommandé aux créateurs de contenu et aux passionnés d'IA d'utiliser le package Windows en un clic, aucune connaissance en programmation n'est requise.
• Équipes PME : les équipes marketing et publicitaires doivent générer rapidement des actifs visuels dynamiques.
• Grande entreprise : la stabilité du projet de recherche au niveau commercial doit être évaluée et FramePack ne dispose d'aucun support commercial officiel.
• Ne convient pas aux limites : non disponible pour les utilisateurs sans GPU NVIDIA ; des scènes VFX professionnelles qui nécessitent un montage fin image par image ; les utilisateurs qui ont besoin d’une expérience SaaS pratique.

Comparaison des produits concurrents

Dimensions comparatives	Pack de cadres	Piste Gen-3	Pika
Différences fondamentales	Fonctionnant sur une VRAM locale de 6 Go	Abonnement Cloud	Abonnement Cloud
Prix ​​	Gratuit (Open Source)	À partir de 15$/mois	À partir de 10$/mois
Scènes couvertes	Image en vidéo, expériences de recherche	Génération vidéo professionnelle	Médias sociaux
Avis des utilisateurs	Seuil bas, open source et contrôlable	Haute qualité, fonctionnalité complète	Bonne facilité d'utilisation
Seuil technique	Moyen (nécessite GPU + installation)	Faible (utilisation du Web)	Faible (utilisation du Web)

Résumé et Outlook

FramePack apporte des modèles de diffusion vidéo à grande échelle du cloud aux GPU grand public grâce à deux innovations principales : le packaging contextuel de trame et l'échantillonnage anti-dérive. La combinaison d'un seuil de mémoire de 6 Go, de la complexité d'inférence O(1) et d'Apache-2.0 entièrement open source lui permet d'occuper une niche écologique unique parmi les outils de génération vidéo open source.

Évaluation des risques d'approvisionnement/d'adoption : FramePack est un projet open source (Apache-2.0) sans risque de dépendance vis-à-vis d'un fournisseur. Remarque : (1) Le référentiel GitHub est la seule source officielle et la fraude aux noms de domaine existe sur Internet ; (2) En tant que projet de recherche, la maintenance à long terme dépend de l'investissement des principaux développeurs et la stabilité au niveau commercial n'est pas garantie. Les instructions de suivi incluent FramePack-P1 pour améliorer encore la stabilité. |---|---| | Type de produit | Modèle de diffusion vidéo open source et outils de bureau | | Nombre de paramètres du modèle | 13B (variante HY) | | Prise en charge de la plateforme | Linux, Windows | | Rendez-vous en ligne | avril 2025 | | Version actuelle | Package Windows en un clic (2025-04-18) | | Architecture sous-jacente | Réseau neuronal de prédiction de l'image suivante | | Compression du contexte | O(1) emballage de contexte de cadre de complexité constante | | Format de sortie | Vidéo MP4 (30 ips) | | Exigences minimales en matière de mémoire vidéo | 6 Go de VRAM (mesuré sur un ordinateur portable RTX 3060) | | Vitesse de construction | ~2,5 secondes/image (non optimisé) / ~1,5 secondes/image (TeaCache) sur RTX 4090 | | Vidéo la plus longue | 60 secondes (1 800 images à 30 ips) | | Licence | Apache-2.0 |

FramePack est un système de diffusion vidéo open source développé par des chercheurs de l'Université de Stanford et du MIT comme Lvmin Zhang (lllyasviel). Sa technologie de base est Frame Context Packing - une méthode de compression pondérée par l'importance du contexte de trame d'entrée, qui permet à un modèle de diffusion vidéo au niveau des paramètres 13B de générer des vidéos à 30 ips d'une durée maximale de 60 secondes sur un GPU grand public avec seulement 6 Go de mémoire vidéo, et la charge de travail de génération n'augmente pas avec la longueur de la vidéo (complexité O(1)).

Contrairement aux modèles de diffusion vidéo traditionnels, FramePack utilise une architecture de prédiction de l'image suivante (ou de la section d'image suivante) : le modèle génère progressivement la vidéo image par image (ou segment par segment), et chaque étape prédit uniquement l'image suivante en fonction d'un contexte d'image historique limité. Cette conception rend la longueur de la vidéo théoriquement non limitée par la fenêtre contextuelle du Transformer et, en même temps, combinée à la stratégie d'échantillonnage anti-dérive, résout le problème courant de dégradation de la qualité (accumulation d'erreurs) dans la génération de vidéos longues.

Reconnaissance des utilisateurs et du marché

Avec 17,1k étoiles sur GitHub, FramePack est l'un des projets de génération vidéo open source les plus médiatisés de 2025. Son influence se reflète principalement dans :

• Reconnaissance académique : L'article « Frame Context Packing and Drift Prevention in Next-Frame-Prediction Video Diffusion Models » a été accepté par NeurIPS 2025 (la trente-neuvième conférence annuelle sur les systèmes de traitement de l'information neuronale).
• Activité de la communauté : 1,7k Forks, 456 Issues, 143 Watchers sur GitHub, les discussions de la communauté sont actives et les utilisateurs ont volontairement contribué à des versions étendues telles que FramePack-F1 et à un grand nombre de didacticiels d'utilisation.
• Écosystème de développement : de nombreux YouTubers et créateurs indépendants ont publié des didacticiels sur l'installation et l'utilisation de FramePack, couvrant l'ensemble du processus, depuis l'entrée jusqu'à l'optimisation avancée.
• Adopté par les créateurs de contenu : FramePack a été recommandé par un grand nombre d'utilisateurs de GPU à faible configuration dans des communautés telles que Reddit en raison de sa fonctionnalité « d'exécuter de longues vidéos avec 6 Go de mémoire vidéo ». Les commentaires portent sur "enfin un outil de diffusion vidéo pouvant fonctionner sur un ordinateur portable".

Avantage de coût

FramePack est un outil entièrement open source (licence Apache-2.0) sans frais cachés.

Dimension du coût	Descriptif
Le logiciel lui-même	Gratuit (open source, téléchargement GitHub)
Poids du modèle	Téléchargé automatiquement depuis HuggingFace (environ 30 Go+), gratuit
Coût du matériel	Ordinateur portable RTX 3060 minimum de 6 Go pour fonctionner, aucun GPU cloud requis
Utilisation commerciale	Licence Apache-2.0, libre d'utilisation et de modification

Analyse comparative : comparé aux outils de génération vidéo commerciaux tels que Runway Gen-3 (à partir de 15 $/mois, en s'appuyant sur les services cloud), Pika (à partir de 10 $/mois, en s'appuyant sur les services cloud), FramePack a une structure de coûts complètement différente : il n'a pas de frais d'abonnement, pas de facturation des appels API, et le seul coût est le matériel GPU de l'utilisateur. Pour les utilisateurs disposant déjà de GPU des séries RTX 30XX/40XX/50XX, le coût marginal d’utilisation de FramePack est proche de zéro. Pour les utilisateurs sans GPU, le coût de location d’une instance VRAM de 6 Go dans le cloud est également bien inférieur aux frais d’abonnement mensuels aux outils commerciaux. Cependant, les utilisateurs doivent supporter le trafic de téléchargement d'environ 30 Go de poids du modèle et le coût énergétique de la première installation et configuration.

Fonctions principales

• Image vers vidéo : téléchargez une image statique et écrivez un mot d'invite de mouvement, et FramePack génère automatiquement une vidéo animée continue de 5 à 60 secondes. Prend en charge une fréquence d'images de 30 ips et produit des fichiers MP4 fluides. Il est recommandé d'utiliser la structure « sujet → action → détails » pour les mots d'invite sportifs (tels que « la fille danse avec grâce, avec des mouvements clairs et pleins de charme »). Le modèle a le meilleur effet sur les dynamiques à grande échelle telles que la danse, le saut et la course.
• Génération progressive de l'image suivante/du segment suivant : FramePack est un modèle de prédiction de la section d'image suivante, et la vidéo sera générée segment par segment. Dans l'interface graphique, les utilisateurs peuvent voir l'aperçu latent et la barre de progression en temps réel, et peuvent prévisualiser l'effet après la génération du premier segment sans attendre que la vidéo entière soit terminée. La progression initiale peut être lente (le matériel se réchauffe) puis s'accélérer progressivement.
• Prise en charge de l'accélération et de la quantification TeaCache : accélération d'inférence TeaCache intégrée (peut accélérer d'environ 40 %) et prend en charge plusieurs backends d'implémentation d'attention tels que xformers, flash-attn, sage-attention, etc. Prend en charge la quantification bf16 et fp8 (via bnb/GGUF), permettant aux utilisateurs de faire des compromis entre qualité et vitesse tout en réduisant l'utilisation de la mémoire vidéo. Remarque : TeaCache n'est pas sans perte. Il est recommandé d'utiliser TeaCache pour l'exploration créative et la diffusion en pleine précision pour le rendu final.
• Échantillonnage anti-dérive : la stratégie d'échantillonnage anti-dérive bidirectionnelle originale résout le problème courant de « oubli-dérive » des modèles d'image suivante dans la génération de vidéos longues en brisant la chaîne causale (en introduisant l'établissement précoce des points finaux, en ajustant l'ordre d'échantillonnage et en discrétisant la représentation historique). La qualité vidéo mesurée sur 60 secondes est stable et ne se dégrade pas.
• Gradio Web GUI : Fournit une interface Gradio conviviale, prenant en charge le téléchargement d'images, la saisie de mots rapides, le réglage des paramètres (longueur de la vidéo, commutateur TeaCache, options de quantification, etc.). Prend en charge le paramètre --share pour générer des liens de partage de réseau public pour l'accès et l'affichage à distance.

Evolution du modèle et de la version

Version	Date de sortie	Changements fondamentaux
Version initiale (v0.1)	2025-04-17	Gradio Gradio de génération vidéo de base de prédiction de l'image suivante, modèle 13B HY
Package Windows en un clic	2025-04-18	Package d'installation Windows en un clic (CUDA 12.6 + PyTorch 2.6), abaissant le seuil d'installation
FramePack-F1	2025-05-03	Version étendue communautaire, variante de modèle améliorée
FramePack-P1 (aperçu)	2025-06-26	Aperçu de la version nouvelle génération : anti-dérive planifiée + discrétisation de l'historique

FramePack itère rapidement à partir des prototypes de recherche initiaux. La version initiale a vérifié la faisabilité de l'architecture principale de prédiction de l'image suivante sur 6 Go de mémoire vidéo ; la sortie du package Windows en un clic a considérablement réduit le seuil d'installation pour les utilisateurs ordinaires (décompression et utilisation) ; FramePack-F1 a été motivé par la communauté pour étendre les capacités du modèle ; FramePack-P1 a introduit une conception anti-dérive plus systématique (Planned Anti-Drifting) et une discrétisation de l'historique (History Discretization) pour améliorer encore la stabilité des longues vidéos.

Avantages techniques

• Frame Context Packing : l'innovation principale de FramePack est la compression pondérée en fonction de l'importance des trames d'entrée : les trames plus importantes (telles que la trame la plus proche de la cible de prédiction) se voient attribuer davantage de ressources de jetons (noyau de patchification plus grand) et les trames moins importantes se voient attribuer moins de jetons. Cela augmente considérablement le nombre d'images pouvant être codées dans une longueur de contexte fixe, et la complexité de calcul est O(1) (n'augmente pas avec la longueur de la vidéo). Pour le modèle 13B, 6 Go de mémoire vidéo peuvent gérer le contexte de milliers d'images.
• Échantillonnage bidirectionnel anti-dérive : le modèle traditionnel de l'image suivante présente une accumulation d'erreurs (biais d'exposition) pendant le processus de génération, ce qui entraîne une dégradation de la qualité vidéo à mesure que la longueur augmente. FramePack propose une stratégie d'échantillonnage bidirectionnel, faisant non seulement référence aux images passées à chaque étape de génération, mais rendant également le processus de génération « ancré » en établissant des points de terminaison précoces. Plus précisément, il comprend trois méthodes : des critères d'évaluation établis précocement, des ordres d'échantillonnage ajustés et une représentation historique discrète. Les trois méthodes peuvent être appliquées plug-and-play pour affiner les modèles de diffusion vidéo existants.
• Débit de formation élevé : en raison de la complexité O(1) apportée par la technologie de conditionnement de contexte, FramePack peut être formé avec de très grandes tailles de lots. Un seul nœud 8 × A100/H100 peut affiner le modèle vidéo 13B avec une taille de lot de 64, et l'efficacité de la formation est proche du modèle de diffusion d'image - « Diffusion vidéo, mais ressemble à une diffusion d'image ».
• Base de code Python modulaire : sur la base de l'architecture modulaire construite par PyTorch, les chercheurs peuvent facilement remplacer des composants tels que la mise en œuvre de l'attention, le schéma de quantification et la stratégie d'échantillonnage pour les expériences. La base de code contient une démo complète de Gradio, une couche de compatibilité des diffuseurs et un mécanisme de téléchargement automatique des poids des modèles.

Comment utiliser

FramePack propose deux méthodes d'utilisation :

Méthode 1 : package Windows en un clic (recommandé pour les novices)

1. Téléchargez « framepack_cu126_torch26.7z » (~ 1,69 Go) depuis [GitHub Releases] (https://github.com/lllyasviel/FramePack/releases/tag/windows).
2. Décompressez-le dans n'importe quel répertoire et exécutez « update.bat » pour mettre à jour les composants.
3. Exécutez run.bat pour démarrer l'interface graphique Web de Gradio.
4. Dans l'interface du navigateur contextuel, téléchargez l'image, saisissez le mot d'invite de l'exercice, ajustez les paramètres et cliquez sur Générer.
5. Les poids des modèles seront automatiquement téléchargés depuis HuggingFace (environ 30 Go+, requis pour la première exécution).

Méthode 2 : Linux/Installation manuelle (recommandée aux développeurs)

# Créer un contexte Python 3.10 autonome
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126
pip install -r exigences.txt

# Démarrer l'interface graphique de Gradio
python démo_gradio.py

#Paramètres pris en charge : --share (lien de partage de réseau public), --port, --server, etc.

• FramePack utilise l'attention PyTorch par défaut et des backends d'accélération facultatifs tels que xformers, flash-attn et sage-attention peuvent être installés.
• Pour les mots d'invite, il est recommandé d'utiliser le modèle ChatGPT pour générer des descriptions de mouvement au format « Sujet → Action → Détails ».
• La progression initiale peut être lente lors de la première génération (l'appareil se réchauffe) et s'accélérera progressivement dans les segments suivants.

Prix des produits

FramePack est un projet entièrement open source et gratuit (licence Apache-2.0) sans aucun package ni facturation.

Projet	Coût
Téléchargement de logiciels	Gratuit
Poids du modèle	Gratuit (téléchargé automatiquement depuis HuggingFace)
Utilisation commerciale	Gratuit (licence Apache-2.0)
Location de GPU Cloud	L'utilisateur en est responsable (comme la location d'une instance de mémoire vidéo de plus de 6 Go)

Conseil sur les coûts cachés :

1. Seuil matériel : nécessite un GPU NVIDIA RTX 30XX/40XX/50XX (GTX 10XX/20XX non testé), un minimum de 6 Go de mémoire vidéo. Les utilisateurs sans GPU doivent louer des instances cloud supplémentaires.
2. Espace de stockage : le poids du modèle est d'environ 30 Go+ et un espace disque suffisant doit être assuré.
3. Première installation : bien que le package Windows en un clic simplifie le processus, vous devez toujours attendre que les poids du modèle soient téléchargés lors de la première exécution (en fonction de la bande passante du réseau).
4. Coût d'apprentissage : Écrire des mots d'incitation sportifs efficaces nécessite un peu de pratique. Il est recommandé d'utiliser le modèle ChatGPT pour faciliter la génération.

Scénarios d'application

• Créer une génération pour les créateurs de contenu : les créateurs de vidéos sur YouTube, TikTok, Instagram et d'autres plateformes peuvent convertir des images statiques en séquences dynamiques. Par exemple, les images IA générées par Midjourney sont converties en clips d'animation de 5 à 15 secondes via FramePack, qui peuvent être utilisés comme arrière-plan, transition ou animation d'ouverture de la courte vidéo. Le processus traditionnel nécessite une production image par image dans After Effects, et FramePack réduit le temps de production d'un seul clip de plus de 30 minutes à 2-3 minutes (y compris le débogage des mots d'invite).
• Visuels dynamiques de publicité et de marketing : l'équipe marketing utilise des cartes conceptuelles de produits et des storyboards pour générer rapidement des aperçus dynamiques (storyboard animatic) via FramePack pour les propositions clients ou les tests A/B. Sans utiliser de pipeline de rendu 3D ou d'équipe vidéo, une seule personne peut comparer plusieurs versions de séquences dynamiques en 15 minutes.
• Expériences de diffusion vidéo réalisées par des chercheurs et des étudiants : la base de code modulaire de FramePack permet aux chercheurs de prototyper rapidement de nouvelles idées de diffusion vidéo : modifier les mécanismes d'attention, tester différentes stratégies d'échantillonnage et affiner les pondérations des modèles. Le modèle 13B peut réaliser des expériences de réglage fin sur un seul nœud, abaissant ainsi le seuil matériel pour la recherche sur la génération vidéo.
• Créativité personnelle et expression artistique : des artistes indépendants utilisent FramePack pour transformer les illustrations et la photographie en art dynamique (animation IA), explorant les possibilités créatives de "statique → dynamique". La nature illimitée de l’open source signifie que les créateurs d’art n’ont pas à se soucier des problèmes de licence avec les outils commerciaux.

Personnes concernées

• Créateurs de contenu et producteurs de vidéos : besoin de convertir rapidement des images statiques en vidéos dynamiques pour une utilisation dans les médias sociaux, la publicité, les courts métrages et d'autres scénarios. Il est recommandé d'utiliser le package Windows en un clic. Aucune connaissance en programmation n'est requise et vous pouvez commencer en 10 minutes. Non recommandé : scènes VFX professionnelles qui nécessitent un contrôle précis des détails de chaque image (la prédiction de l'image suivante de FramePack ne fournit pas d'interface d'édition image par image).
• Chercheurs et étudiants en IA : Chercheurs engagés dans les modèles de diffusion vidéo et l'IA générative. FramePack fournit une base de code concise et un modèle pré-entraîné, qui peut être utilisé comme plate-forme de base ou expérimentale. La conception modulaire facilite le remplacement des composants pour les expériences d'ablation.
• Passionnés d'IA et contributeurs de la communauté Open Source : passionnés intéressés par la génération de vidéos IA et disposant de GPU de la série RTX 30XX ou supérieure. La communauté active et les didacticiels riches de FramePack réduisent les obstacles à l'exploration.
• Ne convient pas à la foule :
  • Utilisateurs sans GPU NVIDIA : FramePack nécessite un GPU NVIDIA (6 Go+ VRAM) et ne fonctionnera pas sur un processeur pur ou un GPU AMD.
  • Utilisateurs qui ont besoin de l'expérience pratique du cloud SaaS : FramePack est un outil d'exécution local et doit être installé, configuré et téléchargé par vous-même. Il n’est pas aussi simple à utiliser que les services cloud tels que Runway/Pika.
  • Scénarios nécessitant des vidéos très longues (>60 secondes) ou une sortie haute résolution : FramePack prend actuellement principalement en charge la génération vidéo de 60 secondes au niveau 480p.
  • Utilisateurs qui souhaitent obtenir des vidéos terminées directement au lieu d'outils expérimentaux : en tant que projet de recherche, la qualité de sortie de FramePack est toujours en retard par rapport aux produits commerciaux et des artefacts peuvent apparaître dans certains résultats.

Résumé et Outlook

FramePack apporte le modèle de diffusion vidéo à grande échelle du cloud aux GPU grand public grâce à deux innovations principales : le Frame Context Packing et l'échantillonnage anti-dérive. Le seuil strict de 6 Go de mémoire vidéo, la complexité d'inférence d'O(1) et l'open source complet d'Apache-2.0 - la combinaison de ces trois places FramePack dans une niche écologique unique parmi les outils de génération vidéo open source en 2025. L'article a été accepté par NeurIPS 2025 et son impact technique a été vérifié par 17,1 000 étoiles GitHub et une communauté active.

Ne respecte pas les limites : FramePack n'est pas un produit de génération vidéo de qualité commerciale, mais un outil open source axé sur la recherche. Cela nécessite que les utilisateurs possèdent certaines capacités techniques (en particulier les utilisateurs de Linux), et il existe encore un écart avec les outils commerciaux tels que Runway et Pika en termes de résolution, de durée vidéo et de précision de la qualité de sortie. Non disponible pour les utilisateurs sans GPU NVIDIA.

Évaluation des risques d'approvisionnement/d'adoption : FramePack est un projet open source (Apache-2.0) sans risque de dépendance vis-à-vis d'un fournisseur. Cependant, veuillez noter : (1) Le référentiel GitHub indique clairement que "ce référentiel GitHub est le seul site Web officiel de FramePack". Il existe un grand nombre de sites Web frauduleux sur Internet qui prétendent être framepack.ai, framepack.net et d'autres noms de domaine. Ne payez pas de frais et ne téléchargez pas de fichiers sur ces sites Web ; (2) En tant que projet de recherche, la maintenance à long terme de FramePack dépend de l'investissement du développeur principal (Lvmin Zhang), et la stabilité au niveau commercial n'est pas garantie. Les orientations de développement ultérieures incluent FramePack-P1 (Planned Anti-Drifting + History Discretization) pour améliorer encore la stabilité, ainsi que davantage de variantes de modèles et d'intégrations d'applications apportées par la communauté.

Outils associés : runway, pika

Informations de version

• Package Windows en un clic ：Package d'installation Windows en un clic (CUDA 12.6 + PyTorch 2.6), avec poids de modèle 13B HY intégrés téléchargés automatiquement. （2025-04-18）
• Version initiale ：La version initiale est publiée, comprenant des capacités de base de génération vidéo de prédiction de l'image suivante et des pondérations de modèle 13B de l'interface Gradio GUI. （2025-04-17）