FramePack वीडियो जनरेशन

Clore.ai पर FramePack का उपयोग करके केवल 6GB VRAM के साथ AI वीडियो जेनरेट करें

FramePack AI वीडियो जनरेशन में एक बड़ी उन्नति है: यह वीडियो बना सकता है जो सिर्फ 6GB VRAMका उपयोग करके 2 मिनट तक लंबे होते हैं। HunyuanVideo आर्किटेक्चर पर निर्मित, FramePack का मुख्य नवाचार फ्रेम्स को कुशलतापूर्वक पैक करना है ताकि GPU मेमोरी वीडियो की लंबाई के बावजूद स्थिर रहे। इससे AI वीडियो जनरेशन उन बजट GPUs पर भी सुलभ बन जाता है जो पहले बहुत सीमित माने जाते थे।

प्रमुख विशेषताएँ

• न्यूनतम 6GB VRAM : RTX 3060, RTX 3070 पर काम करता है, यहां तक कि GTX 1060 पर भी!

• 2 मिनट तक की वीडियो : वीडियो की लंबाई के बावजूद स्थिर VRAM उपयोग

• इमेज-टू-वीडियो : किसी भी इमेज को टेक्स्ट प्रॉम्प्ट से एनिमेट करें

• वेब UI शामिल : आसान उपयोग के लिए Gradio-आधारित इंटरफ़ेस

• HunyuanVideo पर बनाया गया : Tencent के वीडियो डिफ्यूज़न आर्किटेक्चर का लाभ उठाता है

• ओपन सोर्स : GitHub पर सक्रिय विकास

आवश्यकताएँ

घटक	न्यूनतम	अनुशंसित
GPU	GTX 1060 6GB	RTX 4090 24GB
VRAM	6GB	12GB+
RAM	16GB	32GB
डिस्क	30GB	50GB
CUDA	11.8+	12.0+
Python	3.10+	3.11

अनुशंसित Clore.ai GPU : RTX 3080 10GB (~$0.2–0.5/दिन) — कम लागत पर शानदार गुणवत्ता!

स्पीड संदर्भ

GPU	प्रति फ्रेम समय	60-फ्रेम वीडियो (~30fps पर ~2s)
RTX 3060 12GB	~30 सेकंड	~30 मिनट
RTX 3080 10GB	~18 सेकंड	~18 मिनट
RTX 4080 16GB	~12 सेकंड	~12 मिनट
RTX 4090 24GB	~8 सेकंड	~8 मिनट
RTX 5090 32GB	~5 सेकंड	~5 मिनट

इंस्टॉलेशन

# रिपॉज़िटरी क्लोन करें
git clone https://github.com/lllyasviel/FramePack.git
cd FramePack

# conda वातावरण बनाएं (अनुशंसित)
conda create -n framepack python=3.11 -y
conda activate framepack

# निर्भरताएँ इंस्टॉल करें
pip install -r requirements.txt

# CUDA के साथ PyTorch इंस्टॉल करें
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

Docker सेटअप

docker run --gpus all -p 7860:7860 \
  -v ~/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \
  -v ./outputs:/app/outputs \
  ghcr.io/lllyasviel/framepack:latest

त्वरित आरंभ — वेब UI

FramePack उपयोग करने का सबसे आसान तरीका:

cd FramePack
python app.py --port 7860

# कम VRAM के लिए (6GB):
python app.py --port 7860 --low-vram

# http://localhost:7860 पर एक्सेस करें

वेब UI वर्कफ़्लो:

1. एक स्रोत इमेज अपलोड करें (पहला फ्रेम)

2. मोशन का वर्णन करने वाला टेक्स्ट प्रॉम्प्ट दर्ज करें ("कैमरा धीरे-धीरे ज़ूम इन करता है", "किसी व्यक्ति का आगे बढ़ना")

3. वीडियो की लंबाई सेट करें (फ्रेम की संख्या)

4. Generate पर क्लिक करें

5. MP4 डाउनलोड करें

उपयोग

FramePack एक Gradio वेब एप्लिकेशनहै, न कि एक Python लाइब्रेरी। प्रमुख इंटरफ़ेस वेब UI है।

वेब UI वर्कफ़्लो

1. खोलें http://localhost:7860 लॉन्च करने के बाद

2. एक स्रोत इमेज अपलोड करें (यह पहला फ्रेम होगा)

3. इच्छित मोशन का वर्णन करने वाला टेक्स्ट प्रॉम्प्ट दर्ज करें

4. फ्रेम की संख्या सेट करें (ज़्यादा = लंबा वीडियो)

5. क्लिक करें Generate → प्रतीक्षा करें → MP4 डाउनलोड करें

Gradio Client के माध्यम से API एक्सेस

आप Gradio API का उपयोग करके प्रोग्रामैटिक रूप से FramePack को कॉल कर सकते हैं:

from gradio_client import Client

# चल रहे FramePack इंस्टेंस से कनेक्ट करें
client = Client("http://localhost:7860")

# इमेज + प्रॉम्प्ट से वीडियो जनरेट करें
result = client.predict(
    "input_photo.jpg",                              # स्रोत इमेज
    "the person smiles and turns their head slowly", # प्रॉम्प्ट
    60,                                              # फ्रेम की संख्या
    7.5,                                             # guidance scale
    30,                                              # inference steps
    42,                                              # seed
    api_name="/generate"
)
print(f"वीडियो सेव हुआ: {result}")

Gradio Client के साथ बैच प्रोसेसिंग

from gradio_client import Client
import glob

client = Client("http://localhost:7860")

prompts = [
    ("photo1.jpg", "नरम रोशनी के साथ सौम्य कैमरा ज़ूम"),
    ("photo2.jpg", "बालों में हवा, बादलों की हलचल"),
    ("photo3.jpg", "धीरे-धीरे जूम आउट करके पूर्ण दृश्य दिखाना"),
]

for img_path, prompt in prompts:
    result = client.predict(img_path, prompt, 60, 7.5, 30, -1, api_name="/generate")
    print(f"पूर्ण: {img_path} → {result}")

रिज़ॉल्यूशन मार्गदर्शिका

VRAM	अधिकतम रिज़ॉल्यूशन	गुणवत्ता
6GB	512×512	सोशल मीडिया के लिए अच्छा
8GB	640×640	बेहतर डिटेल
10GB	512×768	पोर्ट्रेट/लैंडस्केप
12GB	768×768	उच्च गुणवत्ता
24GB	1024×768	सर्वोत्तम गुणवत्ता

Clore.ai उपयोगकर्ताओं के लिए सुझाव

• बजट-फ्रेंडली : यह सस्ते GPUs पर काम करने वाले कुछ वीडियो AI मॉडलों में से एक है ($0.15–0.3/दिन RTX 3060 के लिए!)

• उपयोग करें --low-vram फ्लैग : 6–8GB GPUs के लिए आवश्यक — स्वचालित रूप से CPU ऑफलोडिंग सक्षम करता है

• 512×512 ठीक है : सोशल मीडिया (TikTok, Reels) के लिए, 512px पूरी तरह से स्वीकार्य है

• लंबा ≠ अधिक VRAM : अन्य वीडियो मॉडलों के विपरीत, FramePack VRAM को स्थिर रखता है — स्वतंत्र रूप से लंबे वीडियो बनाएं

• मॉडल पहले से डाउनलोड करें : पहली बार चलाने पर ~15GB डाउनलोड होता है। एक बार चलाने के बाद, आपके क्लोर सेशन में मॉडल कैश हो जाते हैं

• अपस्केलिंग के साथ संयोजन करें : 512×512 पर जनरेट करें, फिर Real-ESRGAN का उपयोग करके 2K/4K तक अपस्केल करें

प्रॉम्प्ट सुझाव

अच्छे प्रॉम्प्ट बताते हैं मोशनका, सिर्फ उपस्थिति नहीं:

✅ "कैमरा धीरे-धीरे दाईं ओर पैन करता है, एक पर्वतीय दृश्य उजागर होता है"
✅ "व्यक्ति पलकें झपकाता है और हल्की मुस्कान करता है, हवा उसके बाल हिला रही है"
✅ "धीरे-धीरे ज़ूम आउट करें, पूरी इमारत दिखाते हुए"

❌ "एक खूबसूरत सूर्यास्त" (कोई मोशन वर्णित नहीं)
❌ "उच्च गुणवत्ता, 4K, विस्तृत" (शैली के शब्द ज्यादा मदद नहीं करते)

समस्याओं का निवारण

समस्या	समाधान
CUDA में आउट ऑफ मेमोरी	उपयोग करें --low-vram फ्लैग, रिज़ॉल्यूशन को 512×512 तक घटाएँ
बहुत धीमी जेनरेशन	6GB GPUs के लिए सामान्य (~30s/फ्रेम)। 4x स्पीड के लिए RTX 4090 का उपयोग करें
काले/करप्टेड फ्रेम	PyTorch अपडेट करें: pip install torch --upgrade
मॉडल डाउनलोड अटका हुआ है	डिस्क स्पेस जांचें (30GB फ्री चाहिए)। कोशिश करें HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1
वेब UI शुरू नहीं होगा	चेक करें कि पोर्ट 7860 फ्री है: lsof -i :7860

अधिक पढ़ने के लिए

• GitHub रिपॉजिटरी

• HunyuanVideo (बेस मॉडल)

• Clore.ai GPU तुलना — अपनी जरूरतों के लिए सबसे सस्ता GPU खोजें