你是否想过用AI将静态图片转化为生动的动态视频，却苦于高昂的硬件门槛和复杂的操作流程？FramePack——这项由ControlNet作者张吕敏与Maneesh Agrawala团队联合开发的开源技术。它不仅能让一张普通照片在短短几分钟内“活”起来，还能在低至6GB显存的笔记本GPU上生成长达60秒的电影级视频。本文实测RTX 3080Ti 显卡部署全过程，手把手教你：

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部署步骤详解

第一步：初始化系统环境

系统环境初始化参考：

第二部：初始化Python环境

为了隔离项目依赖，我们首先使用Conda创建一个独立的Python环境，并激活它。

# 1. 创建名为 FramePack 的环境，指定 Python 版本为 3.10
conda create -n FramePack python=3.10

# 2. 激活创建好的环境
conda activate FramePack

# 3. 升级 pip 工具
pip install --upgrade pip

第三步：下载代码并安装基础依赖包

接下来，我们需要从GitHub克隆FramePack的源代码，并安装核心依赖，特别是与你的CUDA版本兼容的PyTorch。

# 1. 克隆 FramePack 的 GitHub 仓库
git clone https://github.com/lllyasviel/FramePack

# 2. 进入项目目录
cd FramePack

# 3. 安装 PyTorch, TorchVision, TorchAudio 和 xFormers
# 注意：这里指定了 CUDA 12.6 的下载源
pip install torch torchvision torchaudio xformers --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126

# 4. 安装项目所需的其他依赖
pip install -r requirements.txt

第四步：安装Flash Attention加速库

为了提升性能，我们可以选择安装Flash Attention这个加速库。

# 1. 下载预编译好的 Flash Attention wheel 文件
# 注意：文件名中包含 cp310 (Python 3.10) 和 cu12 (CUDA 12.x)，请确保与你的环境匹配
wget -c https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases/download/v2.7.4.post1/flash_attn-2.7.4.post1+cu12torch2.6cxx11abiTRUE-cp310-cp310-linux_x86_64.whl

# 2. 使用 pip 安装下载好的 wheel 文件
pip install flash_attn-2.7.4.post1+cu12torch2.6cxx11abiTRUE-cp310-cp310-linux_x86_64.whl

第五步：启动FramePack服务

一切准备就绪后，我们就可以启动FramePack的Web服务了。首次启动时，它会自动从Hugging Face下载所需的模型文件（约40GB）。

• 加速模型下载：
  为了提高下载速度，将AI快站设置为Huggingface代理服务器，加速模型下载。

export HF_ENDPOINT="https://aifasthub.com"

设置代理后，AI快站下载速度最高12.3MB/s。

• 启动服务:
  执行以下命令启动基于Gradio的Web界面。

python3 demo_gradio.py

启动后，程序会检查环境（如Xformers、Flash Attention是否安装），显示可用VRAM，然后开始下载模型文件。下载完成后，服务会监听在本地的7860端口。你可以在终端看到类似以下的输出：

视频生成

提示词模板

官方提供了ChatGPT提示词模板，上传一张图片可直接生成提示词。

You are an assistant that writes short, motion-focused prompts for animating images.

When the user sends an image, respond with a single, concise prompt describing visual motion (such as human activity, moving objects, or camera movements). Focus only on how the scene could come alive and become dynamic using brief phrases.

Larger and more dynamic motions (like dancing, jumping, running, etc.) are preferred over smaller or more subtle ones (like standing still, sitting, etc.).

Describe subject, then motion, then other things. For example: "The girl dances gracefully, with clear movements, full of charm."

If there is something that can dance (like a man, girl, robot, etc.), then prefer to describe it as dancing.

Stay in a loop: one image in, one motion prompt out. Do not explain, ask questions, or generate multiple options.

视频生成

服务启动之后通过web进行视频生成，5秒的视频3080Ti大概需要11分钟，4090大概5分钟。

nvtop监控，3080Ti显存占用大概10G左右。

总结

通过本文，你已掌握FramePack从环境搭建到视频生成的全流程。无论是个人创作还是企业级应用，只需一张图片，即可让静态画面“活”起来！如果在部署中遇到问题，欢迎在评论区留言！