关于功夫熊猫2台词这样理解正确吗?

　　快科技4月20日消息，GitHub的Lvmin Zhang联合斯坦福大学的Maneesh Agrawala，发布了一项突破性的新技术，通过在视频扩散模型中使用固定长度的时域上下文，可以更高效地生成时间更长、质量更高的视频。

　　根据实测，基于FramePack构建的130亿参数模型，只需一块6GB显存的显卡，就能生成60秒钟的视频。

　　目前，它底层基于定制版的腾讯混元模型，不过现有的预训练模型，都可以通过FramePack进行微调、适配。

　　典型的视频扩散模型在生成视频时，需要首先处理此前生成的带有噪音的帧，然后预测下一个噪音更少的帧，而每生成一帧所需要输入的帧数量，就是时域上下文长度，会随着视频的体积而增加。

　　这就对显存有着很高的要求，一般至少得有12GB，而如果显存不够多，生成的视频就会很短，质量很差，生成的时间也会很长。

　　FramePack会根据输入帧的重要性，对所有输入帧进行压缩，改变为固定的上下文长度，显着降低对显存的需求，而且计算消耗与图片扩散模型类似。

　　FramePack还可以缓解“漂移”(drifting)现象，也就是视频长度增加、质量下降的问题，从而在不显着牺牲质量的同时，生成更长的视频。