AI-Videoproduktion mit FramePack F1
- Iven Pohle
- vor 5 Tagen
- 3 Min. Lesezeit
Ein Ford GT Teaser als Proof of Concept für lokale Video-KI
Als Teil unserer internen Entwicklungsarbeit im Bereich AI-basierter Contentproduktion haben wir bei Visiorize ein Experiment gestartet:Kann ein lokal laufendes Image-to-Video-Modell wie FramePack F1 für die schnelle und flexible Erstellung von Videoinhalten eingesetzt werden – ganz ohne Cloud, rein lokal?Unser Objekt: Ein generativer Ford GT Teaser, Frame für Frame erstellt mit FramePack F1.
Ziel des Experiments
Wir wollten herausfinden:
Wie gut funktioniert eine autarke Videoproduktion ohne Internetanbindung?
Wie schnell lassen sich nutzbare Ergebnisse erzeugen?
Wie präzise lässt sich die Bewegung im Bild durch Prompts beeinflussen?
Ist FramePack F1 als Tool für die Produktion von Werbe- oder Produktinhalten geeignet?
Was ist FramePack F1?
FramePack F1 ist ein lokal laufendes, autoregressives Image-to-Video-Modell, das auf Basis eines Einzelbilds kurze bis mittellange Videosequenzen (bis zu 2 Minuten) generiert. Es setzt auf Frame Prediction und nutzt keine servergestützte Pipeline – alle Prozesse laufen vollständig auf der eigenen GPU.
Besonders attraktiv ist:
Kein Upload sensibler Daten
Keine Wartezeiten durch Cloud-Queues
Unabhängigkeit von Plattformen und Verfügbarkeit
Hohe Geschwindigkeit bei lokal optimierter Hardware
Unsere Erfahrungen
Im Rahmen unseres Ford GT Projekts haben wir die Stärken und Schwächen von FramePack F1 intensiv erlebt und dokumentiert:
Aspekt | Erkenntnis |
Promptbarkeit von Bewegung | Bewegungen sind nur schwer gezielt steuerbar. Die KI interpretiert Prompt-Vorgaben zu Bewegung oft vage. Statt gezielter Kontrolle entstehen zufällige Bewegungsdynamiken. |
Kamerasteuerung | Nur begrenzt umsetzbar. Bewegungen wie Zoom, Orbit oder Dolly lassen sich selten bewusst auslösen. Es fehlen klare Werkzeuge zur Kamerakontrolle. |
Detailqualität | Die Bildqualität ist in den ersten Sekunden oft beeindruckend – mit zunehmender Länge (ab ~6–10 Sekunden) nimmt die Detailschärfe sichtbar ab. |
Lichtverhalten | Schwankungen in Helligkeit, Lichtquellen und Schattenverläufen treten regelmäßig auf. Das kann zu ungewollten „Flackern“ oder abrupten Helligkeitssprüngen führen. |
Bewegungsstabilität | Bewegungen wirken teilweise abgehackt oder wiederholen sich. Gerade bei längeren Clips entstehen Übergänge, die nicht flüssig oder logisch nachvollziehbar sind. |
Geschwindigkeit und Output | Die Rendergeschwindigkeit lokal ist ein klarer Vorteil. Selbst bei längeren Sequenzen sind Ergebnisse innerhalb weniger Minuten möglich – je nach GPU. |
Beispielvideo: Ford GT Teaser (FramePack F1)
Vergleich: Andere Video-AI-Modelle im Überblick
Um FramePack F1 besser einordnen zu können, haben wir uns auch mit den aktuellen Top-Modellen beschäftigt, die überwiegend cloudbasiert arbeiten. Diese Tools bieten andere Stärken – und teilweise deutlich mehr Kontrolle bei Bewegung und Bildgestaltung. Hier ein paar Beispiele (One-Shot-Test) zum Vergleich.
Kling 1.6 / 2.0
Das Modell von Alibaba Research ermöglicht sehr klare Kamerabewegungen und physikalisch korrekte Szenen. Insbesondere Kling 2.0 beeindruckt durch sauberes Tracking und realistische Objektplatzierung im Raum. Sehr gut für cinematische Kamerafahrten.
Dream Machine
Ein fortschrittliches Text-zu-Video-Modell, das realistische 5-Sekunden-Videos mit natürlicher Bewegung und physikalischer Genauigkeit erzeugt. Es zeichnet sich durch schnelle Verarbeitung und eine benutzerfreundliche Oberfläche aus. Ideal für kurze, hochwertige Clips.
Runway Gen-2
Ein multimodales Modell, das Videos aus Text, Bildern oder bestehenden Videos erzeugen kann. Es bietet verschiedene Modi wie Stilübertragung und Storyboard-Erstellung, was es vielseitig für kreative Anwendungen macht.
WAN 2.1
Ein KI-Modell, das 8-Sekunden-Videos in 720p-Auflösung direkt aus Text-Prompts generiert. Es bietet verbesserte Darstellung von realen Bewegungen und physikalischer Konsistenz, was zu grundsätzlich flüssigeren Charakterbewegungen und lebensechten Visualisierungen führt. In unserem Fall (One-Shot-Versuch) ist das ganze leider nichts geworden. Dennoch ein cooler Effekt.
Veo 2
Ein KI-Modell, das 8-Sekunden-Videos in 720p-Auflösung direkt aus Text-Prompts generiert. Es bietet verbesserte Darstellung von realen Bewegungen und physikalischer Konsistenz, was zu flüssigeren Charakterbewegungen und lebensechten Visualisierungen führt. Allerdings ist der Zugang recht eingeschränkt, und in unseren Tests kam es zu häufigen Ausfällen und Verzögerungen (daher hier im anderen Setting visualisiert).
Herausforderungen bei Cloud-basierten Lösungen
Während Cloud-basierte KI-Modelle beeindruckende Ergebnisse liefern können, gibt es einige Herausforderungen:
Kostenintensität: Die Nutzung dieser Dienste kann schnell teuer werden, insbesondere da die Generierung von Videos oft ein iterativer Prozess ist und mehrere Versuche erfordert, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen.
Zugangs- und Verfügbarkeitsprobleme: Einige Modelle sind nur eingeschränkt verfügbar oder erfordern spezielle Zugänge, was die Nutzung erschwert.
Leistungsengpässe: Bei hoher Auslastung kann es zu Verzögerungen oder Ausfällen kommen, was die Produktionszeit verlängert.
Diese Faktoren sollten bei der Auswahl des geeigneten Tools für die Videoerzeugung berücksichtigt werden.
Fazit
FramePack F1 ist für uns bei Visiorize ein vielversprechendes Werkzeug im Bereich der experimentellen Videoproduktion – besonders dann, wenn Geschwindigkeit, Datenkontrolle und kreative Freiheit im Vordergrund stehen. Die Möglichkeit, lokal zu arbeiten, bietet enorme Vorteile im Hinblick auf Datenschutz, Flexibilität und Pipeline-Integration.
Gleichzeitig sind die Grenzen klar:
Für Werbevideos mit präzise choreografierten Kamera- oder Objektbewegungen
oder für szenisch aufgebaute Inhalte mit Fokus auf Realismus und Kontinuität
…ist FramePack F1 in seiner jetzigen Form nur eingeschränkt geeignet. Die visuelle Qualität ist beeindruckend – aber nicht stabil genug, um durchgängig saubere Sequenzen mit klarer Bildlogik zu erzeugen.
Comments