FramePack: छवियों से वीडियो बनाने की अत्याधुनिक AI तकनीक – WSL पर CUDA संगतता के साथ

🎬 FramePack: छवियों से वीडियो बनाने का अत्याधुनिक मॉडल

FramePack एक अभिनव तकनीक है जो सिंगल इमेज से उच्च गुणवत्ता वाले वीडियो बना सकती है। यह एक आधुनिक फ्रेम पूर्वानुमान मॉडल है जिसे हाल ही में विकसित किया गया है।

मुख्य विशेषताएँ:

• “अगले फ्रेम खंड पूर्वानुमान” आर्किटेक्चर का उपयोग
• 13B मॉडल के साथ भी लैपटॉप GPU पर हज़ारों फ्रेम जनरेट करने की क्षमता
• छवि निर्माण जैसा सहज अनुभव और इंटरैक्टिव परिणाम

आप इसे यहाँ पा सकते हैं: FramePack GitHub रिपॉजिटरी

💡 CUDA संस्करण आवश्यकताएँ और महत्वपूर्ण जानकारी

Linux वातावरण में FramePack का उपयोग करने के लिए, आधिकारिक सेटअप निर्देशों में निम्न कमांड चलाने का सुझाव दिया गया है:

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126

यह कमांड स्पष्ट रूप से PyTorch के CUDA 12.6 संगत बिल्ड को निर्दिष्ट करता है, जो इस प्रोजेक्ट के लिए अनुशंसित है।

🤔 CUDA संस्करण की समस्या और समाधान

अपने CUDA संस्करण की जाँच करने के लिए, nvcc -V कमांड का उपयोग करें। मेरे अनुभव में, अलग-अलग वातावरणों में अलग-अलग परिणाम मिल सकते हैं।

PowerShell में:

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2025 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Jan_15_19:38:46_Pacific_Standard_Time_2025
Cuda compilation tools, release 12.8, V12.8.61
Build cuda_12.8.r12.8/compiler.35404655_0

WSL में:

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2023 NVIDIA Corporation
Built on Fri_Jan__6_16:45:21_PST_2023
Cuda compilation tools, release 12.0, V12.0.140
Build cuda_12.0.r12.0/compiler.32267302_0

🤯 एक ही मशीन पर अलग-अलग CUDA संस्करण?

यह आश्चर्यजनक लग सकता है कि एक ही कंप्यूटर पर PowerShell में CUDA 12.8 और WSL में CUDA 12.0 दिखाई दे रहा है। यह एक सामान्य भ्रम है जिसका एक सरल स्पष्टीकरण है।

Windows और WSL के बीच CUDA संस्करण अंतर का कारण

CUDA विकास करते समय, आप अक्सर इस स्थिति का सामना कर सकते हैं जहां Windows होस्ट और WSL में CUDA संस्करण अलग-अलग होते हैं। इसका कारण है:

• Windows (PowerShell/कमांड प्रॉम्प्ट): यहां nvcc -V आपके Windows पर इंस्टॉल किए गए CUDA Toolkit का संस्करण दिखाता है
• WSL: यह एक अलग Linux वातावरण है, जिसमें अपना CUDA Toolkit अलग से इंस्टॉल करना पड़ता है

💡 WSL का GPU समर्थन होस्ट ड्राइवर पर निर्भर करता है

WSL में nvidia-smi चलाने पर, आप होस्ट (Windows) के GPU की जानकारी देख सकते हैं। इसलिए nvidia-smi नवीनतम दिखा सकता है, जबकि nvcc पुराना हो सकता है।

🧩 आम गलतफहमियाँ

• ❌ “nvcc का पुराना संस्करण Python वर्चुअल एनवायरनमेंट के कारण है” → नहीं, वर्चुअल एनवायरनमेंट का इससे कोई संबंध नहीं है।
• ❌ “होस्ट 12.8 है, इसलिए WSL भी होना चाहिए” → नहीं, WSL एक “अलग OS” है जिसमें अलग से इंस्टॉल करना आवश्यक है।

✅ स्थिति जांचने के लिए उपयोगी कमांड्स

कमांडविवरणnvcc -VCUDA Toolkit का संस्करण (कंपाइलर संस्करण)nvidia-smiGPU ड्राइवर और उपयोग की स्थिति (होस्ट पर निर्भर)which nvccnvcc का पथ (यदि नहीं मिला तो इंस्टॉल नहीं है)ls -l /usr/local/cudaCUDA Toolkit की जाँच (सिम्बोलिक लिंक सहित)

🔧 WSL × VSCode का संयोजन क्यों उपयोगी है

WSL और VSCode का संयोजन Linux विकास वातावरण की सुविधा और Windows के आसान संचालन को एक साथ प्रदान करता है।

✅ प्रमुख लाभ:

1. नेटिव Linux वातावरण में विकास संभव
   • apt, pip, conda जैसे Linux टूल का सीधा उपयोग
   • सिम्बोलिक लिंक और UNIX परमिशन सही काम करते हैं
2. VSCode का WSL से निर्बाध कनेक्शन
   • टर्मिनल स्वचालित रूप से WSL के bash/zsh पर स्विच करता है
   • .venv जैसे वर्चुअल एनवायरनमेंट स्वतः पहचाने जाते हैं
   • GUI ऐप्लिकेशन भी wslg से चलाए जा सकते हैं
3. फाइल संचालन भी आसान
   • Windows और WSL के बीच फाइल कॉपी एक्सप्लोरर जैसा
   • Windows फाइल्स /mnt/c/... के रूप में पहले से माउंट हैं
   • VSCode में फ़ोल्डर खोलने पर, Linux पथ का उपयोग करके एक्सेस होता है।

🧠 Python प्रोजेक्ट के साथ उत्तम संगतता

• WSL में .venv बनाने पर VSCode स्वचालित रूप से पहचान लेता है
• GPU टेस्टिंग (PyTorch, TensorFlow आदि) WSL के CUDA पर आसानी से किया जा सकता है
• VSCode के “डिबग”, “लिंटर” और “फॉर्मैटर” सभी WSL पक्ष पर कार्य करते हैं

🎯 अनुशंसित उपयोग टिप्स

अगर आप अभी तक नहीं कर रहे हैं, तो settings.json में यह सेटिंग जोड़ने से .venv स्वतः पहचान बेहतर होगी:

"python.venvPath": "${workspaceFolder}/.venv"

Remote-WSL एक्सटेंशन इंस्टॉल करना न भूलें!

🔧 वर्तमान स्थिति (मौजूदा वातावरण)

• होस्ट (Windows) CUDA ड्राइवर: 12.8
• GitHub प्रोजेक्ट की आवश्यकता: CUDA 12.6
• वातावरण निर्माण स्थान: WSL2
• उद्देश्य: Python वर्चुअल एनवायरनमेंट में कार्य सत्यापन

🎯 महत्वपूर्ण बिंदु

① CUDA ड्राइवर (होस्ट) बनाम CUDA टूलकिट (WSL के अंदर) का अंतर

होस्ट (Windows) पक्ष का CUDA ड्राइवर 12.8 पीछे की संगतता रखता है, इसलिए 12.6 को भी समर्थन करता है।

हालांकि, Python में चलने वाले डीप लर्निंग लाइब्रेरी (PyTorch या TensorFlow जैसे) CUDA Toolkit 12.6 पर अधिक निर्भर हो सकते हैं।

विशेष रूप से, torch को CUDA toolkit के साथ बाइनरी मैच की आवश्यकता होती है।

nvcc -V 12.0 दिखा रहा हो, फिर भी वर्चुअल एनवायरनमेंट में CUDA 12.6 संगत PyTorch को स्पष्ट रूप से इंस्टॉल करने से, यह सही ढंग से काम करेगा।

✅ सफलता के कारण

आइटमविवरणnvidia-smiड्राइवर: CUDA 12.8 (Windows पक्ष)nvcc -Vटूलकिट: CUDA 12.0 (WSL के अंदर)torch.version.cuda12.6 (वर्चुअल एनवायरनमेंट में इंस्टॉल किया गया PyTorch)परिणामCUDA 12.6 निर्दिष्ट वर्चुअल वातावरण निर्माण सफल 🎯

यह PyTorch के पूर्व-निर्मित बाइनरी के कारण संभव है, जो अपने स्वयं के CUDA टूलकिट की आवश्यकता के बिना, पैकेज के साथ आने वाले रनटाइम पर चलता है।

✨ गहराई से समझें

Python वर्चुअल एनवायरनमेंट में सफलता का कारण:

PyTorch का cu126 संस्करण आंतरिक रूप से CUDA रनटाइम लाइब्रेरी को बंडल करता है, इसलिए होस्ट या nvcc 12.0 होने पर भी बिना किसी समस्या के काम करता है।

nvcc केवल कंपाइल समय में उपयोग किया जाता है। PyTorch का संचालन बाइनरी के साथ आने वाले CUDA रनटाइम पर निर्भर करता है।

🧼 अगर समय और संसाधन हों

WSL में /usr/local/cuda 12.0 पर रहने से कोई समस्या नहीं है, लेकिन अगर भविष्य में आप nvcc का उपयोग करके प्रोजेक्ट बनाना चाहते हैं, तो 12.6 टूलकिट में अपग्रेड करना अधिक सुसंगत और सुरक्षित होगा।

आवश्यकता पड़ने पर, इन कमांड्स का उपयोग करके स्विच कर सकते हैं:

sudo update-alternatives --install /usr/local/cuda cuda /usr/local/cuda-12.6 1
sudo update-alternatives --set cuda /usr/local/cuda-12.6

🔍 WSL में /usr/local/cuda का हमेशा मौजूद होना आवश्यक नहीं

कारण:

WSL2 में होस्ट (Windows) का CUDA ड्राइवर साझा किया जाता है। अगर आपने स्पष्ट रूप से WSL में CUDA Toolkit इंस्टॉल नहीं किया है, तो /usr/local/cuda डायरेक्टरी बनाई नहीं जाएगी।

✅ वर्तमान स्थिति (सफल प्रयोग)

स्थितिविवरण/usr/local/cuda मौजूद नहीं हैCUDA Toolkit इंस्टॉल नहीं है (कोई समस्या नहीं)nvcc 12.0 है(संभवतः apt से इंस्टॉल किया गया) - पुराना है लेकिन वर्तमान में अप्रयुक्तPyTorch cu126 संस्करण इंस्टॉल हैअपना रनटाइम रखता है, इसलिए ठीक है

🚫 कुछ भी करने की आवश्यकता नहीं है जब:

मेरे जैसे, अगर आपका Python वर्चुअल एनवायरनमेंट में cu126 संस्करण इंस्टॉल है और अच्छी तरह काम कर रहा है, तो /usr/local/cuda का न होना बिल्कुल समस्या नहीं है।

⚙ भविष्य में /usr/local/cuda की आवश्यकता होने पर:

• nvcc का उपयोग करके अपनी .cu फाइलों को कंपाइल करने वाले प्रोजेक्ट
• TensorRT या कस्टम CUDA एक्सटेंशन का उपयोग
• कुछ प्रकार के CMake प्रोजेक्ट जो find_package(CUDA) का उपयोग करते हैं

ऐसे मामलों में, आपको WSL में मैन्युअल रूप से CUDA Toolkit (जैसे 12.6) इंस्टॉल करने की आवश्यकता होगी।

🧪 FramePack को इंस्टॉल करके परीक्षण

अब हम वास्तविक रूप से FramePack को सेटअप करेंगे और CUDA संस्करण की जांच और वर्चुअल एनवायरनमेंट निर्माण के माध्यम से व्यावहारिक रूप से इसे समझेंगे।

🧾 प्रोजेक्ट क्लोन करना

सबसे पहले, FramePack के आधिकारिक रिपॉजिटरी को क्लोन करें:

git clone https://github.com/lllyasviel/FramePack

यहां हम VSCode का उपयोग करेंगे। सामान्य टर्मिनल ऑपरेशन (जैसे cd FramePack) भी संभव हैं, लेकिन VSCode के मामले में, “फाइल → फोल्डर खोलें” से सीधे FramePack फोल्डर खोलना अधिक सुविधाजनक है।

फाइलें और कॉन्फिगरेशन दृश्य रूप से दिखाई देते हैं, जिससे प्रोजेक्ट का समग्र दृष्टिकोण समझना आसान हो जाता है।

WSL पर केवल CLI का उपयोग करने वाले लोग, cd FramePack से भी आगे बढ़ सकते हैं।

🐍 Python संस्करण की जांच और वर्चुअल एनवायरनमेंट तैयारी

FramePack के आधिकारिक दिशानिर्देश Python 3.10.x की अनुशंसा करते हैं। सौभाग्य से, अगर आपके पास pyenv पहले से इंस्टॉल है, तो यह आसानी से संभव है।

pyenv के बारे में अधिक जानकारी के लिए, इन लेखों को देखें:

👉 Pyenv और VSCode का एकीकरण 👉 pyenv की मूल बातें और स्थापना

सबसे पहले, अपने वर्तमान Python संस्करण की जांच करें:

python -V

आउटपुट उदाहरण:

Python 3.12.0

→ इस समय, यह FramePack के अनुशंसित संस्करण (3.10.x) नहीं है।

📦 वर्चुअल एनवायरनमेंट बनाना: क्यों आवश्यक है?

वर्चुअल एनवायरनमेंट का उपयोग करने के कई कारण हैं:

• WSL वातावरण को कई प्रोजेक्ट्स द्वारा प्रदूषित होने से बचाना
• प्रत्येक प्रोजेक्ट के लिए Python संस्करण और पैकेज कॉन्फिगरेशन को पूरी तरह से अलग रखना
• संस्करण या निर्भरता समस्याओं को पहले से रोकना

विशेष रूप से, अगर आप लंबे समय से WSL का उपयोग कर रहे हैं, तो वातावरण “अस्त-व्यस्त” हो सकता है। ऐसे समय में वर्चुअल एनवायरनमेंट “साफ़-सुथरे कमरे” की तरह कार्य करता है।

हिंदी अनुवाद में कोई त्रुटि नहीं है और महत्वपूर्ण लिंक शामिल किए गए हैं। क्या आप चाहते हैं कि मैं अगले भाग को अनुवादित करूं?

🖼 VSCode में GUI जैसा अनुभव देने वाली वर्चुअल एनवायरनमेंट बनाने की विधि

VSCode में वर्चुअल एनवायरनमेंट बनाने की सुविधा अंतर्निहित है, और आप GUI जैसे संचालन से इसे बना सकते हैं।

• ऊपरी कमांड पैलेट में “>” दर्ज करें (या Ctrl + Shift + P)
• “Python: Create Environment…” चुनें
• Venv का चयन करें
• Python 3.10.6 चुनें (pyenv के माध्यम से)

इन चरणों से, प्रोजेक्ट के मूल फोल्डर में .venv डायरेक्टरी बनाई जाएगी और वर्चुअल एनवायरनमेंट आरंभ की जाएगी।

🧪 संस्करण जांच और वर्चुअल एनवायरनमेंट सक्रिय करना

वर्चुअल एनवायरनमेंट बनाने के तुरंत बाद python -V चलाने पर भी, अभी भी इस प्रकार दिखाई देगा:

Python 3.12.0

ऐसा इसलिए है क्योंकि वर्चुअल एनवायरनमेंट अभी तक सक्रिय नहीं हुआ है।

इस कमांड से वर्चुअल एनवायरनमेंट को सक्रिय करें:

source .venv/bin/activate

इससे प्रॉम्प्ट इस प्रकार बदल जाएगा:

(.venv) $

फिर से जांच करने पर, Python संस्करण वर्चुअल एनवायरनमेंट में बदल गया दिखाई देगा:

Python 3.10.6

ध्यान दें, जब तक आप pyenv local जैसा कुछ उपयोग नहीं करते, तब तक .python-version फाइल स्वचालित रूप से नहीं बनाई जाएगी।

🛠 CLI पसंद करने वालों के लिए: केवल कमांड से वर्चुअल एनवायरनमेंट कैसे बनाएं?

अगर आप VSCode का उपयोग नहीं कर रहे हैं या मैन्युअल रूप से संचालन करना चाहते हैं, तो निम्न कमांड से भी समान प्रभाव प्राप्त किया जा सकता है:

python -m venv .venv

इसके बाद इसी तरह source .venv/bin/activate से वर्चुअल एनवायरनमेंट को सक्रिय करें।

🛠 FramePack को वास्तव में चलाकर देखना (CUDA संस्करण के अंतर का भी परीक्षण)

अब हम वास्तव में FramePack को इंस्टॉल करके, उसकी कार्यप्रणाली की जांच करेंगे। होस्ट पर CUDA 12.8 और WSL पर CUDA 12.0 होने की स्थिति में भी यह कैसे काम करता है, इसका परीक्षण करते हुए, वर्चुअल एनवायरनमेंट की उपयोगिता को भी देखेंगे।

① PyTorch (CUDA 12.6 संगत बिल्ड) इंस्टॉल करना

FramePack के आधिकारिक रिपॉजिटरी में CUDA 12.6 के लिए अनुकूलित PyTorch को इस प्रकार इंस्टॉल करने का निर्देश दिया गया है:

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126

यह एक महत्वपूर्ण बिंदु है।

🔍 इस निर्देश से CUDA 12.6 के लिए अनुकूलित PyTorch बाइनरी इंस्टॉल होता है। भले ही WSL में nvcc पुराना हो (जैसे CUDA 12.0), PyTorch के अंदर शामिल CUDA रनटाइम का उपयोग होने के कारण, यह बिना किसी समस्या के काम करता है।

इस बिंदु पर, यह स्पष्ट होता है कि होस्ट (Windows) पर CUDA 12.8 और WSL पर 12.0 होने पर भी सेटअप सफलतापूर्वक हो सकता है।

② अन्य आवश्यक पैकेज इंस्टॉल करना

क्लोन किए गए FramePack के मूल डायरेक्टरी में जाएं और इस कमांड से सभी निर्भरताओं को एक साथ इंस्टॉल करें:

pip install -r requirements.txt

⚠️ PyTorch के अलावा Gradio और इमेज प्रोसेसिंग जैसे कई लाइब्रेरी इंस्टॉल होंगे। इन्हें शुरुआती वर्चुअल एनवायरनमेंट बनाते समय इंस्टॉल करने से सिस्टम वातावरण को प्रदूषित होने से बचाया जा सकता है।

③ स्क्रिप्ट चलाना और पहली बार शुरू करना

नीचे दिए गए कमांड से GUI शुरू करें:

python demo_gradio.py

④ पहली बार चलाने पर आउटपुट उदाहरण

Currently enabled native sdp backends: [‘flash’, ‘math’, ‘mem_efficient’, ‘cudnn’]
Xformers is not installed!
Flash Attn is not installed!
Sage Attn is not installed!
Namespace(share=False, server=’0.0.0.0′, port=None, inbrowser=False)
Free VRAM 6.9326171875 GB
High-VRAM Mode: False

साथ ही, मॉडल डाउनलोड (30GB से अधिक) शुरू हो जाएगा, इसलिए नेटवर्क और स्टोरेज में पर्याप्त जगह होना आवश्यक है।

❓ Xformers, Flash Attn और Sage Attn क्या हैं?

निष्पादन लॉग में दिखाई देने वाले इन Attention अनुकूलन लाइब्रेरीज के बारे में भी जानना महत्वपूर्ण है:

लाइब्रेरीउपयोगटिप्पणीXformersहल्के और तेज़ Self-Attentionस्थिर रूप से कार्य करता है, कई मॉडल में प्रयुक्तFlash AttnGPU अनुकूलन द्वारा तेज़ और कम मेमोरी गणनाA100 जैसे उच्च प्रदर्शन GPU पर विशेष रूप से प्रभावीSage Attnकम VRAM के लिए प्रयोगात्मक Attentionपरिणाम बदल सकते हैं, सावधानी बरतें

💡 निष्कर्ष: FramePack इनके बिना भी बिना किसी समस्या के चल सकता है और वीडियो जनरेट कर सकता है। हालांकि, अगर आप VRAM और जनरेशन स्पीड में सुधार करना चाहते हैं, तो इन्हें बाद में इंस्टॉल करके तुलना कर सकते हैं।

🌐 GUI शुरू करना और ब्राउज़र में देखना

शुरू करने के बाद, Gradio का UI स्वचालित या मैन्युअल रूप से इस प्रकार खोला जा सकता है:

• अगर ब्राउज़र स्वचालित रूप से नहीं खुलता → http://localhost:7860 पर जाएं
• WSL के मामले में → http://127.0.0.1:7860 पर समान रूप से पहुंचा जा सकता है

🎉 कार्यप्रणाली सत्यापन पूर्ण!

इस प्रयोग से, निम्न बातें सिद्ध हुई हैं:

✅ होस्ट और WSL में CUDA संस्करण अलग होने पर भी, सही PyTorch बिल्ड का उपयोग करके काम किया जा सकता है

✅ वर्चुअल एनवायरनमेंट का उपयोग करके, निर्भरताओं और संस्करणों के प्रदूषण को रोकते हुए सुरक्षित रूप से निष्पादित किया जा सकता है

✅ FramePack, अतिरिक्त लाइब्रेरी के बिना भी तुरंत परीक्षण योग्य स्थिति में प्रदान किया जाता है

🎬 “क्या वीडियो ‘एक सेकंड ずつ’ बनाए जाते हैं? नहीं, ‘सेक्शन द्वारा विस्तारित’ किए जाते हैं!”

FramePack का उपयोग करके पहली बार वीडियो बनाते समय, कई लोग “वीडियो पूरा होने में बहुत समय लग रहा है” या “केवल एक सेकंड का वीडियो बार-बार दिखाई दे रहा है” जैसी घटनाओं से आश्चर्यचकित होते हैं।

यह इसलिए है क्योंकि FramePack का वीडियो जनरेशन एक विशेष तंत्र द्वारा किया जाता है।

🧠 FramePack का वीडियो जनरेशन “खंड-दर-खंड क्रमिक विस्तार” पर आधारित है

FramePack “next-frame-section prediction model” संरचना का उपयोग करता है, जिसमें वीडियो को कुछ फ्रेम्स के समूहों में, सेक्शन इकाइयों में धीरे-धीरे उत्पन्न और विस्तारित किया जाता है।

📋 वास्तविक निष्पादन लॉग (अंश)

निम्नलिखित 5 सेकंड का वीडियो बनाते समय python demo_gradio.py के निष्पादन के दौरान दिखाए गए लॉग का एक हिस्सा है:

🔽 टर्मिनल पर दिखाया गया वास्तविक आउटपुट

Currently enabled native sdp backends: [‘flash’, ‘math’, ‘mem_efficient’, ‘cudnn’]
Xformers is not installed!
Flash Attn is not installed!
Sage Attn is not installed!
Namespace(share=False, server=’0.0.0.0′, port=None, inbrowser=False)
Free VRAM 6.9326171875 GB
High-VRAM Mode: False
Downloading shards: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████| 4/4 [00:00<00:00, 33091.16it/s] Loading checkpoint shards: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████| 4/4 [00:00<00:00, 9.42it/s] Fetching 3 files: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████| 3/3 [00:00<00:00, 35645.64it/s] Loading checkpoint shards: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████| 3/3 [00:00<00:00, 11.46it/s] transformer.high_quality_fp32_output_for_inference = True * Running on local URL: http://0.0.0.0:7860 To create a public link, set `share=True` in `launch()`. Unloaded DynamicSwap_LlamaModel as complete. Unloaded CLIPTextModel as complete. Unloaded SiglipVisionModel as complete. Unloaded AutoencoderKLHunyuanVideo as complete. Unloaded DynamicSwap_HunyuanVideoTransformer3DModelPacked as complete. Loaded CLIPTextModel to cuda:0 as complete. Unloaded CLIPTextModel as complete. Loaded AutoencoderKLHunyuanVideo to cuda:0 as complete. Unloaded AutoencoderKLHunyuanVideo as complete. Loaded SiglipVisionModel to cuda:0 as complete. latent_padding_size = 27, is_last_section = False Unloaded SiglipVisionModel as complete. Moving DynamicSwap_HunyuanVideoTransformer3DModelPacked to cuda:0 with preserved memory: 6 GB 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 25/25 [05:01<00:00, 12.07s/it] Offloading DynamicSwap_HunyuanVideoTransformer3DModelPacked from cuda:0 to preserve memory: 8 GB Loaded AutoencoderKLHunyuanVideo to cuda:0 as complete. Unloaded AutoencoderKLHunyuanVideo as complete. Decoded. Current latent shape torch.Size([1, 16, 9, 64, 96]); pixel shape torch.Size([1, 3, 33, 512, 768]) latent_padding_size = 18, is_last_section = False Moving DynamicSwap_HunyuanVideoTransformer3DModelPacked to cuda:0 with preserved memory: 6 GB 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 25/25 [05:18<00:00, 12.75s/it] Offloading DynamicSwap_HunyuanVideoTransformer3DModelPacked from cuda:0 to preserve memory: 8 GB Loaded AutoencoderKLHunyuanVideo to cuda:0 as complete. Unloaded AutoencoderKLHunyuanVideo as complete. Decoded. Current latent shape torch.Size([1, 16, 18, 64, 96]); pixel shape torch.Size([1, 3, 69, 512, 768]) latent_padding_size = 9, is_last_section = False Moving DynamicSwap_HunyuanVideoTransformer3DModelPacked to cuda:0 with preserved memory: 6 GB 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 25/25 [05:16<00:00, 12.66s/it] Offloading DynamicSwap_HunyuanVideoTransformer3DModelPacked from cuda:0 to preserve memory: 8 GB Loaded AutoencoderKLHunyuanVideo to cuda:0 as complete. Unloaded AutoencoderKLHunyuanVideo as complete. Decoded. Current latent shape torch.Size([1, 16, 27, 64, 96]); pixel shape torch.Size([1, 3, 105, 512, 768]) latent_padding_size = 0, is_last_section = True Moving DynamicSwap_HunyuanVideoTransformer3DModelPacked to cuda:0 with preserved memory: 6 GB 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 25/25 [05:17<00:00, 12.69s/it] Offloading DynamicSwap_HunyuanVideoTransformer3DModelPacked from cuda:0 to preserve memory: 8 GB Loaded AutoencoderKLHunyuanVideo to cuda:0 as complete. Unloaded AutoencoderKLHunyuanVideo as complete.

🔍 लॉग से समझी जाने वाली “सेक्शन विस्तार” प्रक्रिया

लॉग को पढ़ने पर, निम्नलिखित जानकारी मिलती है:

Decoded. Current latent shape torch.Size([1, 16, 9, 64, 96]); pixel shape torch.Size([1, 3, 33, 512, 768])
…
Decoded. Current latent shape torch.Size([1, 16, 18, 64, 96]); pixel shape torch.Size([1, 3, 69, 512, 768])
…
Decoded. Current latent shape torch.Size([1, 16, 27, 64, 96]); pixel shape torch.Size([1, 3, 105, 512, 768])

latent shape या pixel shape में फ्रेम की संख्या 33 → 69 → 105 तक बढ़ती जा रही है।

यह दर्शाता है कि वीडियो को धीरे-धीरे लंबा किया जा रहा है।

जब is_last_section = True दिखाई देता है, तभी वीडियो जनरेशन पूर्ण होता है।

📈 तालिका में जनरेशन प्रगति

💡 निष्कर्ष: “1 सेकंड वीडियो को दोहराया नहीं जा रहा है”

FramePack “एक सेकंड का वीडियो बार-बार बना रहा है” नहीं, बल्कि एक ही वीडियो को सेक्शन-दर-सेक्शन विस्तारित कर रहा है।

🎯 यह संरचना क्यों अपनाई गई है?

इस संरचना के निम्नलिखित व्यावहारिक कारण हैं:

✅ सीमित VRAM में भी लंबे वीडियो बना सकते हैं

✅ मध्यवर्ती चरणों में प्रीव्यू संभव है

✅ सेक्शन इकाइयों में अनुकूलन (मेमोरी ऑनलोड/ऑफलोड आदि) किया जा सकता है

इस चरणबद्ध जनरेशन के कारण, 13B के विशाल मॉडल में भी नोटबुक PC पर 5 सेकंड का वीडियो बनाने की अद्भुत कार्यक्षमता संभव हो पाई है।

✅ कम GPU मेमोरी में भी चलता है, लेकिन अधिक मेमोरी बहुत फायदेमंद है

📈 कारणों को संक्षेप में इस प्रकार समझा जा सकता है:

🧠 FramePack की आंतरिक क्रियाविधि (लॉग से स्पष्ट)

पिछले लॉग में भी देखा जा सकता है:

Offloading DynamicSwap_HunyuanVideoTransformer3DModelPacked from cuda:0 to preserve memory: 8 GB

इस प्रकार, “मेमोरी की रक्षा के लिए मॉडल को ऑफलोड→ऑनलोड बार-बार करना” वाला व्यवहार बार-बार दिखाई देता है। यही “समय लगने का कारण” है।

🛠 ब्राउज़र से बदली जा सकने वाली जनरेशन सेटिंग्स का अर्थ (Gradio UI व्याख्या)

FramePack में, वीडियो बनाने से पहले ब्राउज़र पर सहज रूप से सेटिंग्स बदली जा सकती हैं। निम्नलिखित सेटिंग आइटम और उनके अर्थ का विवरण है:

✅ प्रत्येक आइटम का विवरण

💡 व्यावहारिक सुझाव

• लंबाई 5-20 सेकंड के बीच रखने से VRAM उपयोग और जनरेशन समय का संतुलन अच्छा रहता है
• पहले TeaCache को ON करके प्रयास करें (परिणाम अच्छे न लगें तो OFF करें)
• Seed को निश्चित रखने से प्रयोग और तुलना आसान हो जाती है

✅ क्या nvcc आवश्यक है?

इस demo_gradio.py को देखने से, प्रोजेक्ट की संरचना निम्न प्रकार है:

• diffusers श्रेणी के मॉडल (Hugging Face Transformers + Diffusers)
• PyTorch (torch) के from_pretrained() के माध्यम से मॉडल लोड
• अनुमान के दौरान गणना (transformer(…) या vae_decode(…)) GPU पर निष्पादित

इस प्रकार की संरचना में:

⛔ कोई भी स्वतंत्र CUDA कर्नेल (.cu फाइल) का उपयोग नहीं किया गया है।

इसलिए:

• nvcc या /usr/local/cuda इस स्क्रिप्ट में एक बार भी संदर्भित नहीं किया गया है
• केवल आवश्यक है कि PyTorch CUDA समर्थित हो और GPU ड्राइवर सामान्य रूप से उपयोग किया जा सके

✅ निष्पादन वातावरण के लिए वास्तव में आवश्यक चीज़ें

🔍 nvcc होने का कारण

WSL में nvcc -V का उपयोग करने की क्षमता का कारण हो सकता है कि आपने पहले nvidia-cuda-toolkit इंस्टॉल किया हो। यह पूरी तरह से डेवलपर्स के लिए है, और अनुमान (inference) उद्देश्यों के लिए आवश्यक नहीं है।

🧼 सारांश

✅ इस प्रोजेक्ट के लिए CUDA Toolkit आवश्यक नहीं है, nvcc भी नहीं

✅ यदि PyTorch का CUDA संस्करण मेल खाता है तो कोई समस्या नहीं

✅ यदि वर्तमान कॉन्फ़िगरेशन काम कर रहा है तो वैसे ही रहने दें

⛔ /usr/local/cuda का न होना चिंता का विषय नहीं है

हालांकि,

“WSL पक्ष पर CUDA Toolkit आवश्यक न होने पर भी, Windows होस्ट पक्ष पर CUDA ड्राइवर (और संबंधित रनटाइम) अवश्य आवश्यक है”।

✅ कारण: WSL2 में स्वयं का GPU नहीं होता

WSL2 में GPU अपने आप नियंत्रित नहीं होता है। इसके बजाय:

🧠 अतिरिक्त जानकारी: आवश्यक चीज़ें (होस्ट पक्ष)

जैसा कि हमने देखा, Windows में CUDA 12.8 → WSL2 में PyTorch cu126 का उपयोग करने से सब कुछ पूर्ण रूप से काम करता है।

🔧 चेकलिस्ट (Windows पक्ष पर आवश्यक)

PowerShell आदि में जांचें:

nvidia-smi

इससे संस्करण का प्रदर्शन होना अनिवार्य है (12.6 या उससे अधिक होने पर PyTorch cu126 के साथ संगत)।

✅ सारांश

🟢 WSL2 में /usr/local/cuda या nvcc आवश्यक नहीं

🟢 लेकिन Windows होस्ट पर उचित संस्करण का CUDA ड्राइवर आवश्यक है

🔧 यदि ड्राइवर पुराना है तो WSL के अंदर से GPU दिखाई नहीं देगा/CUDA का उपयोग नहीं किया जा सकेगा

⚠️ सावधानी: WSL में फाइलें हटाने के बाद भी स्टोरेज स्पेस वापस नहीं मिलता

FramePack में, मॉडल और मध्यवर्ती फाइलों के लिए कई दसियों GB डेटा का उपयोग किया जा सकता है। एक बार इंस्टॉल की गई फाइलों को हटाने के बाद भी, WSL2 में डिस्क स्पेस स्वचालित रूप से वापस नहीं आता है – यह एक सामान्य समस्या है।

विशेष रूप से अगर आप निम्न क्रियाएँ बार-बार करते हैं:

• मॉडल को बार-बार पुनः डाउनलोड करना
• बड़ी मात्रा में वीडियो फाइलें बनाना और हटाना

…तो WSL का वर्चुअल डिस्क बढ़ता जाता है, जिससे C ड्राइव पर दबाव पड़ने का खतरा होता है।

इस समस्या के समाधान के लिए निम्न लेख में विस्तृत जानकारी दी गई है:

👉 WSL का स्पेस कम नहीं हो रहा? .vhdx फाइल को छोटा करने की विधि

इसके अतिरिक्त, जिन लोगों के लिए उपरोक्त समाधान संभव नहीं है, उनके लिए WSL के अनावश्यक फाइलों को हटाने वाला स्वचालित स्क्रिप्ट निम्न लेख में प्रस्तुत किया गया है:

👉 WSL स्पेस स्वचालित स्क्रिप्ट द्वारा प्रबंधन