Multimodal · 2026原型
FrameLab
FrameLab: a visual-first frame-by-frame workstation
視覺優先的 AI 逐幀動畫工作站
Multimodal · 2026
FrameLab
視覺優先的 AI 逐幀動畫工作站
作品集互動展示
作品集示範時間軸，概念對齊 FrameLab 的 sample-ball / timeline-engine。 標成「示範」的畫面不是 GPU 模型輸出。真實 Wan / RIFE / SAM 適配器未載入。 左右鍵換幀，O 切 onion-skin，C 比較。
目前 F0 · 關鍵幀
一句話
不是剪輯軟體，也不是通用影片分析站。核心是 Frame Graph、時間軸、Context Engine、對話與 MCP，讓壞幀只修壞幀。
來源與證據
GitHub README · FrameLab
能力邊界與模型表直接取自公開 README。
https://github.com/aa0968111723-prog/FrameLabGitHub 公開畫面 · FrameLab
本站 /media/github-exports/framelab 複製自公開 repo screenshots。不是 Canva 原作，也不是 Drive 私有檔。
https://github.com/aa0968111723-prog/FrameLab
GitHub verified · Demo not_configured · Canva not_configured
問題
動畫問題是局部的。F122 接觸點斷了，不該重產 F100–F200。需要看得到手跳、看得到 onion skin，而不是一個 0.72 的 JSON 分數。
我的角色
互動體驗與工具設計：工作站視覺中心、時間軸、修復迴路與 MCP 指令層。
設計決策
- 每個 frame 是圖節點：類型、鄰居、角色、運動、修訂。
- Inbetween 先給 Motion Plan，再用 linear-blend 產生候選，只重產壞幀。
- Wan / RIFE 等 GPU 適配器未載入時回報 PROVIDER_NOT_AVAILABLE，不給假深度或假姿勢。
- UI、REST、MCP 都走同一套 application commands。
AI 使用方式 / 多模態
- 影像序列
- 時間軸
- 姿勢殘影
- 對話
- MCP
流程
- 匯入影片或圖序
- 時間軸標記 key / breakdown / generated
- onion skin、pose ghost、motion path
- 框選區域後 Ask / Repair
- Accept 候選或只重產問題窗
產出
- 可跑的工作站 UI 與 REST / MCP
- 像素指標（MAE、histogram、luma flicker）
- CPU 模式可用的 linear-blend inbetween
技術
- TanStack Start
- TypeScript
- Postgres / PGLite
- FFmpeg
- MCP
限制與尚未完成
- SAM 2、RTMPose、SEA-RAFT、RIFE、Wan 僅適配器，模型未註冊時不可用。
- 不是 NLE，也不輸出完整製片管線。
- Grok vision 需 XAI_API_KEY，且僅使用者主動送出的幀。