核心理念：用“图像序列 + 光流插帧”降低硬件需求
✅ 核心理念：用“图像序列 + 光流插帧”降低硬件需求
与其直接使用高耗资源的视频生成模型（如 SVD、Stable Video Diffusion、Pika、LTX），不如采用 分阶段策略：
🎯 先生成关键帧（Keyframes）→ 再用轻量模型插帧 → 合成流畅视频
这种方式极大降低显存和算力需求，8GB 显卡也能跑。
✅ 一、推荐方案：ComfyUI + FramePack + RIFE（最佳性价比）
🔧 工作流结构
[文生图模型] ↓（生成关键帧，如每秒1帧）
[ControlNet + IP-Adapter] ↓（保持人物/场景一致性）
[FaceDetailer + HandFix] ↓（修复面部与手部）
[保存为图像序列]↓
[RIFE / Real-ESRGAN] ↓（插帧至 24/30fps）
[FFmpeg 合成视频]
✅ 二、关键组件说明
1. 生图模型（低负载）
- 使用 SDXL 或 SD1.5 轻量模型 生成关键帧（每 2~4 秒一帧）
- 推荐模型：
Juggernaut Reborn（高质量）DreamShaper（艺术风）Proteus（角色一致性强）
✅ 显存占用：8GB 显卡可轻松运行
2. 一致性控制（核心）
- IP-Adapter + FaceID：输入一张人脸，保持角色一致
- ControlNet OpenPose / Depth：控制动作和空间感
- Prompt 缓动（Prompt Scheduling）：通过 ComfyUI 实现渐进式提示词变化
✅ 效果：多张图看起来是“同一个人”在动
3. 视频插帧模型（轻量高效）
✅ 推荐：RIFE（Real-Time Intermediate Flow Estimation）
- 功能：在两张图之间生成中间帧（1→24帧/秒）
- 模型大小：仅 200~500MB
- 显存需求：2~4GB GPU 显存即可
- 支持：
RIFE v4.6,LiteFlowNet,GMFSS
🚀 举例：你生成 10 张关键帧（每秒1帧），RIFE 插到 300 帧（30fps），视频流畅播放10秒
4. 超分 + 修复（可选）
- Real-ESRGAN：提升分辨率（如 512→1080p）
- DAIN / ACFlow：更高质量光流（但更耗资源）
5. 视频合成
- 使用 FFmpeg 命令行合成：
ffmpeg -framerate 30 -i frame_%06d.png -c:v libx264 -pix_fmt yuv420p output.mp4
✅ 三、优势 vs. 直接视频生成模型
| 方案 | 显存需求 | 硬件门槛 | 控制精度 | 推荐指数 |
|---|---|---|---|---|
| SVD / Stable Video Diffusion | 12~24GB | 极高 | 低（难控制） | ⭐⭐ |
| Pika / Runway ML（云端） | 无本地需求 | 高成本 | 中 | ⭐⭐⭐ |
| FramePack + RIFE（本地） | 6~8GB | 低 | 高（可精确控制） | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
✅ 四、实际案例：用 4060 8GB 生成 10 秒角色动画
- 生成关键帧：用
Proteus + IP-Adapter-FaceID生成 10 张图（每秒1帧） - 修复细节：用
FaceDetailer修复面部 - 插帧：用
RIFE将 10 帧插到 300 帧（30fps） - 超分：用
Real-ESRGAN提升到 1080p - 合成：用 FFmpeg 生成 MP4
💡 总耗时：约 15 分钟（大部分时间在生成关键帧）
💾 显存峰值：7.2GB
✅ 五、相关工具推荐
| 工具 | 用途 | 链接 |
|---|---|---|
| ComfyUI-FramePack | 关键帧生成工作流 | GitHub |
| RIFE GUI / VFI App | 视频插帧 | GitHub |
| FFmpeg | 视频合成 | ffmpeg.org |
| Latent Couple | 控制多区域生成 | ComfyUI 插件 |
| Prompt Schedule | 渐进式提示词 | ComfyUI 核心功能 |
✅ 总结：如何用低配硬件生成连贯视频？
❌ 不要指望一个“生图模型”直接出视频
✅ 正确做法：“关键帧生成 + 光流插帧” 分阶段策略
推荐组合：
SDXL 生图模型（如 Juggernaut）
→ ComfyUI + FramePack 控制一致性
→ RIFE 插帧至 30fps
→ FFmpeg 合成视频
📌 优势：
- 显存需求低（8GB 显卡可用）
- 生成质量高
- 控制精度强（可精确控制角色、动作、表情）
- 完全本地运行，隐私安全
这正是目前个人用户在消费级显卡上生成高质量 AI 视频的最优解。