✅ 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。

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✅ 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]

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✅ 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

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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

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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

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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）

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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
  

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✅ 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）	⭐⭐⭐⭐⭐

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✅ 四、实际案例：用 4060 8GB 生成 10 秒角色动画

1. 生成关键帧：用 Proteus + IP-Adapter-FaceID 生成 10 张图（每秒1帧）
2. 修复细节：用 FaceDetailer 修复面部
3. 插帧：用 RIFE 将 10 帧插到 300 帧（30fps）
4. 超分：用 Real-ESRGAN 提升到 1080p
5. 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

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✅ 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

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✅ 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。