在 AIGC 领域，Text-to-Video（文生视频）一直被视为“抽卡游戏”。对于开发者和创作者而言，最大的痛点并非画质，而是“不可控”——角色闪烁、物理规律崩坏、时长受限。
近期，随着 B 站 UP 主 @黄浦江三文鱼 等人发布了长达 23 分钟的 AI 剧情长片，我们看到了解决这一问题的曙光。通过拆解这些工程级项目，我发现核心秘密不在于某个单一的“神级模型”，而在于一套模块化、分层治理的多模型协作 Workflow。
作为一名长期关注 AI 工程化的架构师，本文将跳出单纯的 Prompt 技巧，从系统架构的角度，解析如何搭建一条可控的 AI 视频生产流水线。
核心难点：为什么 Long-Form AI Video 这么难？
1. 行业基线：5-10 秒的物理墙
从行业基线看，当前大多数商用/开源视频大模型单次原生生成时长仍集中在 5–10 秒区间：早期 Runway、Pika 大多只支持 3–4 秒；Sora 将上限推进到 60 秒，但依然未开放；国内的可灵、即梦等服务在默认配置下单次输出时长也多在 5–10 秒之间。
这正是 Long-Form AI Video 需要用“多段拼接+首尾帧控制”来工程化突破的根本原因。
2. 底层逻辑：3D 时空扩散的显存爆炸
为什么大家都卡在 10 秒？
当前主流视频生成大模型大多采用“时空联合建模”的 3D 扩散结构，把时间轴当成一个额外维度，直接在高×宽×时长的潜在张量上做扩散，而不是一帧帧串行生成。

这意味着：无论你生成 2 秒还是 10 秒，都是一次性在一个巨大张量上反复迭代去噪。时间越长，这个张量的体积和显存占用就呈指数式膨胀。同时，为了保证帧间连贯性，模型需要在一个采样过程中同时“记住”所有帧的时序关系，Attention 的计算复杂度随时长迅速飙升，成为第二道“硬墙”。
3. 三大痛点总结
●Temporal Consistency (时序一致性)：Attention 机制容易“遗忘”初始设定。

●Prompt Adherence (语义对齐)：复杂的剧本描述往往让模型产生幻觉。

●VRAM Constraints (显存限制)：单次生成时长的物理瓶颈。

架构重构：多模型协作 Pipeline 设计
为了突破这些限制，我们需要引入“分治法” (Divide and Conquer) 思想。我们复刻了一套类似 UP 主的生产级 Workflow，整体架构如下：

一个基于 ComfyUI 理念的 DAG（有向无环图）流程：
●Layer 1: Asset Freeze (资产冻结层)
○工具：Midjourney / Stable Diffusion + LoRA

○产出：角色三视图、关键场景图 (作为 Reference Image)。

●Layer 2: Motion Generation (动态生成层)
○工具：可灵 AI (图生视频) / Runway Gen-3

○输入：Layer 1 的图像 + 首尾帧控制。

●Layer 3: Consistency Control (一致性控制层)
○技术：Inpainting (局部重绘) 修复崩坏细节。

●Layer 4: Super-Resolution (后处理层)
○工具：Topaz Video AI (4K Upscale)。

这套架构的核心在于：用“图生视频”替代“文生视频”，将不确定性收敛在第一层。
工程落地：节点式编排
在工程层面，这套 Workflow 非常适合通过**节点式编排工具（如 ComfyUI）**来实现。
●可视化可追溯：将“资产生成→I2V→Inpainting→超分”拆分为一个个节点，任何一次成功的镜头都可以完整复盘其 Seed、参数组合。

●易于自动化：在节点图稳定后，只需要通过脚本批量替换输入资产或分镜 JSON，就能半自动跑出上百个候选镜头。

工程参数与资源预估
在实战中，想要跑通这套 Pipeline，需要对资源有清晰的预估：
●分辨率与帧率：建议在生成阶段采用 720p / 12–24fps，以换取更高的成功率和更低的算力开销。最后再通过超分模块拉到 4K。

●显存与时长：在 24GB 显存的单卡上，稳定生成 5–10 秒 720p 视频是极限；更长时长往往需要切片分段生成。

●吞吐与迭代：生成一个 5 秒片段通常耗时几十秒到数分钟。产出 20 分钟成片往往需要成百上千次重生成。因此，“自动化的 Prompt 组装”至关重要。

实战解析：解决“不可控”的三板斧
1. 角色一致性：LoRA + Reference Only
在生成长视频前，必须先“炼丹”。我们发现，与其在 Prompt 里写“蓝眼睛、红围巾”，不如直接训练一个角色的 LoRA。
●操作步骤：MJ 生成三视图 →SD 训练 LoRA→I2V 环节强制带上 Reference Image。
2. 时长突破：首尾帧“缝合术”
国内模型（如可灵 2.0）支持“首尾帧控制”，这是无限延长视频的关键。
●逻辑：生成 Clip A (0-5s) →提取 A 的末帧作为 B 的首帧→提取 C 的首帧作为 B 的末帧 →让模型“填空”。
3. 20 万字 Prompt 的结构化管理
管理长视频的 Prompt 是一个工程问题。我们建议采用 JSON 结构来管理分镜脚本。
代码示例：Prompt 自动组装器
code Python

# 模拟一个简单的 Prompt 组装逻辑
class ShotGenerator:
    def __init__(self, world_style, character_lora):
        self.base_prompt = f"Best quality, 8k, {world_style}"
        self.lora = character_lora

    def generate_prompt(self, action, camera_move):
        """
        组装结构化提示词
        """
        # 强制将 LoRA 触发词放在最前，保证角色权重
        prompt = f"{self.lora}, {action}, {camera_move}"
        negative = "distortion, morphing, bad anatomy, text, watermark"
        
        return {
            "positive": f"{prompt}, {self.base_prompt}",
            "negative": negative,
            "parameters": {
                "motion_scale": 5,  # 控制运动幅度
                "seed": 42          # 固定种子以复现
            }
        }

踩坑经验与未来趋势
1. 对位关系：你选哪条路？
如果把当前的视频大模型粗略分成两类：
●端到端派 (Sora/Runway)：强调单次生成高质量长镜头，适合创意探索。

●拼接派 (可灵/即梦)：强调图+文混合驱动、多段拼接，适合成本敏感的工程化创作。
本文搭建的 Workflow 本质上属于第二条路线：承认单次生成能力有限，把“概率问题”封装进工程化中间层。

2. 模型侧的新方向
除了 Workflow 缝合，模型本身也在进化。近期有团队提出了“理论上支持无限时长”的自回归视频生成架构，以及“并行扩散”策略。但在这些技术产品化之前，多模型协作仍是目前最稳妥的解决方案。
结语
AI 视频正在从“玩具”走向“工具”。对于开发者而言，现在的机会不在于去训练一个大模型，而在于如何利用 ComfyUI 等工具，搭建一套高效的、可控的中间层 Pipeline。
当我们将“概率”封装在工程框架之内，AI 视频的“确定性”时代就到来了。