在 AI 視頻從 Demo 走向生產環境的過程中，最大的攔路虎不是畫質，而是“不可控”。角色閃爍、物理規律失效、時長受限……這些問題讓 AIGC 視頻在很長一段時間內只能作為“玩具”存在。
但近期，隨著一批時長超 20 分鐘的 AI 劇情片在 B 站走紅，我們看到了一套成熟的解決方案正在浮出水面。通過對這些工程文件的逆向拆解，我發現核心秘密在于建立了一套分層治理的Workflow。
本文將作為一份技術白皮書，為您解析如何搭建一套包含“資產凍結”、“動態生成”、“一致性控制”的 AI 視頻生產流水線。不論你是想做企業宣傳片，還是搭建自動化短視頻矩陣，這套架構都能提供參考。
核心難點：為什么 Long-Form AI Video 這么難？
1. 行業基線：5-10 秒的物理墻
從行業基線看，當前大多數商用/開源視頻大模型單次原生生成時長仍集中在 5–10 秒區間：早期 Runway、Pika 大多只支持 3–4 秒；Sora 將上限推進到 60 秒，但依然未開放；國內的可靈、即夢等服務在默認配置下單次輸出時長也多在 5–10 秒之間。
這正是 Long-Form AI Video 需要用“多段拼接+首尾幀控制”來工程化突破的根本原因。
2. 底層邏輯：3D 時空擴散的顯存爆炸
為什么大家都卡在 10 秒？
當前主流視頻生成大模型大多采用“時空聯合建?！钡?3D 擴散結構，把時間軸當成一個額外維度，直接在高×寬×時長的潛在張量上做擴散，而不是一幀幀串行生成。

這意味著：無論你生成 2 秒還是 10 秒，都是一次性在一個巨大張量上反復迭代去噪。時間越長，這個張量的體積和顯存占用就呈指數式膨脹。同時，為了保證幀間連貫性，模型需要在一個采樣過程中同時“記住”所有幀的時序關系，Attention 的計算復雜度隨時長迅速飆升，成為第二道“硬墻”。
3. 三大痛點總結
●Temporal Consistency (時序一致性)：Attention 機制容易“遺忘”初始設定。

●Prompt Adherence (語義對齊)：復雜的劇本描述往往讓模型產生幻覺。

●VRAM Constraints (顯存限制)：單次生成時長的物理瓶頸。

架構重構：多模型協作 Pipeline 設計
為了突破這些限制，我們需要引入“分治法” (Divide and Conquer) 思想。我們復刻了一套類似 UP 主的生產級 Workflow，整體架構如下：

一個基于 ComfyUI 理念的 DAG（有向無環圖）流程：
●Layer 1: Asset Freeze (資產凍結層)
○工具：Midjourney / Stable Diffusion + LoRA

○產出：角色三視圖、關鍵場景圖 (作為 Reference Image)。

●Layer 2: Motion Generation (動態生成層)
○工具：可靈 AI (圖生視頻) / Runway Gen-3

○輸入：Layer 1 的圖像 + 首尾幀控制。

●Layer 3: Consistency Control (一致性控制層)
○技術：Inpainting (局部重繪) 修復崩壞細節。

●Layer 4: Super-Resolution (后處理層)
○工具：Topaz Video AI (4K Upscale)。

這套架構的核心在于：用“圖生視頻”替代“文生視頻”，將不確定性收斂在第一層。
工程落地：節點式編排
在工程層面，這套 Workflow 非常適合通過**節點式編排工具（如 ComfyUI）**來實現。
●可視化可追溯：將“資產生成→I2V→Inpainting→超分”拆分為一個個節點，任何一次成功的鏡頭都可以完整復盤其 Seed、參數組合。

●易于自動化：在節點圖穩定后，只需要通過腳本批量替換輸入資產或分鏡 JSON，就能半自動跑出上百個候選鏡頭。

工程參數與資源預估
在實戰中，想要跑通這套 Pipeline，需要對資源有清晰的預估：
●分辨率與幀率：建議在生成階段采用 720p / 12–24fps，以換取更高的成功率和更低的算力開銷。最后再通過超分模塊拉到 4K。

●顯存與時長：在 24GB 顯存的單卡上，穩定生成 5–10 秒 720p 視頻是極限；更長時長往往需要切片分段生成。

●吞吐與迭代：生成一個 5 秒片段通常耗時幾十秒到數分鐘。產出 20 分鐘成片往往需要成百上千次重生成。因此，“自動化的 Prompt 組裝”至關重要。

實戰解析：解決“不可控”的三板斧
1. 角色一致性：LoRA + Reference Only
在生成長視頻前，必須先“煉丹”。我們發現，與其在 Prompt 里寫“藍眼睛、紅圍巾”，不如直接訓練一個角色的 LoRA。
●操作步驟：MJ 生成三視圖 →SD 訓練 LoRA→I2V 環節強制帶上 Reference Image。
2. 時長突破：首尾幀“縫合術”
國內模型（如可靈 2.0）支持“首尾幀控制”，這是無限延長視頻的關鍵。
●邏輯：生成 Clip A (0-5s) →提取 A 的末幀作為 B 的首幀→提取 C 的首幀作為 B 的末幀 →讓模型“填空”。
3. 20 萬字 Prompt 的結構化管理
管理長視頻的 Prompt 是一個工程問題。我們建議采用 JSON 結構來管理分鏡腳本。
代碼示例：Prompt 自動組裝器
code Python

# 模擬一個簡單的 Prompt 組裝邏輯
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):
        """
        組裝結構化提示詞
        """
        # 強制將 LoRA 觸發詞放在最前，保證角色權重
        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,  # 控制運動幅度
                "seed": 42          # 固定種子以復現
            }
        }

踩坑經驗與未來趨勢
1. 對位關系：你選哪條路？
如果把當前的視頻大模型粗略分成兩類：
●端到端派 (Sora/Runway)：強調單次生成高質量長鏡頭，適合創意探索。

●拼接派 (可靈/即夢)：強調圖+文混合驅動、多段拼接，適合成本敏感的工程化創作。
本文搭建的 Workflow 本質上屬于第二條路線：承認單次生成能力有限，把“概率問題”封裝進工程化中間層。

2. 模型側的新方向
除了 Workflow 縫合，模型本身也在進化。近期有團隊提出了“理論上支持無限時長”的自回歸視頻生成架構，以及“并行擴散”策略。但在這些技術產品化之前，多模型協作仍是目前最穩妥的解決方案。
結語
AI 視頻正在從“玩具”走向“工具”。對于開發者而言，現在的機會不在于去訓練一個大模型，而在于如何利用 ComfyUI 等工具，搭建一套高效的、可控的中間層 Pipeline。
當我們將“概率”封裝在工程框架之內，AI 視頻的“確定性”時代就到來了。