关键要点
研究表明，Stable Diffusion 本身生成较长视频有一定限制，但通过扩展工具如 AnimateDiff 和 Stable Video Diffusion（SVD）可以实现。
证据倾向于使用 AnimateDiff 在 ComfyUI 中，通过链式多段 16 帧生成，理论上可以创建无限长度的视频。
实际生成较长视频可能需要后处理，如帧插值，以确保流畅性，这可能带来意想不到的计算成本增加。
Stable Diffusion 是一个文本生成图像的模型，本身不直接支持长视频生成。但通过一些扩展工具和技巧，可以生成较长的视频序列。以下是主要方法，适合普通用户理解。
使用 AnimateDiff 在 ComfyUI 中生成
方法：使用 AnimateDiff 扩展，特别是在 ComfyUI 中，通过设置总帧数（如 64 帧）并保持上下文长度为 16，系统会自动分段生成并重叠，确保连续性。
优势：理论上可以生成任意长度的视频，适合需要动态内容的场景。
步骤：
安装 ComfyUI 和 AnimateDiff 节点。
加载工作流，设置总帧数和帧率（如 12 fps）。
使用提示调度调整内容变化。
生成后用工具合成视频文件。
示例：想生成 100 秒视频（12 fps），需设置 1200 帧，ComfyUI 会分段处理。
使用 Stable Video Diffusion（SVD）拼接
方法：SVD 可以生成 14 或 25 帧的短视频（约 2-4 秒），通过取最后一帧作为下一段的输入图像，拼接多个短片形成较长视频。
局限：拼接可能导致不连续，需后处理优化。
适合场景：需要高分辨率短片拼接的长视频，如广告片段。
意想不到的细节
生成长视频的计算成本可能远高于预期，尤其是在高帧率或高分辨率下，可能需要强大的 GPU 支持，这对普通用户来说可能是个挑战。
详细调研报告
Stable Diffusion 是一个基于扩散模型的文本生成图像工具，发布于 2022 年，主要用于生成静态图像。然而，用户需求扩展到视频生成，尤其是较长视频（超过几秒）的生成，这需要额外的工具和技巧。本报告详细探讨如何利用 Stable Diffusion 的扩展实现这一目标，涵盖原理、工具、步骤和局限。
背景与原理
Stable Diffusion 的核心是通过从噪声逐步生成图像，结合文本提示（prompt）和潜在空间（latent space）操作。生成视频需要引入时间维度（temporal dimension），让多帧图像保持一致性。现有方法主要依赖以下扩展：
AnimateDiff：一个插件，通过添加运动模块（Motion Module）到 U-Net，使模型生成多帧动画。
Stable Video Diffusion（SVD）：Stability AI 发布的图像到视频模型，基于 Stable Diffusion，生成短视频片段。
生成较长视频的方法
1. 使用 AnimateDiff 在 ComfyUI 中
ComfyUI 是一个基于节点的 Stable Diffusion 接口，高度可定制，适合复杂工作流。AnimateDiff 在 ComfyUI 中通过以下方式生成较长视频：
无限上下文长度技术：通过 Kosinkadink 的 ComfyUI-AnimateDiff-Evolved 节点，支持链式多段生成。用户设置总帧数（如 64 帧），上下文长度保持 16，系统自动分段重叠，确保连续性。例如，生成 64 帧视频，实际分 4 段，每段 16 帧，前后重叠部分保持一致。
提示调度（Prompt Scheduling）：通过调整提示随时间变化，创建叙事性内容。例如，从“一只猫走路”到“猫跳跃”，再到“猫落地”，形成故事线。
帧率与长度：帧率（如 12 fps）决定视频速度，总帧数决定长度。例如，1200 帧在 12 fps 下为 100 秒视频。
根据 Civitai 指南，用户可以设置图像加载上限为 0 以运行所有帧，或指定部分帧数，适合长视频生成。
2. 使用 Stable Video Diffusion（SVD）拼接
SVD 是 Stability AI 发布的图像到视频模型，支持生成 14 帧（SVD）或 25 帧（SVD-XT）的短视频，长度约 2-4 秒，帧率可定制（3-30 fps）。具体步骤：
生成第一段视频，取最后一帧作为下一段的输入图像，重复生成多段。
使用后处理工具（如帧插值）优化拼接处的连续性。
根据 Hugging Face 文档，SVD 适合高分辨率（576x1024）短片，但拼接可能导致运动不连续，需额外优化。
模型
帧数
最大长度（fps=10）
适用场景
SVD
14
~1.4 秒
高质量短片拼接
SVD-XT
25
~2.5 秒
稍长短片拼接
AnimateDiff
无限（分段）
理论无限，实际受计算限制
叙事性长视频生成
3. 后处理与优化
生成长视频后，可能需要：
帧插值：使用工具如 RIFE 或 FlowFrames 增加帧数，改善流畅性。
去闪烁（Deflickering）：通过 ControlNet 或其他方法减少帧间闪烁。
视频编辑：用软件如 Adobe Premiere 或 DaVinci Resolve 拼接和润色。
工具与平台支持
ComfyUI：推荐使用，节点化设计适合长视频工作流，支持 AnimateDiff 和提示调度。安装指南见 GitHub 仓库。
Automatic1111：也支持 AnimateDiff，但长视频生成较复杂，适合初学者短视频。
SVD 部署：可通过 Hugging Face Diffusers 库运行，需安装相关依赖，详见 官方文档。
局限与挑战
计算资源：长视频生成需要高性能 GPU，普通用户可能受限于显存（如 12GB 以上推荐）。
一致性：分段生成可能导致运动或内容不连续，需后处理优化。
生成时间：每段生成耗时长，总时间随帧数线性增加。
社区反馈：根据 Reddit 讨论（示例帖子），长视频生成仍需手动调整，效果因模型和提示而异。
实际案例
假设生成 30 秒视频（30 fps，900 帧）：
使用 AnimateDiff，设置 900 帧，上下文 16，ComfyUI 分段生成，每段重叠 8 帧，总耗时约 30 分钟（3070ti，6 步采样）。
使用 SVD，需生成 22 段（25 帧/段），拼接后需帧插值，耗时更长，效果可能不连贯。
结论
研究表明，生成较长视频的最佳方法是使用 AnimateDiff 在 ComfyUI 中，通过链式分段和提示调度实现理论无限长度。SVD 适合短片拼接，但需后处理优化。用户需权衡计算成本和效果，推荐从简单工作流开始，逐步优化。