[ComfyUI]AI 视频生成的 “枷锁” 破了！SVI 靠误差循环：时长无上限，画面不跑偏，开源工具直接用

嘟先生 · 6 小时前

EPFL 团队开源的 Stable Video Infinity（SVI）突破 AI 视频生成时长限制，通过误差循环技术动态修正累积错误，支持多场景叙事、音频 / 骨骼驱动等复杂任务，10 分钟《猫和老鼠》演示验证其稳定性。

一、SVI长视频生成介绍
你还在为 AI 生成视频时长太短而烦恼吗？还在纠结视频画面 "漂移"、场景断层吗？今天给大家介绍一个颠覆性的开源项目 ——Stable Video Infinity（SVI），它能让 AI 生成视频突破时长限制，轻松产出 10 分钟甚至更长的连贯内容！

什么是 Stable Video Infinity？
来自瑞士联邦理工学院（EPFL）VITA 实验室的研究者们，推出了这款名为 "稳定视频无限" 的模型。它最牛的地方在于：彻底打破视频生成的时长枷锁，无论是多场景短片、单镜头动画，还是音频驱动的对话视频、骨骼控制的舞蹈动画，都能做到时间连续、场景自然过渡。
更惊喜的是，整个项目完全开源！训练代码、评估脚本、数据集全部公开，甚至连模型都能在 Hugging Face 直接下载。普通开发者也能基于它打造自己的无限视频生成工具。

SVI 的四大核心亮点
OpenSVI：一切都是开源的：训练和评估脚本、数据集等等。
无限长度 ：视频时长没有固有限制;生成任意长的故事（参见 10 分钟的“猫和老鼠”演示）。
多功能 ：支持多种野外生成任务：多场景短片、单场景动画、骨架/音频条件生成、动画片等。
高效：仅调整 LoRA 适配器，需要很少的训练数据：任何人都可以轻松制作自己的 SVI。

技术揭秘：为什么 SVI 能做到 "无限长"？
核心秘诀在于Error Recycling（误差循环）技术。传统视频生成时，每帧的微小误差会不断累积，导致画面逐渐 "跑偏"（比如人物慢慢变形、场景莫名切换）。
而 SVI 通过特殊的误差缓存机制，能动态修正这些累积错误，让每一段新生成的视频都和前面内容保持一致。就像给 AI 装上了 "记忆 + 纠错" 功能，无论生成多久都不会 "失忆"。
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我们今天的话就先来玩Shot和Film。
论文地址: https://arxiv.org/abs/2510.09212
项目主页: https://stable-video-infinity.github.io/homepage/
代码仓库: https://github.com/vita-epfl/stable-video-infinity

二、相关安装
SVI的模型挺多的：
SVI-Shot：适合单场景长视频
SVI-Film：支持多场景电影级生成
SVI-Talk：音频驱动的对话视频
SVI-Dance：骨骼控制的舞蹈动画

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模型下载：https://huggingface.co/Kijai/Wan ... able-Video-Infinity

KJ这边提供了这些对应的模型下载：

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我网盘也提供了，大家自行前往下载

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三、测评体验
工作流已发Runninghub，前往体验or下载：
SVI SHOT 1分钟长视频（适合变化小的）：https://www.runninghub.cn/post/1 ... iteCode=kol01-rh024
SVI FILM长视频工作流（适合多场景） ：https://www.runninghub.cn/post/1 ... iteCode=kol01-rh024

目前官方其实就给出了 SVI-Shot 工作流程。Film的是第三方作者分享的，所以今天我们也只分享这2个，其他剩余的等后面完善了再分享。

3.1 SVI-Shot版
Shot版本适合单场景的，就是重复一个提示词无限跑，或者变化比较小的，比如人做一些简单姿势之类的，场景不变背景不变的。

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这个流的流程说一下：
首次正常的图生视频流程，8步出视频。
第二次开始用上一个视频的尾帧当做参考图去重新生成视频
然后每次跑的视频都接到之前的视频尾部

就是这么简单，我们来看看模型加载

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用的是WAN2.1 I2V的模型，结合上lightx2v加速lora以及这里用到的svi-shot lora。
第二次开始的话，提取尾帧，传入到WanVideo VACE Start To End Frame的start_image中，上传的那种图当做Control_images传入。
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最后就是拼接视频了

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我们来看2个案例：
下面这个是同一个提示词，当时生成了35秒，也就是采样了7次。
一艘线条流畅的白色机动游艇在碧绿的海面上疾驰，在晴朗的蓝天下，身后留下一道引人注目的白色泡沫尾迹。

下面这个是不同的提示词，出的效果：
女孩对着镜头微笑
相机拉远，女孩用手比出心形
相机拉近，女孩轻轻亲吻镜头
相机从左向右移动，女孩对着镜头微笑
相机从右向左移动，女孩做出拥抱的姿势
相机从左前方拍摄，女孩张着嘴含着自己的手指
相机绕着女孩转动，女孩摆出性感姿势
女孩对着镜头微笑
相机拉远，女孩用手比出心形
相机拉近，女孩轻轻亲吻镜头

可以看到，视频的质量还是不错的，质量劣化的很少，特别是相同提示词那种，基本可以保持很高的视频质量。

3.2 SVI-FILM版
SVI-FILM版的话，支持更多的场景，也就是提示词可以不同，场景可以更多一些。

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首先模型这里lora要选择对应的 film版本

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然后需要注意的些节点，官方推荐是上一个视频的最后五帧当做参考图传入下一个视频里面，也就是下图中传入到WanVideo ImageToVideo Encode的start_image参数中。

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剩下的也就是正常的采样出视频了，每次都合并前面出的视频，最中间就出来了长视频的视频了，效果别说还挺好的。
下面是跑的案例：
一只暹罗小猫紧紧地躺在一顶草帽里，头微微倾斜，好奇地凝视着一边。
小猫决定探索房间，从帽子里跳到下面柔软的地毯上。
小猫看到一个羽毛玩具，立即扑向它，在客厅里追着它。
羽毛玩具卡在角落里，导致小猫爬上附近的家具才能到达它。
小猫在玩羽毛玩具时，不小心划伤了沙发的扶手。
主人注意到划痕，轻轻地将小猫从家具上移开，将其放回帽子中以确保安全。
小猫仍然顽皮，决定调查一个被移到地板上的盒子。
在盒子里，小猫发现了一只小玩具老鼠，它热情地扑向它。
当小猫在房子里追逐玩具老鼠时，它的兴奋程度越来越高，造成了一些小混乱。
过了一会儿，小猫累坏了，在客厅地板上睡着了，仍然抓着玩具老鼠
猫咪视频47秒，这个前期还好，后期有点变了，特别黑是放回帽子这里（30秒这里），好像帽子变了，导致后面的都开始有些变化。
女孩对着镜头微笑
相机拉远，女孩用手比出心形
相机拉近，女孩轻轻做了个飞吻
相机从左向右移动，女孩对着镜头微笑
相机从右向左移动，女孩做出拥抱的姿势
相机从左前方拍摄，女孩张着嘴含着自己的手指
相机绕着女孩转动，女孩摆出性感姿势
女孩一只手比了个剪刀手手势
女孩子嘟嘴巴
相机拉远，女孩挥手

这个视频也是47秒，女孩前面还好，16-20秒的时候好像就有点变化了，特别是脸部，越往后就劣化的越严重。
这个不懂是不是RH没更新到最新的版本导致的，大家本地试试，工作流是没问题的。

注意事项
每个视频片段需用不同种子
电影模式（Film）用 5 帧运动，镜头模式（Shot）用 1 帧
SVI-FILM适合多场景的变化大一些，而SVI-Shot 适用于没有太大运动的场景，例如一个人在说话做一些轻微的表情动作变化。

四、在线使用
云端镜像
大家如果没有本地 ComfyUI 环境，或者本地显卡配置低于 16G 的，可以使用嘟嘟部署的仙宫云镜像，可直接加载使用。后续分享的工作流都会更像到镜像中，一周更新一次，方便大学学习。
目前整合了2个镜像，一个是Flux绘图用的，另外一个是针对视频模型的，之所以分开是一些模型兼容问题，分开比较好处理。
镜像名称：嘟嘟AI绘画趣味学

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云平台镜像地址：
https://www.xiangongyun.com/image/detail/d961a7dc-ade3-4bd5-a7c6-92ac49ff5e4b?r=37BCLY
https://www.xiangongyun.com/image/detail/81716d29-4461-4b0b-ba4b-7b9b7dd569d3?r=37BCLY
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