ComfyUI视频模型深度评测：哪款模型在真实场景下效果最佳？-开发者社区

ComfyUI视频模型深度评测：哪款模型在真实场景下效果最佳？

1. 为什么要在 ComfyUI 里做视频？

ComfyUI 把 Stable Diffusion 的“文生图”流程拆成节点，再把“图生图”“图生视频”串起来，等于给开发者搭了一套乐高：

想跑通工作流，拖拉拽就行，不用改 Python；
想插新模型，只要把 checkpoint 换成对应节点，prompt、LoRA、ControlNet 都能原地复用；
想批量出片，开--multi-gpu就能并行跑。

典型落地场景：

短视频平台 15 秒素材批量生成；
影视分镜预演，先出 576×320 粗稿，再超分到 2K；
直播礼物实时换背景，帧率 ≥ 12 fps 即可。

一句话：ComfyUI = 低代码 + 可复现 + 易横向对比，正好拿来给视频模型“跑分”。

2. 五款主流模型横评

测试硬件：

RTX 4090 24 GB / i7-13700K / 64 GB DDR5
CUDA 12.2 / PyTorch 2.2 / ComfyUI 最新 commit

统一输入：8 张 512×512 静帧（SD 1.5 潜空间分辨率），prompt 固定“a girl walking in the rain, cinematic, 24fps”，步数 20，CFG 7.5，seed 1234。

模型	输出分辨率	帧数	单帧耗时	显存峰值	运动连贯性	细节保留	调参难度
Stable Video Diffusion (SVD) 1.1	512×512	14	0.42 s	15.3 GB	8.5/10	8.7/10	中
AnimateDiff v3	512×512	16	0.28 s	10.1 GB	7.5/10	7.8/10	低
VideoCrafter2	512×512	16	0.55 s	17.6 GB	8.0/10	8.2/10	高
ModelScopeT2V	256×256	8	0.18 s	6.4 GB	6.5/10	6.8/10	低
SVD-XT (高帧率版)	512×512	25	0.63 s	18.9 GB	9.0/10	8.6/10	高

注：单帧耗时 = 总推理时间 ÷ 输出帧数，含 VAE decode。

2.1 生成质量肉眼可见的差异

SVD 1.1 雨丝轨迹最稳，侧面脸部在 8-14 帧之间无崩坏；
AnimateDiff 轻微“滑步”，但胜在速度快，适合对连贯性要求不高的 4 秒短镜头；
VideoCrafter2 暗部噪点最少，可直出 10 bit 色深，但 0 fresh 帧会闪；
ModelScopeT2V 分辨率低，放大后糊，不过 6G 显存就能跑，老显卡福音；
SVD-XT 把帧率翻倍，慢 50% 也值，影视级预演可接受。

2.2 分辨率再往上拉会怎样？

把 SVD 升到 1024×1024，24 GB 显存直接占满，单帧耗时 1.15 s，运动一致性反而下降——显存带宽瓶颈导致 attention 分块，边缘出现抖动。结论：> 720p 先出 512 再 Real-ESRGAN 超分，比原生高分辨率更稳。

3. 可复现的测试脚本

下面给出最小可运行代码，直接挂在 ComfyUI 的custom_nodes里当测试节点用，也可抽出来独立跑。

# test_video_model.py # 依赖：torch, comfy, einops, decord import torch, time, json from comfy.model_management import get_torch_device from nodes import common_ksampler class VideoModelBench: @classmethod def INPUT_TYPES(cls): return {"required": { "model": ("MODEL",), "clip": ("CLIP",), "vae": ("VAE",), "prompt": ("STRING", {"default": "a girl walking in the rain, cinematic"}), "frames": ("INT", {"default": 14, "min": 8, "max": 32}), "resolution": ("INT", {"default": 512, "min": 256, "max": 1024}) }} RETURN_TYPES = ("STRING",) FUNCTION = "benchmark" CATEGORY = "video_test" def benchmark(self, model, clip, vae, prompt, frames, resolution): device = get_torch_device() # 1. 文本 encode tokens = clip.tokenize(prompt) cond, pooled = clip.encode_from_tokens(tokens, return_pooled=True) # 2. 构造潜空间噪声 latent = torch.randn([1, 4, frames, resolution//8, resolution//8], device=device) # 3. 采样 start = time.time() samples = common_ksampler(model, 1234, 20, 7.5, cond, latent, frames=frames) # 4. VAE decode 第一帧算显存 torch.cuda.reset_peak_memory_stats() _ = vae.decode(samples[0,:1,:,:,:]) # 仅 decode 一帧省时间 mem = torch.cuda.max_memory_allocated() / 1024**3 cost = time.time() - start report = { "model": model.__class__.__name__, "resolution": resolution, "frames": frames, "total_time_s": round(cost, 2), "peak_memory_gb": round(mem, 2), "avg_seconds_per_frame": round(cost/frames, 3) } return (json.dumps(report, ensure_ascii=False),)

把返回的 JSON 直接写进 CSV，就能画柱状图。

4. 模型参数调节对照表（SVD 1.1 为例）

参数	推荐值	拉高影响	拉低影响
motion_bucket_id	127	运动幅度大，易崩	画面几乎静止
fps	14	高帧率显存翻倍	低帧率跳变
augmentation_level	0.0	>0.3 出现随机缩放	无
min_guidance_scale	3.0	过低会糊	无
cond_aug	0.02	0 时首帧严格复用	0.1 以上首帧被改

经验：先锁 127/14/0.02，出片后再±20 微调 motion_bucket，就能控制“走路”还是“跑步”。

5. 生产环境踩坑指南

5.1 显存不足时的优化

用--lowvram模式，ComfyUI 会自动把 VAE 切片，峰值降 30%；
把 attention_slice_tile 改 4，显存再省 1.5 GB，耗时仅增 8%；
先出 256×256 8 帧，再 Tile 超分 + RIFE 插帧，效果可接受。

5.2 避免画面闪烁

固定 seed，把 augmentation_level 打到 0；
首帧与尾帧用相同 latent 噪声，循环片段无跳帧；
后期加 3 帧淡入淡出，肉眼闪感下降 70%。

5.3 批量生成资源分配

写 outer loop 把 prompt 写进 jsonl，每行带唯一 task_id；
起 4 进程，每进程绑定 1 张 4090，NUMA 节点隔离；
显存占用 > 20 GB 时自动落盘到 NVMe，防止 OOM 把系统拖死。

6. 场景选型一句话总结

场景	首推理模型	备选	备注
短视频 4 秒炫技	AnimateDiff	ModelScopeT2V	速度优先
影视级 10 秒预演	SVD 1.1	VideoCrafter2	质量优先
实时 12 fps 直播	SVD-XT 降分辨率	——	需 TensorRT 加速