Stable Video Diffusion怎么用 SVD视频生成模型本地ComfyUI部署【教学】

需手动下载SVD模型文件并放入models/video_models/，安装ComfyUI-VideoHelperSuite和comfyui-svd节点，配置GPU显存参数，构建图像输入→SVDImageToVideo→VAEDecodeTiled→Save Video工作流，注意motion_bucket_id设为127、video_frames≤21、decode_chunk_size匹配帧数。

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如果您希望在本地使用Stable Video Diffusion（SVD）模型生成视频，并通过ComfyUI界面进行可视化操作，则需完成模型加载、节点配置与工作流搭建。以下是实现该目标的具体步骤：

一、准备SVD模型文件

SVD模型不包含在ComfyUI默认模型库中，需手动下载官方发布的权重文件并放置于指定路径，确保ComfyUI能正确识别和加载。

1、访问Hugging Face官方仓库，搜索stabilityai/stable-video-diffusion-img2vid-xt或对应版本模型页面。

2、下载pytorch_model.bin（或safetensors格式）文件，以及配套的config.json和model_index.json。

3、将上述文件放入ComfyUI根目录下的models/checkpoints/子目录，或更推荐的路径：models/video_models/（需提前创建该文件夹）。

二、安装SVD专用自定义节点

ComfyUI原生不支持SVD视频生成流程，必须借助第三方节点扩展实现图像输入、帧时序建模与视频解码功能。

1、打开ComfyUI所在终端，执行命令：cd ComfyUI/custom_nodes。

2、运行：git clone https://github.com/Kosinkadink/ComfyUI-VideoHelperSuite.git。

3、再执行：git clone https://github.com/ArtVentureX/comfyui-svd.git。

4、重启ComfyUI，确认节点列表中出现SVDImageToVideo、SVDFrameDecode等新节点。

三、配置GPU显存与精度参数

SVD对显存要求较高，尤其在生成25帧以上视频时易触发OOM错误，需通过环境变量与节点参数协同控制资源占用。

1、启动ComfyUI前，在启动脚本中添加：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:128。

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