云工具还是本地部署：两条制作路线怎么选
这一页解决开拍前的第二道关卡：把路线定死。流程卡的第 2 格「路线选定：云端或本地」就在这里打勾——AI 短剧的每一环都要靠 AI 视频生成工具执行，工具在云端平台跑，还是在自己电脑上跑，就是这一页要做的决定。本页不装软件、不花钱，产出只有一样东西：三行路线选择声明（开工前三份纸面文件的第二份）。
学完你能做什么
- 用钱、硬件、学习成本三条门槛，比较云端与本地两类 AI 视频生成工具路线
- 分开读懂 Wan2.2 的两套官方显存说法：ComfyUI 工作流的 8GB 与官方仓库脚本的 24GB/80GB，不再被二手信息带偏
- 没有独立显卡时，列出云端备选（Comfy Cloud、Runway 等），并给每个选项标上「已核验 / 未核验」
- 写下三行路线选择声明，作为 1.4 成本表和镜头课的执行依据
你现在的困境
- 「想学 AI 短剧，但听说本地跑视频模型要 24GB 显存，我的笔记本连独显都没有」
- 「有人说 8GB 就能跑，有人说要 80GB，差了十倍，不知道该信谁」
- 「云端平台看着点几下就能出视频，可价格看不懂，怕刚入门就乱花钱」
什么时候用这一招
当你需要：
- 在写剧本、做分镜之前，定好每一环用什么 AI 视频生成工具执行
- 判断自己的电脑能不能跑本地视频生成，不能的话找到替代路径
而且不想：
- 还没产出第一个镜头，就先为用不上的会员和点数花钱
- 装了几天环境，才发现显卡根本带不动
🎒 开始前的准备
- 读过 原创故事最小范围：单场景、少角色、30–60 秒，手里有五行选题范围声明
- 查到自己电脑的显卡型号与显存大小（Windows：任务管理器 →「性能」→ GPU；macOS：「关于本机」→「系统报告」；查不到独立显卡就记「无独显」）
- 本页只做决定、不花钱：不需要注册账号，也不需要下载任何软件
核心思路
路线不改变制作流程，只改变每一环用什么工具执行。
全流程总览 里的环节——故事、分镜、素材、镜头、成片——两条路线都要完整走一遍。分岔只发生在「生成镜头」这一环：云端路线用平台的算力跑 AI 视频生成工具，本地路线用自己电脑的显卡跑开源模型。
| 维度 | 云端路线 | 本地路线 |
|---|---|---|
| 怎么跑 | 浏览器里用平台算力 | 自己电脑的显卡跑开源模型 |
| 代表 | Comfy Cloud、Runway、可灵等 | ComfyUI + Wan2.2 开源模型（Wan2.2 为 Apache 2.0） |
| 硬件门槛 | 能上网的电脑即可 | 带独立显卡，显存分档（见第 2 步） |
| 花钱方式 | 为平台算力付费，价格未核验 | 模型开源，成本在硬件、电费与时间 |
| 学习成本 | 免安装；云 ComfyUI 的工作流和本地是同一套 | 安装、模型目录、工作流都要自己管 |
| 适合谁 | 无独显、想先快速试做 | 有独显、想反复练习不按次花钱 |
💡 本课程的默认安排
有独立显卡 → 本地路线（ComfyUI + Wan2.2 5B）；没有独立显卡 → 云端路线（Comfy Cloud 起步）。这是教学设计的默认值，不是唯一答案——第 3 步会把三条门槛摆出来，你自己拍板。
本地路线的时间成本有官方参考：Wan2.2 的 TI2V-5B 在无专门优化时，单张消费级 GPU 可在 9 分钟内生成 5 秒 720P 视频（官方仓库说明）。练习片按 6–20 个镜头估算，每个镜头都要等生成、还可能重试——这笔时间账正是 1.4 预算表要记的东西。
跟我做
第 1 步：查清你电脑的显存档位
为什么：路线选择的第一依据是硬件。显存数字不查清楚，后面全是猜。
按准备清单里的方法查显卡型号与显存大小，把结果写进文档，格式不限：
我的硬件
显卡型号：____________
显存大小：____GB（查不到独立显卡就写「无独显」）你应该看到：一个具体的显存数字（如 8GB / 12GB / 16GB / 24GB），或者明确的「无独显」。
- 小检查：显存数字或「无独显」已经记进文档，不是「好像差不多」
第 2 步：分开读 Wan2.2 的两套显存说法
为什么：同一个 5B 模型，网上流传 8GB 和 24GB 两种说法，而且都出自官方——因为它们说的是两种不同的运行方式。混着读，必然选错路线。
| 运行方式 | 模型 | 官方显存说法 | 降显存参数 | 出处 |
|---|---|---|---|---|
| ComfyUI 官方工作流 | Wan2.2 TI2V-5B | 8GB 显存即可（原生 offloading 自动卸载） | 无需手动配置 | ComfyUI 官方教程 |
官方仓库脚本 generate.py | Wan2.2 TI2V-5B | 至少 24GB（如 RTX 4090） | 命令已带 --offload_model True --convert_model_dtype --t5_cpu | Wan2.2 官方仓库 |
官方仓库脚本 generate.py | Wan2.2 14B 系列（T2V/I2V/S2V） | 至少 80GB | OOM 时可用上面三个参数降显存 | Wan2.2 官方仓库 |
读法只有三句：
- 先问运行方式：ComfyUI 工作流和官方脚本
generate.py是两套代码、两个门槛，说法不同不矛盾。 - 再问模型档位：本课程练习片用 5B（TI2V-5B）；14B 系列门槛高一个量级，练习不碰。
- 最后对号入座：把第 1 步查到的显存对进去——≥8GB，本地路线可行；<8GB 或无独显，直接进第 3 步看云端。
顺带确认产出规格：官方说明 TI2V-5B 支持 720P（横版 1280*704 / 竖版 704*1280）、24 FPS。上一课画幅选了竖屏的话，本地 5B 路线直接支持，不用改选题。
你应该看到：你的显存数字在表里有了档位结论——「本地 5B 可行」或「转云端」。
- 小检查：能说出两套说法各自的运行方式和出处，档位结论已写进文档
💡 本地可行的读者先别急着装
ComfyUI 怎么装、模型文件放哪里，本课程不重复讲，直接复用 ComfyUI 栏目（见文末相关教程）。这一页只定路线，动手装环境是镜头课之前的事。
第 3 步：比较云端与本地 AI 视频生成工具的三条门槛
为什么：硬件只是门槛之一。钱、硬件、学习成本三条一起看，才知道哪条路线适合现在的你。
对照核心思路的对比表，逐条回答：
路线三条门槛检查
□ 钱：云端要为算力付费（价格未核验，注册前看官网）；本地模型开源，我接受花时间和电费吗？
□ 硬件：云端有网就行；本地的显存档位过了吗（第 2 步结论）？
□ 学习成本：本地要装环境、管模型文件；云端免安装，但工作流学习省不掉无独显或显存不足？云端备选清单如下，每个选项都标了本栏目的核验状态：
| 云端选项 | 是什么 | 本栏目核验状态 |
|---|---|---|
| Comfy Cloud（cloud.comfy.org） | 浏览器里跑同一套 ComfyUI 工作流；官方教程为 Wan2.2 5B 提供同款模板（video_wan2_2_5B_ti2v） | 已核验：模板入口存在；价格未核验 |
| Runway | 云端 AI 视频生成工具；官方帮助把制作流程描述为「故事 → 分镜 → 角色参考 → 多个短片段 → 剪辑组合」 | 已核验：官方流程摘要；界面操作与价格未核验 |
| 可灵、即梦、剪映 | 国内云端产品（可灵官网 klingai.com） | 未核验：仅确认产品存在，操作、价格、授权均未核验 |
两个容易忽略的点：
- Comfy Cloud 的版本节奏：官方文档提醒，Cloud 要等 ComfyUI 稳定版发布后才更新，个别新节点可能要等下一个稳定版才可用。
- 形态比品牌重要：本课程镜头课按 ComfyUI 工作流讲解。选云 ComfyUI 形态（Comfy Cloud）可以无缝跟课；选成品平台（Runway、可灵等）的话界面不通用，跟课练习会打折。
你应该看到：每条云端选项都有了「已核验 / 未核验」标记，你能说出自己首选的云端备选是哪个、为什么。
- 小检查：云端首选已圈出，且能说出它的核验状态
第 4 步：写下三行路线选择声明
为什么：路线不写死，1.4 的成本表不知道该记点数还是记时间，镜头课也不知道按哪条路线开工。这份声明就是流程卡第 2 格「路线选定：云端或本地」的打勾凭证。
本地路线版（本课程教学示例）：
我的路线选择声明
主路线：本地 ComfyUI + Wan2.2 TI2V-5B（我的显存：__GB，≥8GB 档过关）
备选路线：Comfy Cloud（显存不足或不在自己电脑旁时用）
执行说明：镜头生成按本地工作流跟课；成本从 1.4 预算表开始记云端路线版（本课程教学示例）：
我的路线选择声明
主路线：云端 Comfy Cloud + Wan2.2 5B 模板（无独显）
备选路线：____________（第二云端平台，或以后升级独显）
执行说明：跟课用云 ComfyUI 同款模板；成本记平台点数（价格以官网为准）你应该看到：三行声明落进文档，主路线有名字，备选路线有名字或留空待定。从下一课起，预算表就按这份声明记。
- 小检查：声明已写死，主路线与第 1 步查到的硬件、第 3 步的门槛结论对得上
检查点 ✅
- 查过自己电脑的显存，档位结论明确（≥8GB / <8GB / 无独显）
- 能说出 Wan2.2 两套显存说法分别对应哪种运行方式、哪个出处
- 无独显时能说出至少一个云端备选，并知道它的核验状态
- 三行路线选择声明已写进文档，流程卡第 2 格可以打勾
- 知道云端平台的价格与点数规则未在本栏目核验，注册前以各平台官网为准
踩坑提醒
❌ 把两套显存说法混成一句
现象：「Wan2.2 官方说要 24GB 显存，可 ComfyUI 又说 8GB 就能跑，肯定有一个在吹牛。」
原因：两句都出自官方，但说的是两种运行方式——ComfyUI 官方工作流有原生 offloading，5B 版 8GB 显存即可；官方仓库的 generate.py 脚本是另一套推理代码，同一个模型要至少 24GB（如 RTX 4090）。
正确做法：看到任何显存说法，先问「哪种运行方式、哪个模型、哪个出处」。跟本课程练习就用 ComfyUI 工作流 + 5B，按 8GB 档规划。
❌ 显存不够，硬跑 14B
现象：8GB 显存直接下载 14B 模型，生成时爆显存。
原因：14B 系列的官方脚本单卡命令标注至少 80GB 显存，和家用显卡差一个量级。
正确做法：练习片一律用 5B（TI2V-5B）。确实显存紧张时，存在社区量化版（GGUF）降显存的路径（社区资源，非官方保证），详见 镜头失败诊断：60 秒定位问题；或者干脆转云端路线。
❌ 还没定路线，先充钱
现象：看到「免费试用」就注册充值，点数花完了，一个能用的镜头都没生成。
原因：各平台的价格与点数规则本栏目未核验，计费方式各不相同；没写路线声明就花钱，等于为不确定的方案买单。
正确做法：先写三行路线声明，再进 成本与试错记录表，把「花多少钱、换几个镜头」算清楚。第一遍试做的原则是花最少的钱。
❌ 以为一张显卡能跑所有视频模型
现象：「我的卡能跑 5B，那 14B、以后更大的模型肯定也没问题。」
原因：同一家族的模型显存门槛能差一个量级（5B 在 ComfyUI 工作流 8GB，14B 在官方脚本 80GB）。能跑某个模型，不等于能跑所有视频模型。
正确做法：换任何模型前，先查它的官方显存说明，按第 2 步的方法重新对档位。
进阶技巧（可选）
- 国内下载渠道：Wan2.2 全系列模型除 HuggingFace 外，官方同步提供 ModelScope（国内渠道）下载，用
modelscope-cli即可拉取——国内用户的备选下载路径。 - 80GB 显存的加速选项：官方仓库说明，80GB 以上的卡可以去掉
--offload_model True、--convert_model_dtype、--t5_cpu三个参数换速度。练习片用不到，知道有这回事即可。 - Wan2.2 家族一览：除了练习用的 TI2V-5B，还有 T2V-A14B、I2V-A14B、S2V-14B、Animate-14B——前三个的官方脚本单卡标注至少 80GB，Animate-14B 官方未标注显存要求，等第一部片子毕业后再考虑。
本课小结
✅ 到这里，你已经：
- 用钱、硬件、学习成本三条门槛，比较了云端与本地两类 AI 视频生成工具路线
- 分开读懂了 Wan2.2 的两套显存说法：ComfyUI 工作流 5B 8GB；官方脚本 5B 24GB、14B 80GB
- 为无独显情况圈出了云端备选：Comfy Cloud（模板已核验）、Runway（流程摘要已核验）、可灵/即梦/剪映（仅确认产品存在）
- 写下了三行路线选择声明，流程卡第 2 格「路线选定：云端或本地」可以打勾了
路线速查表：
| 字段 | 推荐值 | 说明 |
|---|---|---|
| 练习主路线 | 本地 ComfyUI + Wan2.2 TI2V-5B | ComfyUI 官方教程：8GB 显存档 |
| 无独显备选 | Comfy Cloud（Wan2.2 5B 同款模板） | 价格未核验，注册前看官网 |
| 5B 产出规格 | 720P：横 1280*704 / 竖 704*1280，24 FPS | 官方仓库说明 |
| 14B 门槛 | 官方脚本单卡至少 80GB | 练习片不要求，进阶再碰 |
| 本页产出 | 三行路线选择声明 | 本课程教学模板 |
下一课预告
路线定了，下一课建开工前最后一份纸面文件：成本与试错记录表：先花最少的钱试做第一遍。
你会学到：
- 一张从第一个镜头就开始记的成本与试错记录表怎么建
- 用「镜头数 × 重试次数」估算第一遍试做要花多少
- 云端记点数、本地记时间，两种记法怎么统一在一张表里