ComfyUI-DaSiWa-AutoLong

ComfyUI-DaSiWa-AutoLong

为 ComfyUI 视频工作流提供一次 Queue 的长视频自动续写节点。

工作方式

• 一个 ComfyUI 工作流，一次点击 Queue。
• 每次只生成一段，可将上一段最后 1 帧或多帧自动作为下一段的动作上下文。
• 每段结束后自动重新排队，因此上一段的大批图像可以释放。
• 已插帧的帧直接写入同一个 FFmpeg 编码流，不经过 MP4 分段拼接。
• 支持多帧重叠；会按插帧倍数精确跳过重复区，保留从最后一帧重叠帧到新内容的插值过渡。
• 不依赖 Easy-Use 循环节点，不在 RAM 中累计完整视频。

RunPod 安装

在 Jupyter Terminal 中执行：

cd /workspace/runpod-slim/ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/kokotu/ComfyUI-DaSiWa-AutoLong.git

已经安装时更新：

git -C /workspace/runpod-slim/ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI-DaSiWa-AutoLong pull

随后重启 ComfyUI。

本节点没有额外 Python requirements，但系统必须有 ffmpeg。安装了 ComfyUI-VideoHelperSuite 的常规 RunPod 环境通常已经具备 FFmpeg。

节点

• DaSiWa AutoLong Start
  • 输入初始首帧和总段数。
  • 后续任务自动输出上一段保存的尾部动作帧。
  • iteration 必须保持为 0；自动续写时由节点内部更新。
• DaSiWa AutoLong Stream Writer
  • 保留给旧工作流使用，按单尾帧重叠处理，原有 JSON 不会因更新节点而失效。
• DaSiWa AutoLong SVI Pro Stream Writer
  • 接收当前段的完整帧、当前段原始帧、段号和帧率。
  • 第一段启动 FFmpeg，后续段写入同一个视频编码流。
  • overlap_frames 是传给下一段的原始动作帧数；普通尾帧续写设为 1，SVI 2.0 设为 5，SVI 2.0 Pro 的一个时间 latent 对应 4 帧，设为 4。
  • interpolation_multiplier 必须与前面的插帧倍数一致；不插帧设为 1，16→32 FPS 设为 2。
  • 第二段开始自动跳过完整的重复区。
  • 最后一段完成时关闭文件并返回最终 MP4。
  • 最终完成后在同一个节点内显示播放器和下载按钮。
• DaSiWa AutoLong GGUF Warm-up Stream Writer
  • 面向 DaSiWa GGUF 原工作流，不需要原版 Wan2.2 模型或任何加速 LoRA。
  • 每段多生成一小段隐藏的预热区；下一段从预热区起点重新生成，并在重叠区后半段自动寻找差异最小的切换位置。
  • warmup_frames = 16 表示在 16 FPS 原始帧中保留 1 秒预热区；配合 2 倍 RIFE 时，生成 97 帧、最终每段写入 160 帧（5 秒）。
  • 只在 CPU 内存中暂存一小段 8-bit 重叠帧，不累计完整视频。
  • 智能切换不做透明叠化，因此不会产生双重人影；单帧续写不能传递真实运动状态，极端内容仍可能有轻微动作跳变。
  • 可选输入 interp_model 接入原工作流已经加载的 RIFE 模型后，会用 7 帧短 RIFE 桥替代直接硬切；它不做透明叠化，主要用于缓和动作顿挫，大幅姿势变化时可能出现几帧形变。
  • 最后一段完成时在同一个节点内显示播放器和下载按钮。

节点仓库只包含节点代码，不包含任何第三方工作流或工作流 JSON。

输出位于 ComfyUI 的 output/video 目录，默认文件名前缀为 DaSiWa_AUTO_LONG。

注意事项

• 自动任务完成前不要再次 Queue 同一工作流。
• 如果手动中断任务，再次运行前确保 iteration 为 0。
• 所有段的分辨率和帧率必须一致。
• SVI 2.0 工作流必须保持 overlap_frames = 5；SVI 2.0 Pro 必须保持 overlap_frames = 4。16→32 FPS 时两者的 interpolation_multiplier 都设为 2。
• 编码器使用 H.264 libx264、yuv420p，默认 CRF 17。