2026年3月24日，OpenAI直接下线了Sora的独立App、API接口以及ChatGPT内置视频功能，没有缓冲。从2025年9月底Sora 2发布算起，它5天内下载量破百万，但首日留存率仅10%，30天留存率跌到1%。算力成本与商业回报严重倒挂，成了压垮它的直接原因。4月18日，Sora核心负责人比尔·皮布尔斯也发文宣布离开OpenAI，公司则将重心转向了机器人系统。
留下的市场空缺，快手可灵等国内模型迅速补上。可灵还推出了“主体库”和“对比模板”功能，方便创作者建立角色资产库。但对中小视频工作室来说，如果继续完全依赖云端生成长视频，算力账单和限流依然是悬在头顶的剑。
解法是把“生成”和“精修”拆开。
云端只管出素材，本地负责抠细节
云端只负责出关键帧和短片段。可灵在中文语境理解和主体一致性上表现不错，拿它当素材工厂正合适。拿到素材后，数据流立刻转回本地，避开云端的算力黑洞。
ComfyUI成了调度中枢，它的节点工作流能对每一帧做微观控制。具体怎么跑？先用API节点接收可灵生成的片段；接着用RIFE或FILM算法节点插帧，把低帧率拉到60fps甚至更高，补足动态连贯性；然后调Real-ESRGAN节点，把1080P素材放大到4K，顺带修掉噪点；遇到特定瑕疵，直接用Inpainting节点局部重绘，不用整段视频重新生成。
一张RTX 4090就能跑起来的本地精修
很多人觉得本地部署非得靠昂贵的A100，其实消费级显卡也能扛住，关键在模型量化与显存卸载。跑SDXL级别的视频任务时，用FP8或INT8量化的模型，显存占用能降一半。在ComfyUI里开启--medvram参数，配合显存优化插件，一张24GB显存的RTX 4090就够应付大多数高清精修需求。显存实在吃紧，就开Swap内存，把数据暂时挪到系统内存里，速度慢点，但不至于OOM报错。
过去创作者指望AI一键出大片，现在更现实的做法是把AI当成素材工厂。视频AI还没到真正替代人工的时刻，本地工作流的价值，就是保留了人工干预的空间，让创作者拿着AI的效率，同时攥紧对作品的控制权。