2025年，AI视频生成进入爆发期，RunwayML的Gen-2凭借稳定输出和易用性稳居创意工作者首选工具。“如何在Runway Diffusion（用户对RunwayML视频生成功能的习惯称呼）中使用LoRA模型”成为高频搜索关键词，无数教程声称有“秘籍”，结果用户兴冲冲尝试却屡屡碰壁。真相究竟如何？这背后不仅是技术适配问题，更关乎当前AI视频工具的生态壁垒。

Runway Diffusion的技术本质与LoRA的“水土不服”

要明确核心概念：RunwayML并非基于Stable Diffusion架构。其Gen-1/Gen-2视频模型是Runway自研的专属技术，训练数据和模型结构均与开源的Stable Diffusion生态（包括其各类变体如SDXL）完全不同。而LoRA（Low-Rank Adaptation），是一种轻量化的微调技术，它需要“嫁接”在特定的大模型（如SD 1.
5、SDXL）之上才能发挥作用。LoRA模型本身只是一组存储了特定特征权重差异的小文件，并不能独立运作。

因此，直接“安装”或“注入”一个为Stable Diffusion训练的LoRA模型到Runway Gen-2中，就像试图把汽油车的零件硬塞进电动车引擎——接口不匹配，燃料不兼容，必然无法运行。即使你找到了Runway的模型存储路径（通常云端且封闭），上传了LoRA文件，系统也根本不会识别和使用它。截止2025年，Runway官方从未开放过任何支持用户上传自定义微调模型（包括LoRA）的功能接口，其模型能力的扩展依赖于官方更新提供的“Style Presets”或未来可能开放的API深度集成。

绕不过的壁垒：官方不支持的当下解决方案都是徒劳？

网络上流传的“解决方案”大致分两类，都需理性看待。第一类是利用ComfyUI等开源工作流工具：用户先在支持LoRA的平台（如Stable Video Diffusion + ComfyUI）用LoRA模型生成视频，再将结果导入Runway做后期编辑（如Motion Brush运动笔刷、Multi Motion Controls多重动态控制）。这本质上是工具接力，LoRA的作用并未发生在Runway内部，且过程繁琐，清晰度和动作连贯性常受影响。

第二类是利用反向工程或“提示词玄学”。如尝试将LoRA的核心触发词（如特定角色名或风格描述符）直接写入Runway提示词框，期望模型“模仿”该风格。这种方法效果极不稳定且高度依赖运气，常产出四不像的结果。试图通过某些技术手段（如修改网页脚本或调用未公开API）强行“加载”LoRA，则风险巨大，轻则提示无效，重则触发反滥用机制导致账户受限。

未来曙光与替代策略：拥抱生态与巧用工具组合

尽管当前Runway无法直接使用LoRA，但2025年仍有两类技术趋势值得关注。一是Runway官方可能通过“模型市场”或高级API集成，引入可控的第三方模型适配能力。二是“视频LoRA”技术本身的进步。Runway自家的“Style Presets”本质上是对其模型的内部微调集，类似于官方封装的LoRA变体。虽然用户无权自定义，但官方持续扩充该库，提供了越来越多的风格选项。

对于急于创作特定风格视频的创作者，真正的出路在工具组合与生态选择。若必须使用某LoRA（如特定动漫角色），短期内最有效的方案是专注于Stable Diffusion开源生态：选择支持SD Video Diffusion/AnimateDiff等插件且能加载LoRA的平台（如ComfyUI），生成基础视频后再利用Runway的强大编辑能力进行优化。同时，积极研究新兴平台如Pika Labs、Kaiber等，部分平台已开始试验有限度的自定义模型支持。

问答：关键疑惑剖析

问题1：为什么所有声称Runway加载LoRA的教程都不行？
答：因为RunwayML Gen-2的技术架构（私有闭源模型）与LoRA的运作机制（依赖SD架构）完全不兼容。Runway未开放任何加载用户自定义微调模型（如LoRA）的接口。教程方法多为用支持LoRA的工具生成视频后再用Runway编辑，或根本无效的提示词模仿法。

问题2：当前有没有能直接在生成视频时使用LoRA的主流平台？
答：开源路线更可行。使用ComfyUI工作流管理平台，结合Stable Video Diffusion或AnimateDiff等扩展，并在生成流程中加入LoRA节点，是目前最实际可控的方法。Pika Labs等商业平台也在探索相关功能，但灵活性和开放性仍低于开源方案。