Comment exporter chaque sortie (overlay, masque, cut-out) ?

Connectez chaque sortie de SAM3 à un nœud SaveVideo dédié. Utilisez la sortie fps de VHS_LoadVideo pour alimenter l’entrée fps de SaveVideo (ou définissez-la manuellement), choisissez le chemin et le format, puis lancez le rendu. Vous pouvez exporter un ou plusieurs flux indépendamment.

Puis-je cibler plusieurs objets à la fois ?

Oui. Si le prompt correspond à plusieurs instances (ex : « personne »), le nœud segmente et suit chacune avec un ID stable. Pour limiter les résultats, rendez le prompt plus spécifique (ex : « personne en veste rouge ») ou recadrez l’entrée sur la zone d’intérêt.

Pourquoi les masques scintillent ou ratent des frames lors de mouvements rapides ?

Le mouvement rapide, le flou ou les fortes occultations réduisent la confiance par frame et perturbent le tracking. Améliorez le résultat avec un prompt plus précis, en augmentant le seuil de confiance du nœud, et en traitant la vidéo à la résolution d’origine (ou moins de downscaling) si la VRAM le permet.

Quel matériel est recommandé pour de bonnes performances ?

Un GPU est fortement recommandé. Les performances dépendent de la VRAM et de la puissance de calcul. Vous pouvez tout de même prototyper sur du matériel limité en baissant la résolution et en utilisant frame_load_cap pour prévisualiser un segment court avant de traiter tout le clip.

SAM3 – Masquage vidéo par prompt texte

Ce workflow montre le masking vidéo piloté par texte avec le nœud SAM3 Video Masking (ID : 9cea40bb-b0cf-4b40-a758-8935cfe8d52f). Vous chargez un clip avec VHS_LoadVideo, décrivez la cible en langage simple (par exemple « voiture rouge », « personne », « tasse à café ») et le nœud trouve chaque instance correspondante et les suit sur toutes les images avec des IDs stables. Il produit trois sorties en parallèle : un aperçu superposé (masques colorés dessinés sur les images d’origine), un flux de masques brut binaire/gris et un flux détouré où seuls les pixels masqués sont conservés.

Techniquement, le nœud réalise une détection et une segmentation d’objets conditionnées par le texte image par image, puis relie les détections dans le temps pour garder des IDs stables. VHS_LoadVideo fournit la séquence d’images et les fps ; SaveVideo écrit chaque flux sur le disque. Pour itérer rapidement, le paramètre frame_load_cap de VHS_LoadVideo permet de limiter le nombre d’images traitées ; remettez-le à 0 pour un rendu complet. Un nœud MarkdownNote dans le graphe fournit des rappels intégrés sur l’écriture du prompt et les tests.

API

Utiliser ce workflow depuis le code

Chaque workflow Comfy est un graphe JSON. Le contenu ci-dessous est ce workflow, exactement comme ComfyUI l’exécute — récupérez-le depuis l’URL, gardez-le dans le contrôle de version, ou chargez-le dans ComfyUI et exécutez-le nœud par nœud.

0a6672ca248d.json

Récupération du JSON du workflow…

Exécutez-le depuis TypeScript ou Python avec le Comfy SDK. Le même code cible Comfy Cloud ou un ComfyUI auto-hébergé — seule l’URL de base change.

// Install (beta)
npm i @comfyorg/sdk

// Run this workflow (TypeScript)
import { Comfy } from "@comfyorg/sdk";

const client = new Comfy({ apiKey: "comfyui-..." });
const wf = await client.workflows.fromFile("workflow_api.json");
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("<output-node-id>")[0].toFile("output.png");

Le SDK prend un workflow au format API : ouvrez ce workflow dans ComfyUI et utilisez Fichier → Exporter le workflow (API).

L’accès à l’API Comfy Cloud nécessite un forfait avec clé API.

Docs SDK Obtenir une clé API

FAQ

Questions Fréquentes