Quels modèles ou fichiers sont nécessaires avant d’exécuter ce workflow ?

Vous devez disposer du LTX 2.3 IC LoRA (entraîné par Alisson Pereira) installé dans le dossier models/loras de ComfyUI (ou à l’emplacement attendu par votre chargeur LoRA). Le nœud de traitement personnalisé (2e37ecc9-770a-4ac2-972c-e953901f49d3) doit pointer vers ce LoRA. Vérifiez que tout modèle de base ou paramètre de sampler requis par ce nœud est bien configuré.

Comment skip_first_frames et frame_count influencent-ils le traitement ?

skip_first_frames indique à VHS_LoadVideo d’ignorer un certain nombre d’images au début. frame_count définit combien d’images traiter après la coupe. Ensemble, ils permettent de cibler précisément un segment du clip, ce qui accélère les tests et l’itération.

Comment réduire le scintillement ou l’instabilité entre les images ?

Gardez des paramètres constants d’une image à l’autre, évitez des valeurs trop élevées pour le débruitage ou la force de LoRA (si ces contrôles existent), et testez d’abord sur de courts segments. Un input stable (visages nets, caméra fixe) aide. Si le nœud propose une seed fixe ou des options temporelles, utilisez-les pour plus de cohérence.

Puis-je conserver l’audio d’origine ?

Oui, si votre workflow extrait l’audio dans VHS_LoadVideo et que VHS_VideoCombine accepte un chemin audio, vous pouvez remuxer l’audio d’origine dans la vidéo finale. Si les entrées audio ne sont pas présentes, exportez l’audio séparément et remuxez-le avec un éditeur vidéo ou ffmpeg.

LTX 2.3 - Anime2Real - ComfyUI Workflow

Ce workflow tutoriel ComfyUI, LTX 2.3 - Anime2Real, montre comment convertir des séquences d’anime en vidéo réaliste grâce à un traitement image par image. Il s’appuie sur les nœuds Video Helper Suite pour la gestion vidéo : VHS_LoadVideo extrait les images de votre clip source, et VHS_VideoCombine assemble les images traitées en un fichier vidéo. La transformation principale s’effectue dans un bloc de traitement personnalisé (nœud 2e37ecc9-770a-4ac2-972c-e953901f49d3), qui applique le LTX 2.3 IC LoRA (entraîné par Alisson Pereira) pour rendre chaque image photoréaliste.

Techniquement, le pipeline charge votre clip, découpe ou limite la plage d’images avec des contrôles comme skip_first_frames et frame_count, puis traite chaque image via le passage image-à-image alimenté par LoRA avant de recombiner les images de sortie. Comme il s’agit d’une conversion expérimentale anime-vers-réalisme, les résultats varient selon la qualité de la source, l’éclairage et le design des personnages. La conception reste simple — pas d’extraction manuelle d’images ni d’éditeurs externes — pour permettre d’itérer rapidement sur les paramètres et observer leur impact sur la cohérence temporelle et le réalisme.

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.

6fec31e40f4a.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