Ce workflow ComfyUI applique le Googlyeyes LoRA de TheBurgstall pour LTX-Video 2.3 à n’importe quel clip vidéo, transformant des séquences ordinaires en montages ludiques avec des yeux mobiles. Il ingère votre vidéo avec VHS_LoadVideo, découpe la timeline via skip_first_frames et frame_count, puis traite les images avec le groupe d’inférence LTX 2.3 (id : 2e37ecc9-770a-4ac2-972c-e953901f49d3), où le Googlyeyes LoRA est chargé sur le modèle de base LTX‑Video 2.3. Enfin, VHS_VideoCombine réassemble les images traitées en une vidéo au même nombre d’images par seconde.
Techniquement, le pipeline est vidéo-à-vidéo : les images décodées par VHS_LoadVideo sont traitées en séquence par le nœud LTX 2.3 qui applique le LoRA pour accentuer et transformer les yeux tout en préservant la structure de la scène. Comme il s’agit d’un pipeline vidéo, l’effet reste généralement cohérent d’une image à l’autre. Les contrôles simples—en particulier skip_first_frames et frame_count—permettent de cibler uniquement la partie de la timeline souhaitée, économisant VRAM et temps sur les longs clips.
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.
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.
FAQ
