このComfyUIチュートリアルでは、GeminiVideoOmniノードを使ったコーデチェンジワークフローを解説します。LoadVideo（Your Footage）で人物動画、LoadImage（Outfit Reference）で服の写真を読み込みます。GeminiVideoOmniノードはこれらの入力と、PrimitiveNodeで与える自然言語指示を使い、参照画像の服を動画内の人物にマッピング。顔・動き・カメラ構図・背景を維持しつつ服装だけを変えた動画を生成し、SaveVideoで出力します。
技術的には、動画フレームと服参照画像の両方を条件付けに使う生成モデルを活用。元動画が構造や動きをガイドし、参照画像が服装の外観を全フレームで一貫して反映します。グラフ内のMarkdownNoteノードは操作ガイド用で処理には影響しません。少ないノード数でマスクやロトスコープ不要、バーチャル試着やファッション提案、スタイリングプレビューに最適です。
API
このワークフローをコードから利用
すべてのComfyワークフローはJSONグラフです。以下のペイロードは、このワークフローそのものであり、ComfyUIが実行する内容と同じです — このURLから取得し、バージョン管理に保存したり、ComfyUIで読み込んでノードごとに実行できます。
Comfy SDKを使ってTypeScriptまたはPythonから実行できます。同じコードでComfy Cloudや自身でホストしたComfyUIのどちらにも対応 — ベースURLだけが異なります。
// 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");SDKはAPI形式のワークフローを受け取ります：このワークフローをComfyUIで開き、「ファイル → ワークフローをエクスポート（API）」を使用してください。
FAQ
よくある質問
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