このComfyUIワークフローは、LTX 2.3ビデオ拡散モデルとSYSTMS FLWトランジションLoRAを使い、2つのソースクリップ間にテキスト誘導によるシームレスなトランジションを構築します。MODELSグループでは、DiffusionModelLoaderKJでトランスフォーマー専用のLTX 2.3バックボーンをロードし、対応するVAEをVAELoaderKJで読み込み、LoraLoaderModelOnlyでFLW LoRAを適用して、自然で流れるようなショットチェンジをモデルにバイアスします。プロンプトはCLIPTextEncodeでエンコードされ（オプションでGeminiノードによる自動生成も可能）、その後LTXVConditioningとLTXVAddGuideを経由してトランジションの内容とスタイルを誘導します。
内部的には、EmptyLTXVLatentVideoでタイムラインを確保し、LTXVSeparateAVLatentとLTXVConcatAVLatentでA/V潜在ストリームを管理、SolidMaskとSetLatentNoiseMaskでハンドオフ領域にノイズ除去を局所化します。サンプリングはSamplerCustomAdvanced、CFGGuider、KSamplerSelect、BasicScheduler、RandomNoiseで再現性を確保しつつ実行。推論後、VAEDecodeでフレームを復元し、VHS_VideoCombineで最終ビデオにまとめます。LTXVCropGuidesは被写体の位置合わせガイドを提供し、ショット間の整合性を保ち、より自然なモーフィングを実現します。
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
