この深度認識・参照ガイド型のビデオtoビデオワークフローは、動きやシーンの構造を保ちながら一貫したスタイル転送を実現します。LoadVideoでクリップを読み込み、各フレームごとに深度マップを計算して構造とカメラ動作を固定します（カスタムノードc3b10638-32f0-4101-9b21-21fcda8712d8が処理）。最初のフレームは抽出・保存され（SaveImageや8dbec705-cae4-4197-9594-85b48cc18483などのユーティリティを使用）、PrimitiveStringMultilineからのテキストプロンプトとともにOpenAIGPTImageNodeV2へ渡されます。GPT-Image-2がその初期フレームからスタイル参照画像を生成し、ワークフロー全体の見た目を誘導します。
コアのスタイライズ処理はSeedance 2.0（ByteDance2ReferenceNode）で行い、深度マップ（構造）、最初のフレーム参照（外観）、プロンプト（意味的ガイド）の3つの信号を融合します。バッチファンアウト/コレクタノード（a3edb32a-4533-45e3-8eb2-84399225da2e）で最大4つのスタイルバリエーションを一度に生成し、CreateVideoとSaveVideoで最終動画に再構成します。結果は、元のタイミングや動きを維持しつつ、選択したスタイルを反映した安定したクリップ群となります。
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
