この画像から3Dワークフローは、1枚の参照画像から軽量な3Dガウシアンスプラットシーンを作成し、オービットターンテーブル動画をレンダリング、3Dファイルをエクスポートします。LoadImageで画像を読み込み、単一画像3D推定ノード（b64333d5-4e6f-4e99-9506-2ec4f63259fe）で写真から3Dポイント/スプラット表現を推定。CreateCameraInfoでオービットカメラパス（半径・仰角・フレーム数）を作成し、RenderSplatでそのパスに沿ってシーケンスをレンダリング。CreateVideoでフレームを組み立て、SaveVideoで最終オービット動画を保存します。
3Dエクスポートは2通り：SplatToFile3Dで直接3Dファイル（主に.obj）を保存、またはSplatToMeshでスプラットを三角メッシュ化し、SaveGLBで.glbとして保存。スプラット経路は再現性が高く高速、メッシュ経路はDCCツールやゲームエンジンとの互換性が高まります。単一画像からの実験的再構成のため、物体中心・背景がシンプルな写真で最良の結果が得られます。隠れた部分や見えない領域は推測されるため、必要に応じて3Dツールで後処理してください。
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
