このComfyUIチュートリアルでは、VOID: Video Inpaintingワークフローを使ってビデオからオブジェクトを削除する方法を示します。グラフはシンプルで学習が速く、LoadVideoがクリップを読み込み、単一のVOIDインペイントノード（c3157b75-484a-459e-b8de-57823bef5130）がセグメンテーションと時間方向のインペイントを実行し、SaveVideoがクリーンな結果を書き出します。キャンバス上のMarkdownNoteにインラインガイドがあります。内部では、セグメンテーションはSAM3（sam3.1_multiplex_fp16.safetensorsチェックポイント）で動作します。消したい対象は、T5-XXLテキストエンコーダーでエンコードしたテキスト指示、手描きマスク、または両方を使って最大限の精度でガイドできます。
技術的には、コアのVOIDノードはNetflix/void-modelプロジェクトの2パスの時間方向対応インペイントモデルを実行します。パス1でマスク対象をフレームごとに除去し、もっともらしい背景を推定します。パス2で時間方向に構造を伝播し、ちらつきを減らしてモーションパララックスを保ちます。単一フレームの穴埋めよりも実オブジェクト削除に適しており、反射、影、短時間の遮蔽もフレーム間でより整合的に扱えます。fp16で動作するため、現代GPUで品質と速度のバランスを取りつつ、メモリ使用量を抑えられます。
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
