このComfyUIワークフローは、LoRAで強化した拡散パスを使い、フレームごとにウォーターマーク部分をインペイントして、動画に残り続けるウォーターマークを除去します。LoadVideoでクリップを読み込み、GetVideoComponentsでフレーム・解像度・タイミング情報を抽出します。中核処理は2つのカスタムノード（UUID: 3b019976-c705-40af-8f45-081975d72105 と 83cfc570-fff1-4869-8c43-d39ef189634b）が担当し、シーケンス全体にわたってLTX 2.3のLoRAガイド付きインペイントを適用して、ウォーターマークがある領域の背景ディテールを再構成します。最後にSaveVideoが処理済みフレームを再結合し、新しい動画ファイルとして書き出します。
技術的には、このパイプラインはStable Diffusion系モデルにLTX 2.3 LoRAアダプターを組み合わせた動画→動画のインペイントで、もっともらしい内容の復元にバイアスをかけつつウォーターマークを抑制します。カスタム処理ステージはフレーム間の一貫性を保ち、マスク駆動の編集で指定範囲だけを再生成するため、フレームの他の部分は維持されます。処理はフレーム単位かつインペイント中心なので、従来フィルターで起きがちなぼかし・にじみのアーティファクトを避けやすく、半透明のコーナーロゴにも比較的強い結果になります。手動のロトスコープなしで、所有またはライセンス済みの映像をワンクリックでクリーニングするための実用的な手段です。
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
