このComfyUIワークフローは、LTX-0.9.5テキストからビデオ用チェックポイントを使い、記述したプロンプトを短い動画に変換します。CheckpointLoaderSimpleとCLIPLoaderでモデルとテキストエンコーダを読み込み、CLIPTextEncodeでプロンプトと（任意で）ネガティブプロンプトを埋め込みに変換します。これらの埋め込みはLTXVConditioningで動画用に適応され、モデルがテキスト記述から時間的に一貫した動きを合成できるようになります。
次に、EmptyLTXVLatentVideoでクリップのキャンバス（フレーム数、幅/高さ、FPS、シード）を定義し、LTXVSchedulerとカスタムサンプラーブロック（SamplerCustom + KSamplerSelect）が全フレームのノイズ除去処理を制御します。サンプリング後、VAEDecodeが潜在フレームをRGB画像に変換。CreateVideoでフレーム列を動画ファイルにまとめ、SaveVideoでディスクに保存します。ワークフローは（Step1 - モデル読み込み、Step2 - 動画サイズ、Step3 - プロンプト、カスタムサンプラー）と明確なグループに整理されており、モデル・解像度・タイミング・サンプリングの調整箇所が分かりやすくなっています。
このワークフローの利点は、各段階で細かく制御できる点です：内容と動きはCLIPTextEncodeによる詳細なプロンプトで、長さやアスペクト比はEmptyLTXVLatentVideoで、シードやサンプラー選択（KSamplerSelect）で結果の再現性も確保できます。著者によれば、LTX-0.9.5は長く詳細なプロンプトで最良の結果が得られ、短いプロンプトでは弱い出力になりやすいとのこと。被写体・動作・シーン・カメラ動作までしっかり記述するのが高品質化のコツです。
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 "LTXV テキストから動画へ" (TypeScript)
import { Comfy } from "@comfyorg/sdk";
const client = new Comfy({ apiKey: "comfyui-..." });
// This workflow, exported in API format (see note below)
const wf = await client.workflows.fromFile("ltxv_text_to_video_api.json");
wf.setInput("6", "text", "your prompt here"); // CLIPTextEncode
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("79")[0].toFile("output.png"); // SaveVideoSDK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
