이 워크플로는 SAM3 Video Masking 노드(ID: 9cea40bb-b0cf-4b40-a758-8935cfe8d52f)를 사용한 텍스트 기반 비디오 마스킹을 보여줍니다. VHS_LoadVideo로 클립을 불러온 뒤, 대상에 대해 자연어로 설명하면(예: "빨간 차", "사람", "커피컵") 노드가 일치하는 모든 인스턴스를 찾아 프레임 전반에 걸쳐 안정적인 ID로 추적합니다. 출력은 세 가지로 병렬 생성됩니다. 원본 프레임 위에 색상 마스크를 덧그린 미리보기 오버레이, 원시 바이너리/그레이 마스크 스트림, 그리고 마스크된 픽셀만 남긴 컷아웃 스트림입니다.
기술적으로 이 노드는 프레임별 텍스트 조건 오브젝트 감지 및 세그멘테이션을 수행한 다음, 시간 축으로 감지를 연결해 ID가 안정적으로 유지되도록 합니다. VHS_LoadVideo가 프레임 시퀀스와 fps를 제공하고, SaveVideo가 각 출력 스트림을 디스크에 기록합니다. 빠른 반복을 위해 VHS_LoadVideo의 frame_load_cap 파라미터로 처리할 프레임 수를 제한할 수 있으며, 전체 실행 시에는 0으로 되돌리세요. 그래프의 MarkdownNote 노드는 프롬프트 작성 및 테스트를 위한 인라인 메모를 제공합니다.
API
코드에서 이 워크플로우 사용하기
모든 Comfy 워크플로우는 JSON 그래프입니다. 아래 페이로드는 이 워크플로우 그 자체로, ComfyUI에서 실행되는 것과 동일합니다 — URL에서 가져오거나, 버전 관리에 보관하거나, ComfyUI에서 불러와 노드별로 실행할 수 있습니다.
Comfy SDK로 TypeScript 또는 Python에서 실행하세요. 동일한 코드는 Comfy Cloud 또는 직접 호스팅하는 ComfyUI 모두에 적용됩니다 — 기본 URL만 다릅니다.
// 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");SDK는 API 형식의 워크플로우를 사용합니다: 이 워크플로우를 ComfyUI에서 열고 파일 → 워크플로우 내보내기(API)를 사용하세요.
FAQ
