이 ComfyUI 워크플로는 LTX 2.3 Video-to-Video LoRA를 사용해 오래되거나 저품질 영상을 복원합니다. VHS_LoadVideo로 비디오를 프레임으로 분할하고, 커스텀 LTX 2.3 V2V 프로세서(class_id: 2e37ecc9-770a-4ac2-972c-e953901f49d3)로 각 프레임을 개선한 뒤, VHS_VideoCombine으로 결과를 다시 합칩니다. 그래프의 MarkdownNote에는 캔버스를 벗어나지 않고도 설정을 조정할 수 있도록 인라인 팁이 제공됩니다.
기술적으로 VHS_LoadVideo는 디코딩과 프레임 구간 제어를 담당합니다. skip_first_frames로 클립 앞부분을 잘라내고 frame_count로 처리할 프레임 수를 제한할 수 있습니다. 이렇게 전달된 프레임은 LTX 2.3 Video-to-Video 노드로 들어가 LoRA 기반 복원을 적용하여 아카이브 필름 및 애니메이션 소스에서 흔한 텍스처, 라인, 미세 디테일을 복구합니다. 보통 LoRA 강도와 denoise를 균형 있게 조정해 모션은 유지하면서 디테일을 끌어올립니다. 마지막으로 VHS_VideoCombine이 복원된 프레임을 다시 비디오로 인코딩하며, 출력 fps와 코덱을 납품 요구에 맞게 설정할 수 있습니다. 결과적으로 샷마다 손으로 튜닝하지 않아도 되는, 반복 가능하고 프레임 정확도의 파이프라인을 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
