이 ComfyUI 워크플로는 LTX 2.3 FLW LoRA를 사용해 두 입력 클립 사이에 학습 기반의 자연스러운 트랜지션을 생성합니다. 각 LoadVideo 노드에 비디오를 하나씩 넣으면, 전용 트랜지션 노드(UUID: 63482e7d-23c9-4396-a7a2-cd4ca2316eac)가 첫 번째 샷의 끝에서 두 번째 샷의 시작으로 부드럽게 이어지는 전환을 합성합니다. 그런 다음 SaveVideo 노드가 처리된 프레임을 하나의 출력 클립으로 조립합니다. 내장된 MarkdownNote는 권장 설정과 실전 팁을 한눈에 볼 수 있는 가이드를 제공합니다.
기술적으로 이 워크플로는 LTX 2.3 FLW LoRA로 가이드되는 diffusion 기반 비디오-투-비디오 생성을 수행해 컷 전후의 색상, 질감, 모션을 조화롭게 맞춥니다. 시간적 일관성을 위해 추론은 전체 프레임 범위(트랜지션 구간만이 아니라)에서 실행됩니다. 이 설계는 시퀀스 전체에서 룩을 안정적으로 유지하지만, 클립이 길거나 해상도가 높을수록 실행 시간과 VRAM 사용량이 증가한다는 의미이기도 합니다. 일반적으로 각 소스 클립의 인/아웃 범위를 설정하고 트랜지션 길이를 정의한 뒤, 트랜지션 노드에서 LoRA 영향/강도와 seed를 조정합니다. SaveVideo는 내보내기용 출력 프레임 속도와 파일 이름을 제어합니다.
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
