이 ComfyUI 워크플로는 LTX-Video 2.3용 TheBurgstall의 Googlyeyes LoRA를 어떤 입력 클립에도 적용해, 평범한 영상물을 장난스러운 구글리 아이 편집으로 바꿉니다. VHS_LoadVideo로 비디오를 불러오고, skip_first_frames 및 frame_count로 타임라인을 트리밍한 뒤, 프레임을 LTX 2.3 추론 그룹(노드 id: 2e37ecc9-770a-4ac2-972c-e953901f49d3)으로 라우팅합니다. 여기서 LTX‑Video 2.3 베이스 모델 위에 Googlyeyes LoRA를 로드합니다. 마지막으로 VHS_VideoCombine이 처리된 프레임을 원본 프레임 속도로 다시 비디오로 재조립합니다.
기술적으로 이 파이프라인은 비디오-투-비디오입니다. VHS_LoadVideo가 디코딩한 프레임이 LTX 2.3 노드에서 순차적으로 처리되며, LoRA를 적용해 장면 전체 구조는 유지하면서 눈 영역을 강조 및 변환합니다. 비디오 인지 모델 파이프라인을 거치므로, 효과가 인접 프레임 사이에서 비교적 일관되게 유지되는 편입니다. 간단한 컨트롤(특히 skip_first_frames 및 frame_count) 덕분에 원하는 구간만 지정해 처리할 수 있어, 긴 클립에서 VRAM 및 시간을 절약하는 데 실용적입니다.
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
