이 ComfyUI 워크플로는 SAM3 기반 마스크와 마스크 조건의 LTX-2.3 In‑Outpainting IC‑LoRA를 사용해 비디오에서 오브젝트를 제거하고, 깨끗한 배경 플레이트(clean plate)를 생성합니다. 파이프라인은 VHS_LoadVideo/VHS_VideoInfo로 클립을 로드하고, GetVideoComponents로 프레임을 추출한 뒤, LoadSAM3Model → SAM3VideoSegmentation으로 제거할 오브젝트의 마스크를 시드합니다. SAM3Propagate가 샷 전반에 마스크를 추적하고, SAM3VideoOutput이 프레임별 OBJECT_MASK를 제공합니다. 자연스러운 채움을 위해 LTXVDilateVideoMask로 마스크를 확장(예: s10/t1)하고 GrowMaskWithBlur로 가장자리를 페더링합니다.
마스킹 영역은 LTXVInpaintPreprocess에서 초록색으로 채워지고, CreateVideo가 전처리된 프레임을 다시 인코딩합니다. 그린 플레이트는 OBJECT_MASK 및 배경만 포함한 최소 프롬프트와 함께 LTX 2.3 In‑Outpainting IC‑LoRA(여기서는 서브그래프 노드로 패키징됨)에 입력되며, 이 노드는 마스크 조건으로 마스킹된 영역 내부만 생성하도록 명시적으로 설정되어 있습니다. VHS_GetImageCount, ComfyMathExpression, GetImageRangeFromBatch 같은 유틸리티 노드를 사용하면 전체 실행 전에 제한된 프레임 범위를 미리보기할 수 있습니다. 마지막으로 SaveVideo가 컴포지팅 후속 작업에 사용할 수 있는 cleanplate 결과를 기록합니다.
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
