이 워크플로는 Dearchive LoRA로 가이드되는 LTX 2.3 백본을 사용해 아카이브 또는 손상된 영상을 한 번에 복원합니다. LoadVideo로 클립을 디코딩하고 GetVideoComponents로 타이밍/크기 데이터를 읽은 뒤, 프레임을 복원 코어로 라우팅하고 SaveVideo로 깨끗한 MP4로 다시 인코딩합니다. 기본값은 원본 프레이밍과 타이밍을 유지하면서, 거친 그레인, 플리커, 스크래치, 압축 노이즈 같은 아카이브 아티팩트를 줄이도록 조정되어 있습니다.
내부적으로 두 개의 커스텀 노드(ID: 14beb77c-6207-496b-9559-1eeb98b2ee76 및 5784f1cc-cf8c-4289-9c5b-2e837048198f)가 LTX 2.3 모델 패스를 수행하고 Dearchive LoRA를 적용합니다. GetVideoComponents가 FPS와 해상도를 전달해 SaveVideo 노드가 올바른 타이밍으로 인코딩하도록 하여 시간적 일관성을 유지하는 데 도움이 됩니다. 커스텀 노드가 LoRA 가중치/강도 파라미터를 노출한다면, 복원 수준을 미세 조정할 수 있습니다. 값이 높을수록 더 강한 클린업, 낮을수록 원본 텍스처를 더 많이 유지합니다.
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
