이 ComfyUI 워크플로는 LTX 2.3 비디오 diffusion 모델과 SYSTMS FLW 전환 LoRA를 사용해, 두 소스 클립 사이를 텍스트로 가이드된 자연스러운 전환으로 연결합니다. MODELS 그룹은 DiffusionModelLoaderKJ로 transformer-only LTX 2.3 백본을 로드하고, VAELoaderKJ로 매칭되는 VAE를 로드한 뒤, LoraLoaderModelOnly로 FLW LoRA를 적용해 자연스러운 플로우 형태의 샷 전환 쪽으로 모델을 유도합니다. 프롬프트는 CLIPTextEncode로 인코딩되며(선택적으로 Gemini 노드가 자동 생성), LTXVConditioning 및 LTXVAddGuide를 거쳐 전환 콘텐츠와 스타일을 조향합니다.
내부적으로 워크플로는 EmptyLTXVLatentVideo에서 타임라인을 할당하고, LTXVSeparateAVLatent 및 LTXVConcatAVLatent로 A/V 잠재 데이터 스트림을 관리하며, SolidMask와 SetLatentNoiseMask로 전환 구간에만 디노이징을 집중시킵니다. 샘플링은 SamplerCustomAdvanced와 CFGGuider, KSamplerSelect, BasicScheduler, RandomNoise로 처리되어 재현성을 확보합니다. 추론 이후 VAEDecode가 프레임을 복원하고, VHS_VideoCombine이 최종 비디오로 조립합니다. LTXVCropGuides는 샷 사이에서 피사체 정렬을 유지하기 위한 구도 가이드를 제공해, 더 깔끔하고 설득력 있는 모핑을 생성하도록 돕습니다.
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
