이 ComfyUI 워크플로는 비디오 아웃페인팅을 수행합니다. 클립의 각 프레임 캔버스를 확장하고, 원본 영상 주변에 그럴듯한 새로운 콘텐츠를 합성합니다. VHS_LoadVideo로 소스 비디오를 로딩하고, LTX 2.3 Video Outpainting IC LoRA을 사용하도록 설정된 커스텀 아웃페인팅 프로세서로 프레임을 처리한 뒤, VHS_VideoCombine으로 프레임을 다시 합쳐 완성 비디오를 만듭니다. 그래프의 MarkdownNote에 인라인 가이드가 포함되어 있습니다.
기술적으로 핵심 아웃페인팅 단계(커스텀 노드 ID: 2e37ecc9-770a-4ac2-972c-e953901f49d3)는 선택한 방향으로 프레임을 패딩한 다음, 원본 콘텐츠를 보존하면서 새로 추가된 영역을 인페인팅합니다. LTX 2.3 Video Outpainting IC LoRA이 확산 과정을 조건화해 생성된 가장자리가 프레임 간 스타일 및 의미적으로 일관되게 유지되도록 합니다. 워크플로는 타임라인 제어 2가지를 제공합니다: skip_first_frames(시작 부분에서 프레임을 잘라냄) 및 frame_count(skip 이후 처리할 프레임 수). 예를 들어 600프레임 클립에서 skip_first_frames: 60, frame_count: 480으로 설정하면 60–539 프레임을 처리합니다. 이렇게 하면 전체 비디오를 렌더하기 전에 짧은 구간을 쉽게 테스트할 수 있습니다.
VHS 노드를 기반으로 하므로 안정적인 프레임 추출/재결합을 제공하며, 프레임 속도와 출력 위치도 직관적으로 제어할 수 있습니다. 세로 영상을 와이드스크린으로 변환해야 할 때, 리프레이밍을 위한 상단 여백/측면 패딩을 추가할 때, 또는 눈에 띄는 크롭 없이 새로운 종횡비에 맞추기 위해 배경을 확장해야 할 때 사용하세요.
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
