ComfyUI의 LTXV 이미지→비디오 워크플로는 정적인 이미지를 동적인 비디오 시퀀스로 변환하도록 설계되었습니다. 이 워크플로는 스틸 이미지에서 비디오 콘텐츠를 생성하도록 최적화된 LTX-0.9.5 모델을 활용합니다. 과정은 CLIPLoader 및 CheckpointLoaderSimple 같은 노드로 필요한 모델과 구성을 로드하는 것부터 시작합니다. 핵심 변환은 LTXVImgToVideo 노드를 통해 이루어지며, LTXVConditioning 및 LTXVScheduler 노드가 적용하는 고급 조건화 및 스케줄링 기법을 사용합니다. 이 노드들은 소스 이미지에 대한 높은 충실도를 유지하면서도 현실적인 모션과 전환을 추가하도록 돕습니다.
기술적으로 이 워크플로는 텍스트 프롬프트 인코딩(CLIPTextEncode)과 시각 데이터 디코딩(VAEDecode)을 위한 노드들을 사용해, 입력 이미지의 시각적 요소와 개념적 요소가 비디오로 정확히 전달되도록 합니다. 커스텀 샘플러 및 KSamplerSelect 노드를 포함해 비디오 합성 과정을 미세 조정할 수 있으며, 출력의 미적 특성과 모션 특성에 대한 제어를 제공합니다. 이 워크플로는 정적 이미지를 최소한의 작업으로 애니메이트하려는 아티스트와 콘텐츠 제작자에게 유용하며, AI 기반 비디오 생성 기법을 워크플로에 통합해 제공합니다.
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 "LTXV 이미지 투 비디오" (TypeScript)
import { Comfy } from "@comfyorg/sdk";
const client = new Comfy({ apiKey: "comfyui-..." });
// This workflow, exported in API format (see note below)
const wf = await client.workflows.fromFile("ltxv_image_to_video_api.json");
const asset = client.assets.fromFile("input.png");
wf.setInput("78", "image", asset); // LoadImage
wf.setInput("6", "text", "your prompt here"); // CLIPTextEncode
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("81")[0].toFile("output.png"); // SaveVideoSDK는 API 형식의 워크플로우를 사용합니다: 이 워크플로우를 ComfyUI에서 열고 파일 → 워크플로우 내보내기(API)를 사용하세요.
FAQ
