이 ComfyUI 워크플로는 LTX-0.9.5 텍스트에서 비디오로 체크포인트를 사용해 작성한 프롬프트를 짧은 비디오로 변환합니다. 먼저 CheckpointLoaderSimple과 CLIPLoader로 모델과 텍스트 인코더를 로드한 뒤, CLIPTextEncode로 프롬프트와(선택적) 네거티브 프롬프트를 임베딩으로 변환합니다. 이 임베딩은 LTXVConditioning으로 비디오에 맞게 적응되어, 모델이 텍스트 설명으로부터 시간적으로 일관된 모션을 합성할 수 있게 합니다.
다음으로 EmptyLTXVLatentVideo가 클립의 캔버스를 정의합니다—프레임 수, 너비/높이, FPS, 시드. LTXVScheduler와 커스텀 샘플러 블록(SamplerCustom + KSamplerSelect)이 모든 프레임에 걸친 디노이징 과정을 구동합니다. 샘플링 후 VAEDecode가 잠재 프레임을 RGB 이미지로 변환합니다. CreateVideo가 프레임 시퀀스를 재생 가능한 파일로 결합하고, SaveVideo가 디스크에 저장합니다. 워크플로는 (Step1 - Load models, Step2 - Video size, Step3 - Prompt, Custom sampler)처럼 명확한 그룹으로 구성되어 모델, 해상도, 타이밍, 샘플링을 어디서 조정해야 하는지 항상 분명합니다.
이 구성이 유용한 이유는 단계별 제어가 가능하기 때문입니다: CLIPTextEncode로 콘텐츠와 모션을 프롬프트로 구체화하고, EmptyLTXVLatentVideo로 재생 시간과 비율을 정밀하게 정하며, KSamplerSelect로 시드 및 샘플러 선택을 통해 예측 가능한 결과를 얻습니다. 작성자 노트에 따르면 LTX-0.9.5는 길고 상세한 프롬프트에서 더 좋은 결과가 나오며, 짧은 프롬프트는 결과가 약해지는 경우가 많으므로, 대상/동작/장면 맥락/카메라 모션을 포함해 작성하는 편이 좋습니다.
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 텍스트 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_text_to_video_api.json");
wf.setInput("6", "text", "your prompt here"); // CLIPTextEncode
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("79")[0].toFile("output.png"); // SaveVideoSDK는 API 형식의 워크플로우를 사용합니다: 이 워크플로우를 ComfyUI에서 열고 파일 → 워크플로우 내보내기(API)를 사용하세요.
FAQ
