ComfyUI의 AIrt MAchIne 워크플로는 정적인 이미지를 역동적인 루프형 AI 생성 비디오로 변환하도록 설계되었습니다. 이 과정은 사용자가 이미지를 업로드하는 것에서 시작하며, 업로드한 이미지는 비디오의 기반이 됩니다. 워크플로는 언어 모델을 사용해 초기 이미지에 기반한 5개의 고유 프롬프트를 생성하여 각 비디오 반복이 서로 다르고 창의적으로 나오도록 합니다. 이 프롬프트는 이미지와 짧은 비디오 클립 생성을 안내하고, 이후 이를 자연스럽게 이어 붙여 연속 루프를 만듭니다. 이는 이미지 크기 조정을 위한 ImageResizeKJv2, 클립 병합을 위한 VHS_VideoCombine 등 여러 노드를 통해 수행됩니다.
기술적으로 이 워크플로는 효율적인 이미지/비디오 생성으로 알려진 Wan2.2 및 Z-Image-Turbo 같은 모델을 활용합니다. comfyui-kjnodes, comfyui-videohelpersuite 같은 커스텀 노드를 사용해 비디오 편집과 프롬프트 생성 기능을 확장합니다. 이러한 구성 요소의 통합으로, 정적 이미지에서 고유한 AI 기반 비디오 콘텐츠를 만들고자 하는 아티스트 및 콘텐츠 제작자에게 특히 유용합니다. 또한 최종 결합 비디오만 출력하고 싶다면 'Save frames' 및 'Save videos' 그룹 같은 일부 노드를 실행 건너뛰기할 수 있어, 워크플로 활용에 유연성을 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 "AIrt MAchIne" (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("templates_mjm_airt_machIne_api.json");
const asset = client.assets.fromFile("input.png");
wf.setInput("94", "image", asset); // LoadImage
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("161")[0].toFile("output.png"); // SaveImageSDK는 API 형식의 워크플로우를 사용합니다: 이 워크플로우를 ComfyUI에서 열고 파일 → 워크플로우 내보내기(API)를 사용하세요.
FAQ
