AIrt MAchIne 워크플로는 정지 이미지를 동적인 루프형 AI 생성 비디오로 변환하도록 설계되었습니다. 이 프로세스는 이미지 업로드로 시작하며, 업로드된 이미지는 고유한 비디오 시퀀스를 생성하기 위한 기반이 됩니다. 워크플로는 LLM(Large Language Model)을 활용해 비디오 생성 과정을 가이드하는 프롬프트를 만들며, 각 출력이 서로 다르고 창의적으로 나오도록 합니다. Kling 3.0 모델은 비디오 제작의 핵심으로, 고품질의 자연스러운 비디오 클립을 생성하는 고급 기능을 제공합니다. 생성된 클립은 이후 서로 이어 붙여 연속 루프를 구성해 시각적으로 몰입감 있는 경험을 제공합니다. 이 워크플로는 이미지 크기 조정을 위한 ImageResizeKJv2, Google의 Gemini 모델을 통합하는 GeminiNode, 비디오 구성 요소를 병합하는 VHS_VideoCombine 등 여러 노드를 조합해 사용합니다. 이 구성은 최소 입력으로도 프로페셔널 수준의 비디오를 만들 수 있게 해, AI 기반 크리에이티브로 시각 미디어를 강화하려는 콘텐츠 크리에이터와 마케터에게 유용합니다.
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（API 버전）" (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_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
