이 워크플로는 Hunyuan Video 1.5 모델을 사용해 텍스트 프롬프트를 일관된 720p 비디오로 변환하며, 선택적으로 1080p 업스케일링과 슈퍼 해상도를 제공합니다. 구성은 명확한 그룹으로 정리되어 있습니다: Step 1 - Load models, Step 3 - Prompt, Step 4 - Video Size, Custom Sampler, 그리고 선택 사항인 Video Upscale 1080P(Ctrl-B로 활성화). 파이프라인은 DualCLIPLoader로 Hunyuan의 텍스트 인코더를 로드하고 CLIPTextEncode로 프롬프트를 인코딩합니다. EmptyHunyuanVideo15Latent는 시간 캔버스(해상도, 프레임 수, FPS)를 정의하고 RandomNoise는 시드를 설정합니다. UNETLoader는 Hunyuan Video 1.5 UNet를 불러오며, SamplerCustomAdvanced(KSamplerSelect, BasicScheduler, CFGGuider로 구동)가 디퓨전 스텝을 수행해 720p 비디오 잠재 데이터를 합성합니다. VAELoader와 VAEDecode(또는 메모리 효율을 위한 VAEDecodeTiled)가 잠재 데이터를 프레임으로 변환하고, CreateVideo가 최종 클립으로 이어 붙인 뒤 SaveVideo로 저장합니다.
더 높은 충실도를 위해 잠재 공간 업스케일링 경로도 포함되어 있습니다. LatentUpscaleModelLoader 및 HunyuanVideo15LatentUpscaleWithModel로 디코딩 전 해상도를 올릴 수 있고, HunyuanVideo15SuperResolution이 생성 후 디테일을 보정합니다. EasyCache는 인코딩을 캐시해 반복 실행을 가속할 수 있지만, 일부 시각 품질을 희생합니다. 기본 스텝 수는 합리적인 렌더 시간을 위해 20으로 설정되어 있으며, 스텝을 늘리면(예: Hunyuan 팀의 원래 설정에 가깝게) 디테일이 좋아지지만 추론 시간이 늘어납니다. VRAM 제한이 있다면 weight_dtype을 fp8_e4n3fn으로 설정하고 VAEDecodeTiled로 전환하세요.
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 "hunyuan 비디오 1.5 텍스트 기반 비디오 생성" (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("video_hunyuan_video_1.5_720p_t2v_api.json");
wf.setInput("44", "text", "your prompt here"); // CLIPTextEncode
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("102")[0].toFile("output.png"); // SaveVideoSDK는 API 형식의 워크플로우를 사용합니다: 이 워크플로우를 ComfyUI에서 열고 파일 → 워크플로우 내보내기(API)를 사용하세요.
FAQ
