'Kandinsky 5.0 Video Lite 이미지에서 비디오로' 워크플로는 Kandinsky 모델을 사용해 정적 이미지를 역동적인 비디오 시퀀스로 변환하도록 설계되었습니다. 이 워크플로는 영어와 러시아어 프롬프트 모두에서 고품질 비디오를 생성할 수 있는 가벼운 2B 모델을 활용합니다. SaveVideo, LoadImage, MarkdownNote 등 일련의 노드를 사용해 이미지 입력부터 비디오 출력까지의 과정을 간소화합니다. 또한 768x512 크기의 비디오 생성에 특히 최적화되어 있으며, 긴 시퀀스에서 최적 성능을 위해 너비와 높이가 128로 나누어떨어지도록 권장합니다. 이러한 해상도 설계는 계산 효율을 유지하면서 결과 비디오의 시각 품질을 확보하는 데 도움이 됩니다.
기술적으로 이 워크플로는 먼저 LoadImage 노드로 이미지를 로드하는 방식으로 동작합니다. 이후 Kandinsky 모델이 이미지 데이터와 함께 제공된 텍스트 프롬프트를 해석해 일관된 비디오 흐름을 생성합니다. SaveVideo 노드는 생성된 프레임을 비디오 파일로 컴파일하는 데 사용됩니다. 이 워크플로는 정적 이미지에 모션을 추가하려는 아티스트와 콘텐츠 제작자에게 특히 유용하며, 최소한의 설정으로 시각적 스토리텔링을 강화할 수 있는 방법을 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 "Kandinsky 5.0 비디오 라이트 이미지 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_kandinsky5_i2v_api.json");
const asset = client.assets.fromFile("input.png");
wf.setInput("11", "image", asset); // LoadImage
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("10")[0].toFile("output.png"); // SaveVideoSDK는 API 형식의 워크플로우를 사용합니다: 이 워크플로우를 ComfyUI에서 열고 파일 → 워크플로우 내보내기(API)를 사용하세요.
FAQ
