이 ComfyUI 워크플로는 LTX-2.3 비디오 모델을 기반으로, 단일 참조 이미지를 짧고 일관된 비디오 클립으로 변환합니다. 업로드한 첫 프레임(First Frame 그룹의 LoadImage)을 강력한 시각적 기준점으로 사용하며, 필요시 Last Frame 그룹에서 엔딩 참조를 혼합할 수 있고, 자연어 프롬프트로 장면을 조정할 수 있습니다. 텍스트 컨디셔닝은 Conditioning 그룹의 CLIPTextEncode와 LTXAVTextEncoderLoader가 담당하며, LTXVAddGuide가 참조 프레임을 모델 컨디셔닝 스트림에 융합합니다.
EmptyLTXVLatentVideo에서 해상도, 프레임 수, FPS를 지정해 비디오 잠재값을 생성합니다. RandomNoise가 시드를 제공하고, 샘플링은 SamplerEulerAncestral이 CFGGuider, ManualSigmas 스케줄과 함께 안정적이고 일관된 모션을 만듭니다. LTXVConcatAVLatent는 비디오 잠재값과 오디오 잠재값(LTXVEmptyLatentAudio, 기본은 무음)을 결합해 올바른 A/V 컨테이너를 만듭니다. 최종 프레임은 VAEDecodeTiled로 효율적으로 디코딩되고, SaveVideo로 저장됩니다. GetImageSize, LTXVCropGuides 등 유틸리티 노드로 피사체 프레이밍을 쉽게 하고, LTXVPreprocess가 입력 이미지를 모델에 맞게 정규화합니다. 결과적으로 단일 이미지를 부드럽고 스타일 일관적인 비디오 클립으로 빠르게 변환할 수 있는 실용적 파이프라인입니다.
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 "LTX-2.3: FLF2V" (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_ltx2_3_flf2v_api.json");
const asset = client.assets.fromFile("input.png");
wf.setInput("39", "image", asset); // LoadImage
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("68")[0].toFile("output.png"); // SaveVideoSDK는 API 형식의 워크플로우를 사용합니다: 이 워크플로우를 ComfyUI에서 열고 파일 → 워크플로우 내보내기(API)를 사용하세요.
FAQ
