'LTX-2 Canny to Video' 워크플로는 엣지 감지 이미지를 동기화된 오디오가 포함된 고품질 비디오로 변환하도록 설계되었습니다. LTX-2 모델을 사용하며, Canny 엣지 감지 기법을 활용해 비디오 전반에서 정확한 엣지 제어와 구조적 일관성을 유지합니다. 과정은 'LoadVideo' 노드로 소스 비디오를 가져오는 것부터 시작하며, 'GetVideoComponents' 노드로 비디오를 구성 요소로 분해합니다. 'Canny' 노드는 이미지의 엣지를 감지해 비디오 생성 과정을 가이드하는 역할을 합니다.
이 워크플로는 원본 영상의 구조적 무결성을 유지하면서 AI 생성 요소로 개선하려는 크리에이터에게 특히 유용합니다. Lightricks가 개발한 LTX-2 모델은 생성된 비디오의 품질과 일관성을 유지합니다. 또한 'ImageScaleBy', 'ResizeImageMaskNode' 같은 노드로 이미지 크기를 조정할 수 있으며, 'SaveVideo'로 최종 비디오를 컴파일해 저장합니다. 권장 설정과 파라미터를 따르면 최소한의 수동 개입으로 최적의 결과를 얻을 수 있습니다.
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 캐니 투 비디오" (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_canny_to_video_api.json");
const asset = client.assets.fromFile("input.png");
wf.setInput("160", "image", asset); // LoadImage
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("175")[0].toFile("output.png"); // SaveVideoSDK는 API 형식의 워크플로우를 사용합니다: 이 워크플로우를 ComfyUI에서 열고 파일 → 워크플로우 내보내기(API)를 사용하세요.
FAQ
