Este tutorial do ComfyUI mostra um fluxo de troca de roupa focado, alimentado pelo nó GeminiVideoOmni. Você carrega um vídeo de pessoa com LoadVideo (Seu Vídeo) e uma foto única da roupa com LoadImage (Referência de Roupa). O nó GeminiVideoOmni recebe esses inputs mais uma instrução em linguagem natural (via PrimitiveNode) para mapear a roupa da imagem de referência sobre o sujeito em movimento do seu clipe, preservando identidade, movimento, enquadramento e fundo original. O resultado gerado é salvo com SaveVideo.
Tecnicamente, o fluxo condiciona um modelo generativo com consciência de vídeo tanto nos quadros fonte quanto na imagem de referência da roupa. O vídeo fonte guia estrutura e movimento para manter rostos, mãos e ambiente estáveis, enquanto a referência guia a aparência da roupa ao longo dos quadros para consistência temporal. Os nós MarkdownNote no grafo fornecem orientações inline; não afetam o processamento. Com poucos nós e sem necessidade de máscaras manuais ou rotoscopia, este setup é ideal para provadores virtuais rápidos, conceituação de moda e prévias de estilo.
API
Use este workflow a partir do código
Todo workflow Comfy é um grafo JSON. O payload abaixo é este workflow, exatamente como o ComfyUI executa — obtenha-o pela URL, mantenha-o no controle de versão ou carregue-o no ComfyUI e execute nó por nó.
Execute a partir de TypeScript ou Python com o Comfy SDK. O mesmo código serve para o Comfy Cloud ou um ComfyUI hospedado por você — apenas a URL base muda.
// Install (beta)
npm i @comfyorg/sdk
// Run this workflow (TypeScript)
import { Comfy } from "@comfyorg/sdk";
const client = new Comfy({ apiKey: "comfyui-..." });
const wf = await client.workflows.fromFile("workflow_api.json");
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("<output-node-id>")[0].toFile("output.png");O SDK utiliza um workflow no formato API: abra este workflow no ComfyUI e use Arquivo → Exportar Workflow (API).
O acesso à API do Comfy Cloud requer um plano com chave de API.
FAQ
