Bu iş akışı, SAM3 Video Masking düğümü (ID: 9cea40bb-b0cf-4b40-a758-8935cfe8d52f) ile metin tabanlı video maskelemesini gösterir. VHS_LoadVideo ile bir klip yüklersiniz, hedefi açıkça tanımlayan bir ifade girersiniz (ör. "kırmızı araba", "kişi", "kahve fincanı"), düğüm tüm eşleşen nesneleri bulur ve kareler boyunca sabit ID ile takip eder. Üç paralel çıktı üretir: önizleme üst üste bindirme (orijinal kareler üzerinde renkli maskeler), ham ikili/gri maske akışı ve sadece maskelenmiş piksellerin tutulduğu cut-out akışı.
Teknik olarak, düğüm her karede metin koşullu nesne tespiti ve segmentasyonu yapar, ardından zaman içinde tespitleri birbirine bağlayarak ID'leri sabit tutar. VHS_LoadVideo kare dizisini ve fps'yi sağlar; SaveVideo her çıktı akışını diske yazar. Hızlı yineleme için VHS_LoadVideo'daki frame_load_cap parametresiyle işlenecek kare sayısını sınırlayabilirsiniz; tam çalışma için tekrar 0'a ayarlayın. Grafikteki bir MarkdownNote, istem yazımı ve test için hatırlatıcılar sunar.
API
Bu iş akışını koddan kullan
Her Comfy iş akışı bir JSON grafiğidir. Aşağıdaki veri, bu iş akışının tam olarak ComfyUI'da çalıştırıldığı halidir — URL'den alın, sürüm kontrolünde saklayın veya ComfyUI'da yükleyip düğüm düğüm çalıştırın.
Comfy SDK ile TypeScript veya Python'dan çalıştırın. Aynı kod Comfy Cloud veya kendi barındırdığınız bir ComfyUI'ı hedefler — sadece temel URL değişir.
// 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");SDK, API formatında bir iş akışı alır: bu iş akışını ComfyUI'da açın ve Dosya → İş Akışını Dışa Aktar (API) seçeneğini kullanın.
Comfy Cloud API erişimi, API anahtarı içeren bir plan gerektirir.
SSS
