這個 ComfyUI 工作流程將 TheBurgstall 的 Googlyeyes LoRA 應用於 LTX-Video 2.3，可將任何影片片段變成趣味 Googly Eyes 效果。流程用 VHS_LoadVideo 載入影片，透過 skip_first_frames 與 frame_count 修剪時軸，然後將畫格傳入 LTX 2.3 推論群組（節點 id: 2e37ecc9-770a-4ac2-972c-e953901f49d3），於 LTX‑Video 2.3 基礎模型上載入 Googlyeyes LoRA。最後，VHS_VideoCombine 依原始幀率將處理後畫格重組為影片。
技術上，這是影片轉影片流程：VHS_LoadVideo 解碼畫格，LTX 2.3 節點逐格處理，強調並變形眼部，同時保留場景結構。因為採用支援影片的模型，效果在相鄰畫格間較為一致。skip_first_frames 與 frame_count 控制簡單，方便只處理特定時段，節省 VRAM 與長片處理時間。
API
從程式碼使用此工作流
每個 Comfy 工作流都是一個 JSON 圖。下方的 payload 就是此工作流，與 ComfyUI 執行時完全相同 — 你可以從此 URL 取得、放入版本控制，或在 ComfyUI 載入並逐節點執行。
使用 Comfy SDK 以 TypeScript 或 Python 執行。相同程式碼可用於 Comfy Cloud 或你自架的 ComfyUI — 只需更改 base URL。
// 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 需使用 API 格式的工作流：請在 ComfyUI 開啟此工作流，並使用 檔案 → 匯出工作流（API）。
常見問題
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