Kling O1: Video Edit 工作流程透過自然語言指令來進行影片編輯。此工作流程使用 Kling 模型，讓你能進行高品質的風格轉換、元素新增以及影片背景修改。核心節點包含 LoadImage、SaveVideo 與 KlingOmniProEditVideoNode，可將參考圖片與影片整合進同一流程。在需要快速且精準完成影片修改的情境中，這套工作流程特別實用，適合初學者以及有經驗的影片編輯者。
在技術流程上，先用 LoadVideo 與 GetVideoComponents 節點載入並拆解影片元件。當輸入為影片時最多可提供 4 張參考圖片；當以圖片輸入時最多可提供 7 張。KlingOmniProEditVideoNode 會依自然語言指令處理這些輸入並套用指定修改。最後由 CreateVideo 與 SaveVideo 節點合成並儲存已編輯的影片，讓整體編輯流程更順暢且有效率。此工作流程能用簡單指令執行較複雜的編輯任務，因此在影片製作中具備實用價值。
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 "Kling O1：影片編輯" (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("api_kling_omni_edit_video_api.json");
const asset = client.assets.fromFile("input.png");
wf.setInput("24", "image", asset); // LoadImage
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("3")[0].toFile("output.png"); // SaveVideoSDK 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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