本 ComfyUI 工作流程示範如何用 Wan2.7 進行參考引導的影片編輯。你可用 LoadVideo 載入來源片段，LoadImage 載入一張或多張參考圖像，Wan2VideoEditApi 節點會將角色或場景替換套用於所有畫格。該節點會呼叫 Wan2.7 模型，根據參考圖像推斷身份、服裝與風格，並合成編輯後畫格，同時保留原始鏡頭運動與時序。最後，SaveVideo 將畫格組成 MP4/WEBM，並可自訂幀率與品質。
技術上，Wan2VideoEditApi 節點需三個主要輸入：解碼後的影片畫格、參考圖像 tensor，以及文字指令（提示詞與可選限制）。它利用 Wan2.7 主幹模型，將參考身份／風格與目標影片對齊，並維持時間連貫性，避免畫格閃爍。此流程特別適合整段鏡頭角色替換或場景重製，無需手動描圖。流程節點簡潔（LoadVideo → LoadImage → Wan2VideoEditApi → SaveVideo），但仍可透過提示、參考選擇與 API 節點的編輯強度設定精細控制。
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 "Wan2.7：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_wan2_7_video_edit_api.json");
const asset = client.assets.fromFile("input.png");
wf.setInput("3", "image", asset); // LoadImage
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("5")[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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