這個 ComfyUI 工作流程用於影片外延（outpainting）：會擴展片段中每一幀的畫布，並在原始畫面周圍合成可信的新內容。它透過 VHS_LoadVideo 載入來源影片，使用一個設定為採用 LTX 2.3 Video Outpainting IC LoRA 的自訂外延處理器來處理影格，最後用 VHS_VideoCombine 將影格重新組裝成完成的影片。圖形中也提供 MarkdownNote 作為內嵌指引。
在技術上，核心外延步驟（自訂節點 ID：2e37ecc9-770a-4ac2-972c-e953901f49d3）會依你選擇的方向為影格加上邊界，並在新增區域進行局部修補，同時保留原始內容。LTX 2.3 Video Outpainting IC LoRA 會為擴散流程提供條件，使生成的邊緣在風格以及語意上能逐幀保持一致。此工作流程提供兩個關鍵時間軸控制：skip_first_frames（從開頭裁切的影格數）以及 frame_count（略過後要處理的影格數）。例如，在 600 幀的片段上，你可設定 skip_first_frames：60、frame_count：480，以處理第 60–539 幀。這讓你能先測試短片段，再渲染整支影片。
由於建立在 VHS 節點上，你可獲得穩定的影格擷取與重組，以及對幀率與輸出位置的直接控制。適用於需要把直式影片轉成寬螢幕、為重新取景增加上方空間/側邊留白，或延伸背景以符合新比例而避免明顯裁切的情境。
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
