ComfyUI 中的 LTXV 圖片轉影片工作流程用於將靜態圖片轉成動態影片序列。此工作流程使用 LTX-0.9.5 模型，專為從靜態圖片生成影片內容而最佳化。流程一開始會透過 CLIPLoader 與 CheckpointLoaderSimple 等節點載入必要模型與設定。核心轉換由 LTXVImgToVideo 節點完成，並透過 LTXVConditioning 與 LTXVScheduler 節點套用進階條件設定與排程技術。這些節點能在引入合理動作與轉場的同時，保留對來源圖片的高一致性。
技術上，此工作流程透過一系列節點來編碼文字提示詞（CLIPTextEncode）並解碼視覺資料（VAEDecode），確保輸入圖片的視覺與概念元素能準確轉譯成影片。加入自訂取樣器與 KSamplerSelect 節點可微調影片合成流程，讓使用者能控制輸出的美術風格與動作特性。此工作流程適合希望用較少操作就能讓靜態影像動起來的創作者，並在工作流程中整合 AI 影片生成相關技術。
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 "LTXV 圖像到影片" (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("ltxv_image_to_video_api.json");
const asset = client.assets.fromFile("input.png");
wf.setInput("78", "image", asset); // LoadImage
wf.setInput("6", "text", "your prompt here"); // CLIPTextEncode
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("81")[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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