AIrt MAchIne 工作流程旨在將靜態圖片轉換為動態、可循環播放的 AI 生成影片。這個流程從上傳圖片開始，作為產生獨特影片序列的基礎。工作流程會利用大型語言模型（LLM）產生提示詞，引導影片生成過程，確保每次輸出都有差異且具創意。Kling 3.0 模型是影片建立的核心，提供進階能力來產生高畫質、無縫的影片片段。接著將這些片段串接成連續循環，帶來更具視覺吸引力的觀看體驗。工作流程使用多個節點組合，包括用於調整圖片尺寸的 ImageResizeKJv2、整合 Google Gemini 模型的 GeminiNode，以及用於合併影片元件的 VHS_VideoCombine。這套設定讓使用者只需少量輸入就能產出接近專業水準的影片，適合想用 AI 驅動創意來強化視覺媒體的內容創作者與行銷人員。
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 "AIrt MAchIne（API 版本）" (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("templates_mjm_airt_machine_api_api.json");
const asset = client.assets.fromFile("input.png");
wf.setInput("94", "image", asset); // LoadImage
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("161")[0].toFile("output.png"); // SaveImageSDK 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
常見問題
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