这个工作流演示了使用 SAM3 Video Masking 节点(ID: 9cea40bb-b0cf-4b40-a758-8935cfe8d52f)进行基于文本的视频遮罩。你用 VHS_LoadVideo 加载一段视频,用自然语言描述目标(例如“red car”“person”“coffee cup”),节点会找到所有匹配实例,并在各帧间跟踪它们,保持稳定的 ID。它会输出三路并行结果:预览叠加层(在原始帧上绘制彩色遮罩)、原始的二值/灰度遮罩流、以及只保留被遮罩像素的抠图流。
从技术上看,该节点会对每一帧执行文本条件的目标检测与分割,然后在时间维度上把检测结果关联起来以保持 ID 稳定。VHS_LoadVideo 提供帧序列与 fps;SaveVideo 将每一路输出流写入磁盘。为了快速迭代,你可以用 VHS_LoadVideo 的 frame_load_cap 参数限制处理帧数;完整运行时将其设回 0。画面中的 MarkdownNote 节点提供了提示词撰写与测试的内联提醒。
API
通过代码使用此工作流
每个 Comfy 工作流都是一个 JSON 图。下面的内容就是此工作流的完整数据,ComfyUI 运行时也是如此——你可以从该 URL 获取、放入版本控制,或在 ComfyUI 中加载并逐节点运行。
使用 Comfy SDK 从 TypeScript 或 Python 运行。相同代码可用于 Comfy Cloud 或你自托管的 ComfyUI——只需更改基础 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 需要 API 格式的工作流:在 ComfyUI 中打开此工作流,使用 文件 → 导出工作流(API)。
常见问题
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