本 ComfyUI 工作流演示了基于参考图的视频编辑，使用 Wan2.7。你可用 LoadVideo 加载源视频，用 LoadImage 提供一个或多个参考图片，Wan2VideoEditApi 节点会在全片范围内一致地替换角色或场景。该节点调用 Wan2.7 模型，从参考图中推断身份、服饰和风格线索，合成编辑帧，同时保留原有镜头运动和时序。最后，SaveVideo 将帧合成为 MP4/WEBM，支持自定义帧率和画质。
技术上，Wan2VideoEditApi 节点需三类输入：解码后的视频帧、参考图片张量和文本指令（提示及可选约束）。它用 Wan2.7 主干模型将参考身份/风格与目标视频对齐，并保持时间连贯，避免逐帧闪烁。适合全片角色替换或场景重绘，无需手动抠像。节点链路极简（LoadVideo → LoadImage → Wan2VideoEditApi → SaveVideo），但通过提示、参考选择和编辑强度等参数，依然可灵活控制。
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 "Wan2.7：视频编辑" (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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