本工作流通过 LTX 2.3 主干和 Dearchive LoRA，一次性修复档案或劣化视频。流程从 LoadVideo 解码视频、GetVideoComponents 读取时序/尺寸数据开始，随后将帧送入修复核心，最后用 SaveVideo 重新编码为干净的 MP4。默认参数针对常见档案瑕疵（重颗粒、闪烁、划痕、压缩噪点）优化，同时保持原始画幅和时序。
底层由两个自定义节点（ID: 14beb77c-6207-496b-9559-1eeb98b2ee76 和 5784f1cc-cf8c-4289-9c5b-2e837048198f）实现 LTX 2.3 模型推理和 Dearchive LoRA 应用。GetVideoComponents 提供帧率和分辨率，确保 SaveVideo 导出时序与源视频一致，保证时间一致性。如自定义节点暴露 LoRA 权重/强度参数，可微调修复力度：数值高则清理更强，低则保留更多原始质感。
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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