该深度感知、参考引导的视频到视频工作流，可在保持运动和场景结构的同时，实现一致的风格迁移。流程从LoadVideo加载视频开始，随后计算每帧深度图以锚定结构和相机运动（由自定义节点c3b10638-32f0-4101-9b21-21fcda8712d8处理）。首帧被提取并保存（通过SaveImage和8dbec705-cae4-4197-9594-85b48cc18483等辅助节点），然后与PrimitiveStringMultiline中的风格提示词一起传递给OpenAIGPTImageNodeV2。GPT-Image-2根据首帧生成风格参考图片，工作流据此引导整体风格。
核心风格化由Seedance 2.0通过ByteDance2ReferenceNode实现，融合三重信号：深度图（结构）、首帧风格参考（外观）和你的提示词（语义引导）。通过批量分流/收集节点（a3edb32a-4533-45e3-8eb2-84399225da2e），可一次生成最多4种风格变体，最后用CreateVideo和SaveVideo组装输出。最终得到一组风格稳定、保持原始运动和时序的风格化视频。
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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