ComfyUI 中的 LTXV 图像转视频工作流用于将静态图像转换为动态视频序列。该工作流使用 LTX-0.9.5 模型，专门针对从静态图像生成视频内容进行了优化。流程从使用 CLIPLoader 和 CheckpointLoaderSimple 等节点加载所需模型与配置开始。核心转换由 LTXVImgToVideo 节点完成，并通过 LTXVConditioning 和 LTXVScheduler 节点应用高级条件与调度策略。这些节点确保输出视频在高度贴合原始图像的同时，加入更真实的运动与转场。
在技术实现上，工作流通过一系列节点对文本提示词进行编码（CLIPTextEncode），并对视觉数据进行解码（VAEDecode），以确保输入图像的视觉与概念信息都能被准确映射到视频中。加入自定义采样器与 KSamplerSelect 节点后，你可以进一步微调视频合成过程，控制输出的风格与运动特征。该工作流适合希望在较少操作下让静态图像动起来的艺术家与内容创作者，并将 AI 视频生成能力整合进常用流程中。
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 "LTXV 图像到视频" (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("ltxv_image_to_video_api.json");
const asset = client.assets.fromFile("input.png");
wf.setInput("78", "image", asset); // LoadImage
wf.setInput("6", "text", "your prompt here"); // CLIPTextEncode
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("81")[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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