AIrt MAchIne 工作流用于将静态图像转换为动态、可循环的 AI 生成视频。该流程从上传图像开始，作为生成独特视频序列的基础。工作流利用 Large Language Model (LLM) 生成提示词，引导视频生成过程，确保每次输出都具有差异化与创意。Kling 3.0 模型是视频创建的核心，提供用于生成高质量、无缝视频片段的高级能力。随后，这些片段会被拼接成连续循环的视频，带来更具吸引力的观看效果。该工作流结合多个节点，包括用于缩放图像的 ImageResizeKJv2、用于集成 Google Gemini 模型的 GeminiNode，以及用于合并视频组件的 VHS_VideoCombine。该配置让用户在较少输入的情况下生成专业质量的视频，适合希望用 AI 驱动创意来提升视觉内容的内容创作者与营销人员。
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 "AIrt MAchIne（API 版本）" (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("templates_mjm_airt_machine_api_api.json");
const asset = client.assets.fromFile("input.png");
wf.setInput("94", "image", asset); // LoadImage
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("161")[0].toFile("output.png"); // SaveImageSDK 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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