“Kandinsky 5.0 Video Lite 图像转视频”工作流用于通过 Kandinsky 模型把静态图像转换为动态视频序列。该工作流采用轻量级 2B 模型，可根据英文和俄文提示词从图像生成高质量视频。它通过一系列节点（包括 SaveVideo、LoadImage 和 MarkdownNote）简化从图像输入到视频输出的流程。该工作流尤其针对 768x512 的视频尺寸做了优化，并确保宽度和高度都能被 128 整除，以便在更长序列中获得更好的性能。对分辨率的这些细节约束，有助于在计算更高效的同时保持较好的画面质量。
从技术流程看，工作流首先通过 LoadImage 节点加载图像，然后将图像送入 Kandinsky 模型。模型会结合视觉信息与文本提示词，生成连贯的视频内容。最后由 SaveVideo 节点把生成的帧合成为视频文件。该工作流适合希望给静态图像添加运动的创作者，用较少的设置完成视觉叙事增强。
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 "Kandinsky 5.0 视频精简版 图生视频" (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("video_kandinsky5_i2v_api.json");
const asset = client.assets.fromFile("input.png");
wf.setInput("11", "image", asset); // LoadImage
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("10")[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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