这个 ComfyUI 工作流基于 LTX-2.3 视频模型，可将单张参考图像转换为短且连贯的视频片段，并可控制运动和风格。它使用你上传的首帧（First Frame 组中的 LoadImage）作为强视觉锚点，也可选用 Last Frame 组中的结束参考进行混合，并允许你用自然语言提示词引导场景。文本条件由 Conditioning 组中的 CLIPTextEncode 和 LTXAVTextEncoderLoader 处理，而 LTXVAddGuide 会将参考帧融入模型的条件流。
在底层，EmptyLTXVLatentVideo 会按你选择的分辨率、帧数和帧率创建视频 Latent。RandomNoise 为生成设置随机种子，采样由 SamplerEulerAncestral 完成，并由 CFGGuider 引导、配合 ManualSigmas 计划以获得稳定一致的运动。LTXVConcatAVLatent 将视频 Latent 与音频 Latent 配对（默认使用 LTXVEmptyLatentAudio，因此为静音），让输出成为标准的音视频容器。最终帧通过 VAEDecodeTiled 高效解码，并由 SaveVideo 写入磁盘。GetImageSize、LTXVCropGuides 等工具节点帮助你稳定构图，LTXVPreprocess 则将输入图像规范化到模型期望的空间。整体结果是一条快速、实用的流水线，用单张图像生成平滑、符合风格的视频片段。
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 "LTX-2.3：FLF2V" (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_ltx2_3_flf2v_api.json");
const asset = client.assets.fromFile("input.png");
wf.setInput("39", "image", asset); // LoadImage
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("68")[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
