このComfyUIワークフローは、LTX-2.3ビデオモデルを中心に、1枚の参照画像から短く一貫性のある動画クリップを生成します。First FrameグループのLoadImageでアップロードした最初のフレームを強力なビジュアルアンカーとし、必要に応じてLast Frameグループで終了参照もブレンド可能。自然言語プロンプトでシーンの動きを誘導できます。テキストコンディショニングはConditioningグループのCLIPTextEncodeとLTXAVTextEncoderLoaderで行い、LTXVAddGuideが参照フレームをモデルのコンディショニングストリームに融合します。
内部的には、EmptyLTXVLatentVideoで解像度・フレーム数・FPSを指定して動画潜在を作成。RandomNoiseで生成シードを決定し、SamplerEulerAncestral＋CFGGuider＋ManualSigmasスケジュールで安定した動きをサンプリングします。LTXVConcatAVLatentで動画潜在と音声潜在（デフォルトはLTXVEmptyLatentAudio＝無音）をペアにし、A/Vコンテナとして出力。最終フレームはVAEDecodeTiledで効率的にデコードし、SaveVideoで書き出します。GetImageSizeやLTXVCropGuidesなどのユーティリティノードで被写体のフレーミングを補助し、LTXVPreprocessで入力画像をモデル期待値に正規化。1枚の画像から滑らかでスタイル一貫性のある動画クリップを素早く作る実用的なパイプラインです。
API
このワークフローをコードから利用
すべてのComfyワークフローはJSONグラフです。以下のペイロードは、このワークフローそのものであり、ComfyUIが実行する内容と同じです — このURLから取得し、バージョン管理に保存したり、ComfyUIで読み込んでノードごとに実行できます。
Comfy SDKを使ってTypeScriptまたはPythonから実行できます。同じコードでComfy Cloudや自身でホストしたComfyUIのどちらにも対応 — ベースURLだけが異なります。
// 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はAPI形式のワークフローを受け取ります：このワークフローをComfyUIで開き、「ファイル → ワークフローをエクスポート（API）」を使用してください。
FAQ
